Data Agent 設定センターは、インテリジェントアシスタントを設定および最適化するためのコアモジュールです。現在、MCP サーバー、ルール、全般、使用量などのコア機能が統合されています。外部のツールサービスに接続し、柔軟なルールのカスタマイズを有効にすることで、Data Agent は開発効率を向上させ、コード品質を確保し、高度にパーソナライズされたインテリジェントな開発体験を提供します。
設定センターへのアクセス
Data Agent 設定センターでは、ルール、MCP サーバー、使用量、および全般設定を構成できます。設定センターにアクセスするには、次の手順に従います。
DataWorks UI の右上隅にある Data Agent アイコンをクリックして、Data Agent パネルを開きます。
Data Agent パネルで、
設定アイコンをクリックして設定センターに移動します。
全般
Data Agent 設定センターで、汎用 をクリックして 汎用 タブを開きます。このページでは、次の個人設定を構成できます。
Agent が生成するコードファイルのデフォルトの保存先:エージェントによって生成されたコードのストレージパスを指定します。デフォルトのオプションは プロジェクトディレクトリ です。必要に応じて 個人ディレクトリ に切り替えることができます。
シート管理
この機能は Data Agent Team Edition でのみ利用可能です。Data Agent のエディションに関する詳細については、「Data Agent の課金」をご参照ください。
シートの概要
Data Agent 設定センターで、[シート管理] をクリックします。
メトリック | 説明 |
トークンクォータ | Team Edition の各シートに提供されるトークンクォータです。 |
シート数 | 購入済みの合計シート数です。右上隅の [アップグレード] をクリックして、シート数を調整できます。 |
割り当て済みシート | ユーザーに割り当て済みのシート数です。 |
残りの割り当て可能シート | 割り当てられていない利用可能なシート数です。これは、シート総数と割り当て済みシート数の差です。 |
シートの割り当て
残りの割り当て可能なシートがある場合、テナント管理者は指定された Alibaba Cloud アカウントにシートを割り当てることができます。そのためには、次の手順を実行します。
シート管理タブのシートリストエリアで、[シートの割り当て] をクリックします。
表示されるダイアログボックスで、シートを割り当てる Alibaba Cloud アカウントを選択します。
[確認] をクリックして割り当てを完了します。その後、ユーザーはシートリストに表示され、Data Agent の機能を使用開始できます。
シートの割り当て解除
テナント管理者は、シートの割り当てを解除して回収できます。シートの割り当てが解除されると、対応するユーザーは Data Agent へのアクセス権を失い、回収されたシートは別のユーザーに再割り当てできます。
単一のシートの割り当てを解除するには:シートリストで対象のシートを見つけ、[操作] 列の [割り当て解除] をクリックします。
複数のシートを一括で割り当て解除するには:シートリストで、割り当てを解除したいシートのチェックボックスを選択し、リストの下にある [一括割り当て解除] ボタンをクリックします。
シートリスト
シートリストには、割り当てられた各シートの次の詳細が表示されます。
フィールド | 説明 |
シート番号 | シートの一意の識別子で、システムによって自動的に生成されます。 |
所有者 | シートが割り当てられているユーザーアカウントです。 |
トークン使用量 | シートによって消費されたトークン数です。管理者はこのメトリックを使用して、各シートのリソース使用量をモニターできます。 |
割り当て時間 | シートが現在のユーザーに割り当てられた時間です。 |
操作 | 割り当て済みのシートに対して、[割り当て解除] をクリックして回収できます。 |
使用
「使用量」機能は、管理者および開発者向けのデータインサイトツールです。この機能は、AI 機能の使用量を定量的に評価し、トレンドを追跡し、トークンの消費量を管理するのに役立ちます。Data Agent 設定センターで、使用量 をクリックして 使用量 タブを開きます。
