Select AI Agentの使用例

ムービー分析、ログ分析、カスタマーサポートなどの一般的なタスクのために、Select AI Agentを構築、構成、および操作する方法を示す例をご覧ください。

例: エージェントの作成

定義されたタスクを実行するエージェントを作成します。

開始する前に

確認:

例: エージェントの作成

この例では、製品返品関連の会話を処理するCustomer_Return_Agentという名前のエージェントを作成します。

この例では、GOOGLEという名前のAIプロファイルで指定されているAIプロバイダとしてGoogleを使用しています。AIプロファイルは、エージェントが推論および応答に使用するLLMを識別します。role属性は、エージェントをガイドする手順を示します。

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_AGENT(
    agent_name => 'CustomerAgent',
    attributes = >'{
       "profile_name": "GOOGLE",
                       "role": "You are an experienced customer agent who deals with customers return request."
     }'
  );
END;
/

ノート

マルチエージェント・チーム内の各エージェントは、個別のAIプロファイルを持つことができ、各プロファイルは異なるAIプロバイダまたはLLM(あるいはその両方)を使用できます。

例: 組込みツールの作成

SQL、RAG、Websearch、Email、Slackなどの組込みツールを作成します。これらのツールを使用すると、エージェントおよびタスクでデータの問合せ、ナレッジの取得、Webの検索および通知の送信を行うことができます。

開始する前に

確認:

Select AI Agentは、次のタイプのツールを受け入れます。

SQL
RAG
WEBSEARCH
NOTIFICATION
- EMAIL
- SLACK

例: SQLツール

この例では、自然言語問合せをSQL文に変換するSQLツールを作成します。SQLツールを使用すると、エージェントはプロンプトをSQL問合せにマップすることで、データ関連の質問に回答できます。

この例では、nl2sql_profileという名前のAIプロファイルで指定されたAIプロバイダとしてOCIを使用する方法を説明します。AIプロファイルは、エージェントが推論および応答に使用するLLMを識別します。

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(
      profile_name = > 'nl2sql_profile',
      attributes => '{"provider": "oci",
        "credential_name": "GEN1_CRED",
        "oci_compartment_id": "ocid1.compartment.oc1..aaaa.."
       }');
end;
/

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.DROP_TOOL('SQL');
BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TOOL(
    tool_name  => 'SQL',
    attributes => '{"tool_type": "SQL",
                    "tool_params": {"profile_name": "nl2sql_profile"}}'
  );
END;
/

例: RAGツール

この例では、RAG (Retrieval Augmented Generation)ツールを作成します。RAGツールを使用すると、エージェントはエンタープライズ・ドキュメントでレスポンスを取得して接地できるため、ナレッジベースの回答の精度が向上します。

この例では、資格証明、ベクトル索引およびプロファイル・パラメータを指定してRAG_PROFILEを定義する方法を示します。次に、ドキュメント埋込み用のベクトル索引RAG_INDEXをオブジェクト・ストレージに作成し、プロファイルにリンクされたRAG_TOOLを作成します。

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(
          profile_name = >'RAG_PROFILE',
          attributes =>'{"provider": "oci",
            "credential_name": "GENAI_CRED",
            "vector_index_name": "RAG_INDEX",
            "oci_compartment_id": "ocid1.compartment.oc1..aaaa..",   
            "temperature": 0.2,
            "max_tokens": 3000
          }');
END;
/

BEGIN
   DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX(
           index_name  => 'RAG_INDEX',
           attributes  => '{"vector_db_provider": "oracle",
                            "location": "https://swiftobjectstorage.us-phoenix-1.oraclecloud.com/v1/my_namespace/my_bucket/my_data_folder",
                            "object_storage_credential_name": "OCI_CRED",
                            "profile_name": "RAG_PROFILE",
                            "vector_dimension": 1024,
                            "vector_distance_metric": "cosine",
                            "chunk_overlap":128,
                            "chunk_size":1024
   }');
END;
/

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.DROP_TOOL('RAG_TOOL');
BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TOOL(
    tool_name  => 'RAG_TOOL',
    attributes => '{"tool_type": "RAG",
                      "tool_params": {"profile_name": "RAG_PROFILE"}}'
  );
END;
/

