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、使用状況などのコア機能が統合されています。外部ツールサービスへの接続と柔軟なルールのカスタマイズを可能にすることで、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、使用状況、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、次の手順に従ってください。
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、Settings をクリックして Settings 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。
[The default storage path for generating code files]: 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。デフォルトオプションは Project Directory です。必要に応じて Personal Directory 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 のエディションの詳細については、「Data Agent の課金」をご参照ください。
シートの概要
データエージェント設定センターで、[シート管理] をクリックします。
メトリクス | 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]をクリックすると、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、シートの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。これを行うには、次の手順を実行してください。
「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 機能の使用を開始できます。
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することができます。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。
シートを1つ割り当て解除するには、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、割り当てを解除する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 | システムが自動的に生成する、シートの一意な識別子です。 |
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 | シートで消費されたトークン数です。管理者はこのメトリクスを使用して、各シートのリソース使用状況を監視できます。 |
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刻です。 |
操作 | 割り当て済みのシートは、[割り当て解除] をクリックして解放できます。 |
使用状況
「使用状況」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。この機能を使用すると、AI 機能の使用状況を定量的に評価し、トレンドを追跡し、トークン消費量を管理できます。Data Agent 設定センターで、用量 をクリックすると、用量 タブが開きます。
用量 機能は現在、次のリージョンをサポートしています: 中国 (成都)、中国 (深圳)、中国 (北京)、中国 (上海)、および中国 (杭州)。他のリージョンもまもなくサポートされる予定です。
コアメトリクス
使用状況レポートでは、さまざまな視点から Data Agent のコア使用状況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状況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
アクセス権を持つワークスペースの使用状況データを表示します。
個人視点
個人の使用状況データを表示します。テナント管理者である場合は、テナント内の他のメンバーの使用状況も表示できます。管理者以外のユーザーは、自身の使用状況データのみを表示できます。
統計期間：開始日と終了日をカスタマイズして、特定の期間の使用状況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 つのコアメトリクスが表示されます。各メトリクスには、前週比の変動傾向が含まれます。
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 リクエストの総数です。
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 リクエストが消費した、入力と出力の両方を含むトークンの総数です。
コアメトリクスの下にある「メトリクスの詳細」セクションには、選択した期間におけるコアメトリクス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、さまざまな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、年間を通じた使用状況のアクティビティを表示します。色が濃いほど、特定の日付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。
トークン消費の詳細
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ています。これは、コスト分析、異常のトラブルシューティング、および使用状況の監査に役立ちます。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 |
時刻 | リクエストが実行された時刻です。 |
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です (コードアシスタントやエージェントなど)。 |
インテント名 | リクエストから識別された特定のインテントタイプです (単一行スマート補完やデータ開発エージェントなど)。 |
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 | リクエストで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
スキルは、Data Agent の AI 機能を拡張するカスタム指示モジュールです。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、または分析方法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 のピボットテーブル分析や SQL の品質レビューなど、事前に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 設定センターの[スキル]タブで、Create Skill をクリックし、次のパラメーターを設定します。
パラメーター | 説明 |
名前 | スキルの一意な名前です。会話で簡単に参照できるよう、 |
説明 | スキルの機能の説明です。ユーザーがその目的と適用可能なシナリオを迅速に理解するのに役立ちます。 |
スキル本体 | スキルのコアコンテンツで、Markdown 形式で記述します。適用可能なシナリオ、ワークフローステップ、および出力形式を定義できます。Data Agent は、本体の指示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
スキルが作成された後、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。その後、Data Agent はそのスキルで定義されたワークフローと指示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、データソース、および API を提供します。設定センターでは、公式の組み込み 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
データエージェント設定センターで MCP Servers をクリックし、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」をご参照ください。
ルール
ルールは、DataWorks Data Agent に永続的コンテキスト、標準、および設定を提供するためのコアメカニズムです。これにより、生成されるコードと応答が特定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、パーソナルとエンタープライズの 2 種類のルールを提供します。
種類 | 定義と目的 | 権限制御 | 範囲 |