使用量 機能は現在、中国 (成都)、中国 (深セン)、中国 (北京)、中国 (上海)、および中国 (杭州) のリージョンをサポートしています。他のリージョンのサポートも近日中に利用可能になる予定です。
コアメトリック
使用量レポートでは、さまざまな視点から Data Agent のコア使用量データを表示できます。ページ上部のフィルターを使用して、分析範囲をカスタマイズできます。
統計範囲:異なる視点を切り替えて使用量データを表示します。
視点
説明
テナント視点
現在のテナント配下にあるすべてのワークスペースの集計データを表示します。
ワークスペース視点
アクセス権のあるワークスペースの使用量データを表示します。
個人視点
個人の使用量データを表示します。テナント管理者の場合は、テナント内の他のメンバーの使用量も表示できます。非管理者ユーザーは自身の使用量データのみ表示できます。
統計期間:開始日と終了日をカスタマイズして、特定の期間の使用量データを表示します。
機能ポイント:機能モジュール (複数選択可) でデータをフィルタリングし、エージェント、コードプログラミングアシスタント、クイック AI アクション、ChatBI スマート分析などの機能の使用状況を表示します。
統計範囲、統計期間、および機能ポイントを選択すると、ページに次の 3 つのコアメトリックが表示されます。各メトリックには、週次の変化傾向が含まれます。
リクエスト数:現在の統計期間内に指定された条件を満たす Data Agent のリクエスト総数です。
ユーザー数:現在の統計期間内に Data Agent を使用し、指定された条件を満たすユニークユーザー数です。
消費トークン数:現在の統計期間内に指定された条件を満たす Data Agent のリクエストによって消費された、入力と出力の両方を含むトークンの総数です。
コアメトリックの下にある [メトリック詳細] セクションには、選択した期間におけるコアメトリックの傾向を示す折れ線グラフが表示されます。[機能ポイントでグループ化] を有効にすると、異なる機能モジュールの使用割合を比較できます。[アクティビティインデックス] セクションでは、カレンダーヒートマップを使用して年間を通した使用アクティビティを表示します。色が濃いほど、その日の使用量が多いことを示します。これにより、ピーク期間とオフピーク期間を簡単に特定できます。
トークン消費詳細
トークン消費詳細テーブルには、各 AI 呼び出しのリソース消費が記録されます。これにより、コスト分析、異常のトラブルシューティング、および使用量の監査を実行できます。テーブルには次のフィールドが含まれます。
フィールド | 説明 |
時間 | リクエストが行われた時間です。 |
ユーザー | リクエストを開始したユーザーの識別子です。 |
リクエスト ID | 各リクエストの一意の識別子です。異常なトークン消費を検出した場合、リクエスト ID を使用して特定の呼び出しを特定し、調査できます。 |
機能ポイント | リクエストで使用された機能モジュール (コードプログラミングアシスタントやエージェントなど) です。 |
意図名 | リクエストに対して識別された特定の意図タイプ (単一行スマート補完やデータ開発エージェントなど) です。 |
入力トークン | リクエストでモデルに送信された入力トークン数です。 |
出力トークン | モデルから返された出力トークン数です。 |
合計トークン | リクエストによって消費された入力トークンと出力トークンの合計です。 |
スキル
スキルとは、Data Agent の AI 機能を拡張するカスタム命令モジュールです。スキルを作成することで、特定のビジネスプロセス、データ処理ロジック、または分析メソッドを再利用可能なコンポーネントにカプセル化できます。これにより、Data Agent は、Excel ピボットテーブル分析や SQL 品質レビューなど、事前定義されたワークフローに従って専門的なタスクを実行できます。
スキルの作成
Data Agent 設定センターで、[スキル] タブをクリックします。Skill の作成 をクリックして、次のパラメーターを設定します。
パラメーター | 説明 |
名前 | スキルの一意の名前です。会話での参照を容易にするため、 |
説明 | スキルの機能の説明です。これにより、ユーザーはその目的と適用可能なシナリオを迅速に理解できます。 |
