エージェントのカスタマイズ

組み込みのアシスタントである CloudThinker は、すぐに使えます。カスタムエージェントを使うと、独自の指示、返答言語、接続を持つ専門家をその横に追加できます。

変更できること

Settings → Agents に移動します。サイドバーにはワークスペースの Custom エージェントが一覧表示されます。組み込みのアシスタントには設定項目がありません。エージェントをクリックすると、Identity と Connections の 2 つのタブが開きます。

エージェントのカスタマイズには、ワークスペースの Admin ロールが必要です。Developer と Viewer はエージェントとチャットできますが、編集はできません。

フィールド	変更できるか
@メンション	作成時に一度だけ設定
名前、役割、目標、Instructions	はい
Model Tier、Language、Skill Learning	はい
Connections	はい — 追加と削除
アクティブ状態	はい — 接続がないとエージェントは自動的にオフになります

プランティア

カスタムエージェントの数はプランによって異なります。

プラン	カスタムエージェント数
Free	1
Team	5
Scale	10
Scale+	10
Enterprise	無制限

上限に達した場合は、未使用のエージェントを削除するかプランをアップグレードしてください。

カスタムエージェントを作成する

チームのルールを組み込んだエージェント — 請求アナリスト、オンコールサマライザー、ドキュメント専門家など — が必要ですか？独自のエージェントを構築しましょう。 Settings → Agents に移動し、Create agent をクリックして、Create with AI または Build with form を選択します。

Create with AI
Build with form

エージェントに何をさせたいかはわかっているが、すべてのフィールドを自分で入力したくない場合に最適です。何が必要かを 1 文で説明すると、CloudThinker が引き継ぎます。通常、以下を確認します：

名前と @メンション — 説明に基づいて候補を提案します。
役割と目標 — 両方の下書きを作成し、承認または微調整できます。
Model Tier — タスクの複雑さに基づいて Light / Pro / Ultra を推奨します。
Instructions — 最初の下書きを生成し、後から洗練できます。
Connections — どれを接続するかを尋ねます（クラウド、データベース、Kubernetes、または MCP — 外部ツールを接続するためのオープン標準）。
Skill Learning — エージェントが新しい Skills（作業から身につけた再利用可能なノウハウ）を自動で保存するか（Auto）、先に確認するか（Offer）、保存しないか（Off）。

プロンプト例：「AWS の支出を監視し、日次コストが 20% 以上跳ね上がったときに通知するエージェントが必要です。」その後、エージェントの設定ダイアログから任意のフィールドを編集できます。

最初からすべてのフィールドを完全に制御したい場合に最適です。ダイアログは 3 つのステップを案内します。ヘッダーには現在のプランのカスタムエージェントクォータが表示されます（例：Scale では「1 of 10 custom agents used」）。

Identity

Avatar — タイルをクリックして変更します（デフォルトはグラデーション上のイニシャル）。
Name — 例：「Cost Guardian」。
@mention — チャットハンドル（例：@cost-guardian）。英小文字、数字、ドット、アンダースコア、ハイフンを使用でき、英字で始まる 63 文字以内です。一意である必要があり、CloudThinker が予約している名前は使用できません。一度設定すると後から変更できません。
Role — 短いタイトル（例：「FinOps Specialist」）。
Goal — このエージェントが何をするかを 1 文で。

Next をクリックします。

カスタムエージェント作成ウィザード、ステップ 1 Identity — アバタータイル、名前、@メンション、役割、目標フィールド

Configuration

Model Tier — Light（高速、最低クレジットコスト）、Pro（バランス型）、Ultra（最大性能、最高クレジットコスト）から選択します。現在のクレジット乗数についてはモデルティアとクレジットコストをご覧ください。
Instructions — エージェントの振る舞いを記述するテキストエリア：何に集中するか、どのように応答するか、何を避けるか。平易な文章で記述します — ガイドライン、制約、トーン、応答フォーマットはすべてここに記載します。最大 4,000 文字です。
Language — 返答言語。
Skill Learning — Auto は新しいスキルを自動保存、Offer は保存前に確認、Off は保存しません。

Next をクリックします。

カスタムエージェント作成ウィザード、ステップ 2 Configuration — Model Tier、Instructions、Language、Learning mode

Connect

省略可能。Builtin と MCP タブを使って、このエージェントがアクセスできる接続を選択します。後からエージェント設定で追加することもできます。Skip and Create をクリックして完了します。

エージェントは Custom の下に表示され、チャットで @メンションハンドルから呼び出せます。

接続を追加する

接続は、カスタムエージェントがクラウド、データベース、Kubernetes、MCP サーバーにアクセスするための手段です。各エージェントが何にアクセスできるかはあなたが決めます。すべてのエージェントは同じ組み込みツールを持ち、エージェントごとのツール切り替えはないため、エージェントの範囲は接続の選択で絞り込みます。1 つのエージェントには最大 64 個の接続を追加できます。

Connections タブを開く

エージェントダイアログから Connections をクリックします。ヘッダーに接続数が表示されます（例：「3 connections」）。

Builtin または MCP を選択する

サブタブを使って Builtin（クラウド、データベース、Kubernetes）と MCP を切り替えます。

追加または削除する

Add をクリックして追加、Remove をクリックして削除します。Save で適用します。

エージェントの役割に必要な接続だけを追加してください — データベースレビュー担当に本番環境の IAM アクセスは必要ありません。接続のないカスタムエージェントは自動的にオフになります。有効に戻すには少なくとも 1 つの接続を追加してください。

使用例

やりたいこと	実施方法
ベトナム語で返答するエージェント	エージェントの Identity タブで Language をベトナム語に設定します。
推奨のみ行い、変更は加えないエージェント	Instructions に「推奨のみ — 書き込みアクセスが必要な変更は提案しないこと。」と記載したカスタムエージェントを作成します。
コストを EUR で報告し、週次ダイジェストを送る	Instructions に「コストを EUR で報告すること。週次で支出をまとめること。」と記載したカスタムエージェントを作成し、クラウド接続を追加します。

良い Instructions は 3 つの領域をカバーします：役割のコンテキスト（あなたの環境に合わせた専門性）、範囲の制限（エージェントが触れてよいもの、触れてはいけないもの）、運用ガイドライン（手順とエスカレーション経路）。例：

You are the Cloud Engineer for Acme Corp.

Environment:
- Primary cloud: AWS (us-east-1, us-west-2)
- Secondary cloud: GCP (for ML workloads)
- Cost target: Reduce by 20% this quarter

Guidelines:
- Flag every security group change for review before recommending it
- Prioritize production stability over cost savings
- Flag any resource costing >$1000/month for review

注意事項

編集は次のメッセージから適用されます — 進行中のチャットは古い設定のまま完了します。
カスタムエージェントの @メンションは慎重に選んでください — 一度設定したら変更できません。
カスタムエージェントは、ワークスペースの自律モード（Manual または Auto）のもとで動作します。Auto Mode をご覧ください。

次のステップ

接続のセットアップ

クラウド、データベース、Kubernetes、MCP 接続を設定する