[Personal Rules] | 個々の開発者が作成・保守し、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。 | 作成者のみが表示および使用でき、他のユーザーは表示も使用もできません。 | 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。 |
[Enterprise-class Rules] | 管理者が定義し、データウェアハウスの階層化規約、コードスタイルガイド、コアテーブルの使用説明書など、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より高いレベル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。 |
Enterprise-class Rules 機能は、Data Agent チーム版でのみ利用可能です。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、Rules タブに切り替えます。ルール管理ページでは、以下の操作を実行できます。
Personal Rules タブと Enterprise-class Rules 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。
既存のルールに関する情報 (名前、適用メカニズム、範囲など) 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。
新しいルールを作成するには、New Rule をクリックします。
ルールを作成または編集するときは、次のコア属性を構成します。
属性 | 説明 |
[Rule Name] | ルールを識別しやすい名前と、詳細な説明を設定します。 |
[Rule Content] | ルールの核心であり、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約を指定できます。手動入力とドキュメントアップロードの両方に対応しています。
|
[Entry into force mechanism] | ルールを会話に自動的に導入する方法に関する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。
|
[Scope of entry into force] | エンタープライズルールの場合、ルールが表示および使用できる場所を制御するための範囲を設定できます。
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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 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は、以下の命名規則に厳密に従う必要があります。これらの規約は、データ資産の明確性、保守性、一貫性を確保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、統一された構造化パラダイムに従う必要があります。 #### 1.1 コア命名式 LayerPrefix_[CustomDescription]_[UpdateStrategySuffix] #### 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_ で始まる必要があります。 - DWD (詳細レイヤー)： dwd_ で始まる必要があります。 - DWS (集計レイヤー)： dws_ で始まる必要があります。 - ADS (アプリケーションレイヤー)： ads_ で始まる必要があります。 #### 1.3 更新戦略サフィックス【必須】 - DIM (ディメンションレイヤー)： 日次フルスナップショットを表す _df サフィックスを使用します。 - DWD (詳細レイヤー)： 日次増分データを表す _di サフィックス、または日次フルスナップショットを表す _df サフィックスを使用します。 - DWS / ADS (集計/アプリケーションレイヤー)： _1d、_7d、_nd などのサフィックスを使用して、データ集計期間 (例：過去 1 日間、過去 7 日間、または過去 N 日間) を表します。 #### 1.4 区切り文字 テーブル名のすべての単語は小文字で、単一のアンダースコア (_) で区切る必要があります。 #### 1.5 命名例 - DIM テーブルの例： dim_user_info_df (ユーザー情報ディメンションテーブル、日次フル) - DWD テーブルの例 (増分)： dwd_trade_order_detail_di (取引注文詳細、日次増分) - DWD テーブルの例 (フル)： dwd_product_base_info_df (製品基本情報、日次フル) - DWS テーブルの例： dws_user_active_uv_7d (過去 7 日間のユーザーアクティブ UV サマリー) - ADS テーブルの例： ads_screen_kpi_overview_1d (ダッシュボードコア KPI 概要、日次) ### 2. ノード命名規則 ノード名は、それが生成するコアテーブルとその処理ロジックを明確に反映する必要があります。 - 命名原則： ノード名は、それが生成するメインテーブルの名前と高い一貫性を持たせ、[Layer]_[BusinessLogic] の形式にする必要があります。 - 例： - dwd_trade_order_detail_di テーブルを生成する ODPS SQL ノードは、dwd_trade_order_detail_di と名付ける必要があります。 - ノードが複雑なロジックを処理する場合、dws_build_user_active_uv_7d と名付けることができます。
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。
Always applied. に設定されているルールについては、追加のアクションは不要です。Data Agent がコードまたは応答を生成する際、デフォルトでこれらのルールを背景知識および制約として使用します。
Manual application 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化できます:
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、Rule を選択し、現在の会話に適用する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。
ディメンション | スキル | ルール |
役割 | 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、設定、および背景知識を提供する、制約指向の永続的コンテキストです。 |
目的 | Excel のピボットテーブル分析や SQL の品質レビューなど、特定のタスクに対して「何をするか」と「どのようにするか」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説明書など、「どのような標準に従うべきか」を定義します。 |
適用方法 | オンデマンドで呼び出します。会話中に手動で選択することで、スキルをトリガーします。 | 自動適用 (常時) と手動適用 (オンデマンド) の両方に対応しています。 |
添付ファイルのサポート | .zip リソースパッケージのアップロードに対応しています。これにはデータファイル、サンプル、その他のリソースを含めることができます。 | ルールコンテンツとして、手動入力または .doc、.pdf、.md などのドキュメントファイルのアップロードに対応しています。 |
推奨事項：
データ分析やレポート生成など、固定されたステップで特定のタスクを 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。
命名規則やコードスタイルなど、すべての会話で Data Agent が一貫して特定の標準に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。
ディメンション | スキル | MCP サーバー |
役割 | 指示レイヤー。自然言語を使用して AI に「タスクを完了する方法」を指示することで、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。 |
典型的なシナリオ | 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、およびデータソースへのアクセス。 |
推奨事項：
既存の機能をオーケストレーションして特定のビジネスプロセスを完了させ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 サーバーが基盤となるツール機能を提供し、スキルが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 サーバーが DataWorks メタデータをクエリするためのツールを提供し、スキルが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。