スキル本文 | スキルのコアコンテンツで、Markdown 形式で記述されます。適用可能なシナリオ、ワークフローの手順、および出力フォーマットを定義できます。Data Agent は、本文の命令に従ってタスクを実行します。 |
ファイルのアップロード |
|
範囲 | スキルの可視範囲を選択します。
|
会話でのスキルの使用
スキルが作成されると、Data Agent との会話で使用できます。会話入力ボックスの下にある
アイコンをクリックします。表示されるコンテキストメニューで [スキル] を選択し、現在の会話に適用したい特定のスキルを選択します。Data Agent は、そのスキルで定義されたワークフローと命令に従ってタスクを実行します。
MCP サーバー
MCP (Model Context Protocol) サーバーは、Data Agent がタスクを実行するために依存するバックエンドツールサービスのコレクションです。クエリ、分析、コード生成などの操作のためのツールとメタデータアクセスインターフェイスを提供します。MCP サーバーは、データの読み取りや書き込みのために基盤となるデータソースに直接アクセスすることをサポートしていません。MCP は、LLM のハルシネーションによって引き起こされるデータセキュリティリスクを回避するために、フィールド命名規則、ビジネス用語、テーブルスキーマメタデータなどのコンテキスト情報をエージェントに提供します。設定センターでは、公式に組み込まれている Alibaba Cloud-DataWorks-MCP-Server とその関連ツールを表示できます。
MCP サーバーへのアクセス
Data Agent 設定センターで、MCP サーバー をクリックして [MCP サーバー] タブに移動します。
MCP サーバーの使用
MCP サーバー関連のツールはエージェントで使用できます。詳細については、「エージェントモード」をご参照ください。
ルール
ルールとは、DataWorks の Data Agent に対して、永続的なコンテキスト、標準、およびプリファレンスを提供するためのコアとなる仕組みです。これにより、生成されるコードと応答が、お客様固有の要件に正確に従うことが保証されます。
ルールの種類と権限
DataWorks は、個人ルールとエンタープライズクラスルールの 2 種類のルールを提供します。
種類 | 定義と目的 | 権限コントロール | 範囲 |
個人ルール | 個人の開発者が作成および維持し、個人のコーディング習慣、頻繁に使用するコードスニペット、およびプロジェクトの説明をカプセル化します。 | 作成者のみに表示され、有効です。他のユーザーは表示または使用できません。 | 個人レベルで適用されます。ユーザーがアクセスできる任意のワークスペースで呼び出すことができます。 |
エンタープライズルール | 管理者が定義し、データウェアハウスの階層化規則、コードスタイルガイド、コアテーブルの使用方法など、共通の開発標準を確立および強制します。 | ワークスペース管理者およびそれ以上の権限を持つユーザーが作成、編集、管理できます。 | グローバルまたは特定のワークスペースに適用できます。 |
エンタープライズルール 機能は Data Agent Team Edition でのみ利用可能です。Data Agent のエディションに関する詳細については、「Data Agent の課金」をご参照ください。
ルールの作成と管理
Data Agent 設定センターで、ルール タブに切り替えます。ルール管理ページでは、次の操作を実行できます。
個人ルール タブと エンタープライズルール タブを切り替えて、各タイプのルールを個別に管理します。
既存のルールの名前、アクティベーションメカニズム、範囲などの情報を表示します。
既存のルールを表示、編集、または削除します。
ルールの新規作成 をクリックして新しいルールを作成します。
ルールは自動的に更新されません。会話中にエージェントが生成した名前は [ルール] リストに追加されません。ルールの新規作成 をクリックして手動で作成および維持する必要があります。
動的な語彙が必要な場合は、ルールと MCP サーバーを組み合わせます。語彙をデータベースや Excel ファイルなどの外部データソースで維持し、エージェントが MCP を介してリアルタイムで最新の命名標準をクエリするようにします。これにより、ルールを手動で更新する必要がなくなります。詳細については、このトピックの MCP サーバーセクションをご参照ください。
