Cloudflare Agents、Workers AI、Vectorize、AI Gateway で、根拠付き AI サポートアシスタントを構築、分離、回復します。検索、アイデンティティ、永続状態、承認済み操作を動作するアプリケーションに接続します。
3 つの独立したプロジェクト課題で構成されています。出典に基づくアシスタントの起動、顧客分離の漏えいの修復、モデル経路の失敗後の承認済み操作の回復に取り組みます。
学習する内容
- 取得可能な出典に基づくサポートアシスタントを起動する
- 顧客のアイデンティティと知識検索を正しい範囲に保つ
- 顧客間の知識漏えいを修復する
- 永続的な Agent 状態を明示的な操作承認に接続する
- 主モデル経路の失敗時に承認済み操作を回復する
- アプリケーションの結果を観察し、使い捨てリソースをクリーンアップする
このコースの対象者
Cloudflare AI と Agents の基礎を持ち、統合されたアシスタントを自主的にテストしたい学習者が対象です。
前提知識： Agents SDK、Workers AI、Vectorize、AI Gateway と、その基礎となる Workers、Durable Objects を完了してください。直接参加する学習者は最初に Connect LabEx to Your Cloudflare Account を完了します。
学習環境： 各課題は、自分の認可済み学習用アカウントを使い、新しい LabEx VM で始まります。小さな架空データセットと一意の名前の使い捨てリソースにより、アイデンティティ、検索、承認、回復に集中できます。
よくある質問
RAG はアシスタントに何を追加しますか？
生成前に検索でソース文章を提供し、関連する証拠で回答を支えられるようにします。起動課題で、この出典付きの流れを接続します。
顧客分離はプロンプトの指示だけですか？
いいえ。分離課題はアプリケーションのアイデンティティと検索範囲を確認します。顧客の知識を混在させずに境界を修復してください。
フォールバックで操作承認を省略できますか？
回復課題は、主モデル経路が失敗しても承認済み操作の動作を維持します。回復ではアイデンティティと承認の境界を保つ必要があります。
前の課題の Agent を再利用しますか？
いいえ。各課題は独立して始まります。知識とアカウントを引き継ぎ、実際のアプリケーション結果を確認し、自分が作成したリソースだけを削除してからログアウトします。