例: Websearchツール

この例では、インターネットから詳細を取得するためのWebsearchツールを作成します。Web検索ツールを使用すると、エージェントは製品価格や説明などの情報をWebから検索できます。

この例では、OpenAIプロバイダのACLエントリを追加する方法を示します。APIキーを使用して資格証明OPENAI_CREDを作成し、その目的を記述してWebsearchツールを作成し、資格証明にリンクします。

BEGIN
  DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE(
    host => 'api.openai.com',
    ace  => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('http'),
                        principal_name => 'ADB_USER',
                        principal_type => xs_acl.ptype_db)
   );
END;
/

BEGIN
  DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
    credential_name => 'OPENAI_CRED',
    username        => 'OPENAI',
    password        => '<OPENAI_API_KEY>'
  );
END;
/

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.DROP_TOOL('Websearch');
BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.create_tool(
    tool_name  => 'Websearch',
    attributes => '{"instruction": "This tool can be used for searching the details about topics mentioned in notes and prepare a summary about prices, details on web",
                      "tool_type": "WEBSEARCH",
                      "tool_params": {"credential_name": "OPENAI_CRED"}}'
  );
END;
/

例: Eメール・タイプの通知ツール

この例では、電子メール通知ツールを作成します。Eメール・ツールを使用すると、エージェントはワークフローの一部として通知Eメールを送信できます。

この例では、パスワードを使用して資格証明EMAIL_CREDを作成し、データベース・ユーザーのSMTPアクセスを許可し、SMTP詳細、送信者、受信者アドレスなど、タイプEMAILの通知ツールを作成する方法を示します。

BEGIN
  DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
    credential_name => 'EMAIL_CRED',
    username => '<username>',
    password => '<password>');
END;
/
-- Allow SMTP access for user
BEGIN
   DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE(
     host => 'smtp.email.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com',
     lower_port => 587,
     upper_port => 587,
     ace => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('SMTP'),
                        principal_name => 'ADB_USER',
                        principal_type => xs_acl.ptype_db));
END;
/

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.DROP_TOOL('Email');
BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TOOL(
    tool_name  => 'EMAIL',
    attributes => '{"tool_type": "NOTIFICATION",
                    "tool_params": {"notification_type" : "EMAIL",
                                    "credential_name": "EMAIL_CRED",
                                    "recipient": "example_recipient@oracle.com",
                                    "smtp_host": "smtp.email.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com",
                                    "sender": "example_sender@oracle.com"}}'
  );
END;
/

例: Slackタイプの通知ツール

この例では、Slack通知ツールを作成します。Slackツールを使用すると、エージェントはSlackワークスペース・チャネルに直接通知を配信できます。

この例では、SlackのACLエントリの追加と、SLACK型でSLACK_CREDおよびターゲット・チャネルにリンクする通知ツールの作成を示します。

BEGIN
 DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE (
  host         => 'slack.com',
  lower_port   => 443,
  upper_port   => 443,
  ace          => xs$ace_type(
      privilege_list => xs$name_list('http'),
      principal_name => 'ADB_USER',
      principal_type => xs_acl.ptype_db));
END;
/
 
BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.create_tool(
    tool_name  => 'slack',
    attributes => '{"tool_type": "SLACK",
                    "tool_params": {"credential_name": "SLACK_CRED",
                                    "channel": "<channel_number>"}}'
  );
END;
/

例: タスクの作成

エージェントが実行できるタスクを作成します。

開始する前に

確認:

ノート

EXECUTE権限およびネットワークACLプロシージャを付与できるのは、DBAのみです。

例: 電子メール・タスクの作成

この例では、構造化データを使用して標準の確認Eメールを生成するようにLLMに指示するGenerate_Email_Taskを作成します。

次の例は、instruction属性の使用と、電子メールに含める内容の説明を示しています。

BEGIN DBMS_CLOUD_AI_AGENT.DROP_TASK('Generate_Email_Task');
EXCEPTION WHEN OTHERS THEN NULL; END;
/
BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
    task_name => 'Generate_Email_Task',
    attributes => '{"instruction": "Use the customer information and product details to generate an email in a professional format. The email should:' || 
                    '1. Include a greeting to the customer by name' || 
                    '2. Specify the item being returned, the order number, and the reason for the return' ||
                    '3. If it is a refund, state the refund will be issued to the credit card on record.' ||
                    '4. If it is a replacement, state that the replacement will be shipped in 3-5 business days."}'
    );
END;