ルールを作成または編集する際には、次のコア属性を設定します。
属性 | 説明 |
ルール名 | ルールに認識しやすい名前と詳細な説明を設定します。 |
ルール内容 | ルールのコアであり、AI に提供したい特定のコンテキストプロンプト情報です。Data Agent がコードを生成する際に従うべき標準と規則を指定できます。手動入力とドキュメントアップロードの両方がサポートされています。
|
適用メカニズム | ルールが会話に自動的に導入される方法のポリシーを定義します。これは Cursor の設計思想と一致しています。
|
適用範囲 | エンタープライズクラスルールの場合、ルールが表示され使用できる場所を制御するための範囲を設定できます。
|
以下はルールの例です。
ルール名:テーブルとノードの命名規則
ルールコンテンツ:
# DataWorks データウェアハウス (ODS/DWD/DWS/ADS) のテーブルとノードの命名規則 あなたはシニアデータウェアハウスアーキテクトとして、DataWorks でテーブルやノードを作成する際には、これらの命名規則に厳密に従う必要があります。これらの規則は、データ資産が明確で、保守可能で、一貫性があることを保証するために不可欠です。 ### 1. テーブル命名規則 すべてのテーブル名は、統一された構造化されたパラダイムに従う必要があります。 #### 1.1 コア命名数式 レイヤープレフィックス_[カスタム説明]_[更新戦略サフィックス] #### 1.2 レイヤープレフィックス - [必須] - DIM (ディメンションレイヤー):dim_DWD (詳細レイヤー):dwd_DWS (集計レイヤー):dws_ADS (アプリケーションレイヤー):ads_DIM(ディメンションレイヤー):_dfDWD (明細レイヤー):_di_dfDWS / ADS (サマリー/アプリケーションレイヤー)_1d_7d_nd_ディメンションテーブルの例:dim_user_info_dfDWD テーブルの例 (増分):dwd_trade_order_detail_diDWD テーブルの例(フル)dwd_product_base_info_dfDWS テーブルの例:dws_user_active_uv_7dADS テーブルの例:ads_screen_kpi_overview_1d命名規則:[Layer]_[BusinessLogic]例:dwd_trade_order_detail_didwd_trade_order_detail_didws_build_user_active_uv_7d <code data-tag="inlineCode" id="1aace41429q8b">dim_ルール名:フィールド命名の一貫性に関する規則
ルールコンテンツ:
スネークケースuser_idorder_datecreate_dateis_activeproduct_id# フィールド命名の一貫性に関する規則 あなたはシニアデータ開発者です。SQL やデータモデルのコードを生成する際には、命名の一貫性を確保するために、これらのフィールド命名規則に厳密に従う必要があります。 1. すべてのフィールドに <code data-tag="inlineCode" id="ic-fnex-snakecase">snake_case
ルール機能を使用してフィールド命名の一貫性を確保するには、次の手順を実行します。
Data Agent セッションページで、汎用 > ルール をクリックします。
ルールの新規作成 をクリックし、ルール名と命名規則を入力します。例:
すべてのフィールドに
snake_caseを使用します。例:user_id、order_date。同じ概念には単一の統一された英語名を使用します。異なる名前を混在させないでください。
時間フィールドには _date または _time のサフィックスを付けます。例:
create_date。ブール値フィールドには is_ のプレフィックスを付けます。例:
is_active。外部キーフィールドには _id のサフィックスを付けます。例:
product_id。
ルールの発効メカニズムを 常に適用 に設定します。Data Agent はコードを生成する際に、これらの命名規則に自動的に従います。
データ標準モジュールの標準コード機能を使用して、フィールドを標準コードに関連付けることもできます。これにより、命名の一貫性の制約がさらに強化されます。
会話でのルールの使用
設定されたルールは、Data Agent との日常的な対話中に有効になります。
常に適用 に設定されているルールについては、追加の操作は不要です。Data Agent がコードや応答を生成する際、デフォルトでこれらのルールをバックグラウンドの知識および制約として使用します。
手動適用 に設定されているルールについては、会話中に手動で有効にすることができます。
入力ボックスの下にある
ボタンをクリックします。表示されるコンテキストメニューで ルール を選択し、現在の会話に適用したい特定のルールを選択します。
よくある質問
スキルとルールの違い
スキルとルールはどちらも Data Agent の機能を拡張するメカニズムですが、役割と目的が異なります。
次元 | スキル | ルール |
ロール | 特定のビジネスプロセスと実行ステップをカプセル化する、タスク指向の再利用可能なワークフローです。 | AI に標準、プリファレンス、およびバックグラウンド知識を提供する、制約指向の永続的なコンテキストです。 |
目的 | Excel ピボットテーブル分析や SQL 品質レビューなど、特定のタスクに対して「何をすべきか」と「どのようにすべきか」を定義します。 | データウェアハウスの命名規則、コードスタイルガイド、コアテーブルの使用方法など、「どの標準に従うべきか」を定義します。 |
アクティベーション方法 | オンデマンド呼び出し。会話で手動で選択することでスキルをトリガーします。 | 自動アクティベーション (常時オン) と手動アクティベーション (オンデマンド) の両方をサポートします。 |
添付ファイルのサポート | データファイル、例、その他のリソースを含む .zip リソースパッケージのアップロードをサポートします。 | 手動入力、または .doc、.pdf、.md ファイルなどのドキュメントファイルをルールコンテンツとしてアップロードすることをサポートします。 |
推奨事項:
データ分析やレポート生成など、固定された手順で特定のタスクを Data Agent に完了させる必要がある場合は、スキルを使用します。
すべての会話で、命名規則やコードスタイルなどの特定の標準に Data Agent が一貫して従う必要がある場合は、ルールを使用します。
スキルとルールは一緒に使用できます。たとえば、ルールを使用してチームのコーディング標準を定義し、スキルを使用して特定のコードレビュープロセスをカプセル化することができます。これにより、Data Agent はレビュータスクを実行する際に、チームの標準に自動的に従うことができます。
スキルと MCP サーバーの違い
スキルと MCP サーバーはどちらも Data Agent の機能を拡張しますが、異なるレベルで動作します。
次元 | スキル | MCP サーバー |
ロール | 命令レイヤー。自然言語を使用して AI に「タスクを完了する方法」を伝え、ワークフローと実行ロジックを定義します。 | ツールレイヤー。AI に呼び出し可能な外部ツールとデータソースを提供し、「アクションを実行する能力」を与えます。 |
機能範囲 | 複数のステップを組み合わせて完全なビジネスプロセスにすることで、既存の機能をオーケストレーションします。 | 外部システムの API やデータソースと統合することで、データのクエリやアクションの実行など、新しい機能を拡張します。 |
代表的なシナリオ | Excel ピボットテーブル分析、SQL 品質レビュー、およびコードレビューワークフロー。 | DataWorks メタデータのクエリ、外部 API の呼び出し、およびメタデータインターフェイスを介したテーブルスキーマ情報の取得。 |
推奨事項:
特定のビジネスプロセスを完了するために既存の機能をオーケストレーションする必要がある場合は、スキルを使用します。プログラミングなしで迅速に作成できます。
対応するツールサービスと統合して、Data Agent が外部システムにアクセスできるようにする必要がある場合は、MCP サーバーを使用します。
スキルと MCP サーバーは連携して動作できます。MCP サーバーは基盤となるツール機能を提供し、スキルはそれらのツールをワークフローにオーケストレーションします。たとえば、MCP サーバーは DataWorks メタデータをクエリするためのツールを提供し、スキルはそのツールを使用して完全なデータリネージ分析プロセスを定義できます。