例: フェッチ・ログ・タスクの作成

この例では、リクエストに基づいてログを取得するFETCH_LOGS_TASKを作成します。

次の例では、log_fetcherツールを使用してログを取得するタスクを作成しています。このカスタム・ツールは、PL/SQLプロシージャfetch_logsを指定します。タスク指示は、タスクで実行する必要がある内容を指定します。属性enable_human_toolはtrueに設定されているため、ユーザーは必要に応じてタスク・フローをガイドまたは承認できます。完全な例は、「例: ログ・レポートのフェッチおよび分析」を参照してください。

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
    task_name  =>'FETCH_LOGS_TASK',
    attributes =>'{
       "instruction": "Fetch the log entries from the database based on user request: {query}",
       "tools": ["log_fetcher"],
       "enable_human_tool" : "true"
     }'
  );
END;
/

例: ログ分析タスクの作成

この例では、フェッチされたログを分析するANALYZE_LOG_TASKを作成します。

次の例は、FETCH_LOGS_TASKをinput属性として使用する方法を示しています。ANALYZE_LOG_TASKという名前のタスクは、ログが収集され、FETCH_LOGS_TASKが入力として出力された後に開始されます。タスク指示は、タスクで実行する必要がある内容を指定します。属性enable_human_toolは、ヒューマン・イン・ザ・ループのレビューがないことを示すfalseに設定されます。

BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
      task_name  =>'ANALYZE_LOG_TASK',
      attributes =>'{"instruction": "Analyze the fetched log entries retrieved based on user request: {query} ' ||
                      'Generate a detailed report include issue analysis and possible solution.",
         "input" : "FETCH_LOGS_TASK",
         "enable_human_tool" : "false"
       }'
    );
END;
/

例: エージェント・チームの作成

タスクを達成するためのエージェント・チームを作成します。

開始する前に

確認:

例: エージェント・チームの作成

この例では、ReturnAgencyチームを作成し、単一のエージェントCustomer_Return_Agentを含めます。タスクReturn_And_Price_Matchがエージェントに割り当てられます。このタスクでは、事由を尋ねてデータベースのオーダー・ステータスを更新することにより、返品要求を管理します。processは、定義した順序でタスクを実行するためにsequentialに設定されます。

BEGIN                                                                
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TEAM( 
    team_name  => 'ReturnAgency',                                                            
    attributes => '{"agents": [{"name":"Customer_Return_Agent","task" : "Return_And_Price_Match"}],
                    "process": "sequential"}');                                                                
END;                                                                      
/

完全な例は、「例: 製品返品エージェントの作成」を参照してください。

例: マルチエージェント・チームの作成

この例では、Ops_Issues_Solution_Teamチームを作成し、ログ分析およびトラブルシューティングを処理する2つのエージェント(Data_EngineerおよびOps_Manager)が含まれています。Data_Engineerエージェントはタスクfetch_logs_taskを実行し、Ops_Managerエージェントはタスクanalyze_log_taskを実行します。processは、定義した順序でタスクを実行するためにsequentialに設定されます。

BEGIN
      DBMS_CLOUD_AI_AGENT.create_team(
        team_name  => 'Ops_Issues_Solution_Team',
        attributes => '{"agents": [{"name":"Data_Engineer","task" : "fetch_logs_task"},
                                   {"name":"Ops_Manager","task" : "analyze_log_task"}],
                "process": "sequential"
                }');
END;
/

完全な例は、「例: ログ・レポートのフェッチおよび分析」を参照してください。

例: 組込みツールを使用したムービー分析エージェントの作成

この例では、Select AI Agentを使用してムービー分析エージェントを作成する方法を示します。この例では、データの取得、質問への回答、Webの検索、分析の電子メール送信またはSlack通知の送信を行うムービー分析エージェントを設定します。

開始する前に

確認:

次の例では、データが使用可能であると想定しています。

この例では、MOVIE_ANALYSTエージェントを作成し、EMAILおよびSLACKタイプのSQL、RAG、WEBSEARCHおよびNOTIFICATIONツールなどの複数の組込みツールを使用します。エージェントは、自然言語プロンプトを使用してムービー関連の質問に回答します。

この例では、DBAが DBMS_CLOUD_AI_AGENT、DBMS_CLOUD_AI、DBMS_CLOUD_PIPELINEパッケージ、AIプロバイダのACLアクセス、SMTPアクセスおよびSlackアクセスに対してEXECUTE権限を付与した後、まずMOVIE_ANALYSTエージェントを作成します。

エージェントの作成

MOVIE_ANALYSTというエージェントを、プロファイル(GROK)およびムービー、アクターおよびジャンルに関する質問に回答するロールとともに作成します。

タスクの作成

ムービー関連の問合せに回答する指示とともに、ANALYZE_MOVIE_TASKというタスクを作成します。

チームを作成

エージェントとしてMOVIE_ANALYSTを使用し、タスクをANALYZE_MOVIE_TASKとしてMOVIE_AGENT_TEAMチームを作成し、それをアクティブ・チームとして設定します。

SQL、RAG、Websearch、Notificationなどのツールを後でアタッチして、その機能を拡張できます。

Select AI Agentチームの実行

ここで、プロンプトの接頭辞としてselect ai agentを使用してエージェント・チームを実行します。

ツールの作成

次に、様々な組込みエージェント・ツールをアタッチします。

SQL: NL2SQLプロファイルを使用して、質問をSQL問合せおよびその他のサポートされているSelect AIアクションに変換します。
RAG: ストアド・ドキュメントからナレッジベースのコンテキストを取得します。
WEBSEARCH: 映画の詳細や価格をオンラインで収集します。
NOTIFICATION:
- EMAIL: ユーザー・プロンプト、ムービー・レポートまたはレビューに回答を受信者に送信します。
- SLACK: ユーザー・プロンプト、サマリーまたは更新に回答をSlackに直接送信します。

完全な例は次のとおりです。

--Grants EXECUTE privilege to ADB_USER
--
GRANT EXECUTE on DBMS_CLOUD_AI_AGENT to ADB_USER;
GRANT EXECUTE on DBMS_CLOUD_AI to ADB_USER;
GRANT EXECUTE on DBMS_CLOUD_PIPELINE to ADB_USER;

-- Websearch tool accesses OPENAI endpoint, allow ACL access
BEGIN
  DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE(
    host => 'api.openai.com',
    ace  => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('http'),
                        principal_name => 'ADB_USER',
                        principal_type => xs_acl.ptype_db)
   );
END;
/

-- To allow Email tool in Autonomous Database, allow SMTP access

BEGIN
   DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE(
     host => 'smtp.email.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com',
     lower_port => 587,
     upper_port => 587,
     ace => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('SMTP'),
                        principal_name => 'ADB_USER,
                        principal_type => xs_acl.ptype_db));
END;
/

-- Allow ACL access to Slack

BEGIN
 DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE (
  host         => 'slack.com',
  lower_port   => 443,
  upper_port   => 443,
  ace          => xs$ace_type(
      privilege_list => xs$name_list('http'),
      principal_name => 'ADB_USER',
      principal_type => xs_acl.ptype_db));
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

--Create an agent
BEGIN
   DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_AGENT(
     agent_name => 'MOVIE_ANALYST',
     attributes => '{"profile_name": "GROK",
                     "role": "You are an AI Movie Analyst. Your can help answer a variety of questions related to movies. "
             }'
   );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
      task_name = > 'ANALYZE_MOVIE_TASK',
      attributes => '{"instruction": "Help the user with their request about movies. User question: {query}",
         "enable_human_tool" : "true"
       }'
    );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN                                                                 
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TEAM(  
    team_name  => 'MOVIE_AGENT_TEAM',                                                            
    attributes => '{"agents": [{"name":"MOVIE_ANALYST","task" : "ANALYZE_MOVIE_TASK"}],
                    "process": "sequential"
                    }');                                                                 
END;                                                                        
/

PL/SQL procedure successfully completed.

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.SET_TEAM('MOVIE_AGENT_TEAM');

PL/SQL procedure successfully completed.

select ai agent who are you?;

RESPONSE
--------------------------------------------------------------------------------
I'm MOVIE_ANALYST, an AI Movie Analyst here to assist with any questions or topi
cs related to movies. Whether you need information on films, actors, directors,
genres, or recommendations, I'm ready to help. What can I assist you with regard
ing movies?

-- SQL TOOL
BEGIN   
  DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(  
    profile_name = >'nl2sql_profile',                                                            
    attributes => '{"provider": "oci",                                                                  
      "credential_name": "GENAI_CRED",
      "oci_compartment_id" : "ocid1.compartment.oc1..aaaaa...",                               
      "object_list": [{"owner": "ADB_USER", "name": "GENRE"},
                      {"owner": "ADB_USER", "name": "CUSTOMER"},
                      {"owner": "ADB_USER", "name": "WATCH_HISTORY"},
                      {"owner": "ADB_USER", "name": "STREAMS"},
                      {"owner": "ADB_USER", "name": "MOVIES"},
                      {"owner": "ADB_USER", "name": "ACTORS"}]
      }');                                                                 
END;                                                                        
/

PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TOOL(
    tool_name  => 'SQL',
    attributes => '{"tool_type": "SQL",
                    "tool_params": {"profile_name": "nl2sql_profile"}}'
  );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.drop_task('ANALYZE_MOVIE_TASK');

PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
      task_name => 'ANALYZE_MOVIE_TASK',
      attributes =>'{"instruction": "Help the user with their request about movies. User question: {query}. ' ||
                       'You can use SQL tool to search the data from database",
        "tools": ["SQL"],
         "enable_human_tool" : "true"
       }'
    );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CLEAR_TEAM;

PL/SQL procedure successfully completed.

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.SET_TEAM('MOVIE_AGENT_TEAM');

PL/SQL procedure successfully completed.

-- SQL tool retrieves the movie with the highest popularity view count from the watch_history table
select ai agent what is the most popular movie?;

RESPONSE
----------------------------------------------------------------
The most popular movie is "Laugh Out Loud" released in 2008.

-- RAG TOOL
BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(
         profile_name => 'RAG_PROFILE',
         attributes =>'{"provider": "oci",
            "credential_name": "GENAI_CRED",
            "vector_index_name": "RAG_INDEX",
            "oci_compartment_id": "ocid1.compartment.oc1..aaaaa...",   
            "temperature": 0.2,
            "max_tokens": 3000
          }');
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
   DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX(
           index_name  => 'RAG_INDEX',
           attributes  => '{"vector_db_provider": "oracle",
                            "location": "https://swiftobjectstorage.us-phoenix-1.oraclecloud.com/v1/my_namespace/my_bucket/my_data_folder",
                            "object_storage_credential_name": "MY_OCI_CRED",
                            "profile_name": "RAG_PROFILE",
                            "vector_dimension": 1024,
                            "vector_distance_metric": "cosine",
                            "chunk_overlap":128,
                            "chunk_size":1024
   }');
END;
/
PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TOOL(
    tool_name  => 'RAG_TOOL',
    attributes => '{"tool_type": "RAG",
                      "tool_params": {"profile_name": "RAG_PROFILE"}}'
  );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
      task_name = >'ANALYZE_MOVIE_TASK',
      attributes => '{"instruction": "Help the user with their request about movies. User question: {query}. ' ||
                       'You can use RAG tool to search the information from the knowledge base user give.",
        "tools": ["RAG_TOOL"],
         "enable_human_tool" : "true"
       }'
    );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CLEAR_TEAM;

PL/SQL procedure successfully completed.

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.SET_TEAM('MOVIE_AGENT_TEAM');

PL/SQL procedure successfully completed.

-- Rag seach the object store to find review or comments of Movie Laugh out Loud 
select ai agent Please find the comments of Movie Laugh out Loud;

RESPONSE
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
The comments for the movie "Laugh Out Loud" (2008) are as follows:
1. A lighthearted comedy that delivers plenty of laughs, though the plot is fairly predictable.
2. The performances are fun, especially from the lead actor who keeps the energy high.
3. Some jokes feel a bit outdated, but overall it is an enjoyable watch for a casual movie night.
4. Good chemistry between the cast members, which makes the humor more natural.
5. Not a groundbreaking comedy, but it does what it promises makes you laugh out loud.

-- WEBSEARCH TOOL
BEGIN
  DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
    credential_name => 'OPENAI_CRED',
    username        => 'OPENAI',
    password        => '<API_KEY>'
  );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TOOL(
    tool_name  => 'WEBSEARCH_TOOL',
    attributes => '{"instruction": "This tool can be used for searching the details about topics mentioned in notes and prepare a summary about prices, details on web",
                      "tool_type": "WEBSEARCH",
                      "tool_params": {"credential_name": "OPENAI_CRED"}}'
  );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
      task_name => 'ANALYZE_MOVIE_TASK',
      attributes => '{"instruction": "Help the user with their request about movies. User question: {query}. ' ||
                       'You can use WEBSEARCH_TOOL tool to search the information from internet.",
        "tools": ["WEBSEARCH_TOOL"],
         "enable_human_tool" : "true"
       }'
    );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CLEAR_TEAM;

PL/SQL procedure successfully completed.

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.SET_TEAM('MOVIE_AGENT_TEAM');

PL/SQL procedure successfully completed.

select ai agent What is the most popular movie of 2023?;

RESPONSE
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Determining the most popular movie of 2023 can depend on various metrics such as box office earnings, streaming viewership, critical acclaim, or audience reception. Based on global box office data, which is often a strong indicator of popularity, the most successful movie of 2023 is "Barbie," directed by Greta Gerwig. Released in July 2023, it grossed over $1.4 billion worldwide, making it the highest-grossing film of the year and one of the biggest cultural phenomena, often discussed alongside "Oppenheimer" due to the "Barbenheimer" trend. Its widespread appeal, marketing, and social media buzz further solidify its status as the most popular movie of 2023. However, if you are looking for popularity based on a different metric (like streaming numbers or awards), please let me know, and I can adjust the analysis accordingly.

-- NOTIFICATION TOOL WITH EMAIL TYPE

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TOOL(
    tool_name  => 'EMAIL',
    attributes => q'[{"tool_type": "Notification",
                      "tool_params": {"notification_type" : "EMAIL",
                                      "credential_name": "EMAIL_CRED",
                                      "recipient": "example@oracle.com",
                                      "smtp_host": "smtp.email.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com",
                                      "sender": "example@oracle.com"}}]'
  );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
      task_name => 'ANALYZE_MOVIE_TASK',
      attributes =>'{"instruction": "Help the user with their request about movies. User question: {query}. ' ||
                       'You can use EMAIL TOOL tool to send email to the user.",
        "tools": ["EMAIL"],
         "enable_human_tool" : "true"
       }'
    );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CLEAR_TEAM;

PL/SQL procedure successfully completed.

EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.SET_TEAM('MOVIE_AGENT_TEAM');

PL/SQL procedure successfully completed.

select ai agent Please help me write a review of Movie "Barbie" and send the review to my email;

RESPONSE
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
I have written a review for the movie "Barbie" (2023) and sent it to your email. Please check your inbox for the detailed review. If you have any additional feedback or would like me to revise the review, let me know!

-- NOTIFICATION TOOL WITH SLACK TYPE

DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TOOL(
    tool_name  => 'SLACK_TOOL',
    attributes => '{"tool_type": "SLACK",
                    "tool_params": {"credential_name": "SLACK_CRED",
                                    "channel": "<channel_number>"}}'
  );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
      task_name = > 'ANALYZE_MOVIE_TASK',
      attributes => '{"instruction": "Help the user with their request about movies. User question: {query}. ' ||
                       'You can use SLACK TOOL to send the notification to the user.",
        "tools": ["SLACK_TOOL"],
         "enable_human_tool" : "true"
       }'
    );
END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

select ai agent Please help me find the top 3 most-watched movies of 2023 and send them to me on slack;

RESPONSE
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
I have sent the list of the top 3 most-watched movies of 2023 to you via Slack. Please check your Slack notifications for the details.

例: 製品返品エージェントの作成

この例では、Select AI Agentを使用して複数ターンの会話型エージェントを作成する方法を示します。この例では、製品の返品を処理し、データベースの返品ステータスを更新する顧客サービス・エージェントを設定します。

開始する前に

確認:

この例では、Customer_Return_Agentという名前のエージェントとUpdate_Order_Status_Toolという名前のツールを作成し、製品返品を処理するタスクとチームを定義します。

この例では、DBAが DBMS_CLOUD_AI_AGENTおよびDBMS_CLOUD_AIに対してEXECUTE権限を付与した後、まず、顧客のサンプル・データ、顧客オーダー・ステータスおよび顧客オーダー・ステータスを更新する機能を作成します。次に、Customer_Return_Agentという名前のエージェントを作成します。

エージェントの作成

Customer_Return_Agentというエージェントをプロファイル(OCI_GENAI_GROK)およびロールで作成して、リターン・リクエストを管理します。

ツールの作成

次に、Update_Order_Status_Toolという名前のエージェント・ツールを作成して、データベース内の順序のステータスを更新します。

タスクの作成

フローをガイドするHandle_Product_Return_Taskというタスクを作成します。理由(不要になった、到着が遅すぎる、ボックスが破損した、または欠陥がある)を尋ねます。欠陥のあるリターンフローを続行します。

チームを作成

Customer_Return_Agentを使用してReturnAgencyチームを作成し、アクティブ・チームとして設定します。

Select AI Agentチームの実行

ここで、プロンプトの接頭辞としてselect ai agentを使用してエージェント・チームを実行します。

完全な例は次のとおりです。

--Grants EXECUTE privilege to ADB_USER
--
GRANT EXECUTE on DBMS_CLOUD_AI_AGENT to ADB_USER;
GRANT EXECUTE on DBMS_CLOUD_AI to ADB_USER;

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_AGENT(
    agent_name => 'Customer_Return_Agent',
    attributes => '{"profile_name": "OCI_GENAI_GROK",
                    "role": "You are an experienced customer return agent who deals with customers return requests."}');
END;
/
 
PL/SQL procedure successfully completed.
 
  

--Sample customer data
CREATE TABLE CUSTOMERS (
    customer_id  NUMBER(10) PRIMARY KEY,
    name         VARCHAR2(100),
    email        VARCHAR2(100),
    phone        VARCHAR2(20),
    state        VARCHAR2(2),
    zip          VARCHAR2(10)
);

INSERT INTO CUSTOMERS (customer_id, name, email, phone, state, zip) VALUES
(1, 'Alice Thompson', 'alice.thompson@example.com', '555-1234', 'NY', '10001'),
(2, 'Bob Martinez', 'bob.martinez@example.com', '555-2345', 'CA', '94105'),
(3, 'Carol Chen', 'carol.chen@example.com', '555-3456', 'TX', '73301'),
(4, 'David Johnson', 'david.johnson@example.com', '555-4567', 'IL', '60601'),
(5, 'Eva Green', 'eva.green@example.com', '555-5678', 'FL', '33101');

--create customer order status
CREATE TABLE CUSTOMER_ORDER_STATUS (
    customer_id     NUMBER(10),
    order_number    VARCHAR2(20),
    status          VARCHAR2(30),
    product_name    VARCHAR2(100)

);

INSERT INTO CUSTOMER_ORDER_STATUS (customer_id, order_number, status, product_name) VALUES
(2, '7734', 'delivered', 'smartphone charging cord'),
(1, '4381', 'pending_delivery', 'smartphone protective case'),
(2, '7820', 'delivered', 'smartphone charging cord'),
(3, '1293', 'pending_return', 'smartphone stand (metal)'),
(4, '9842', 'returned', 'smartphone backup storage'),
(5, '5019', 'delivered', 'smartphone protective case'),
(2, '6674', 'pending_delivery', 'smartphone charging cord'),
(1, '3087', 'returned', 'smartphone stand (metal)'),
(3, '7635', 'pending_return', 'smartphone backup storage'),
(4, '3928', 'delivered', 'smartphone protective case'),
(5, '8421', 'pending_delivery', 'smartphone charging cord'),
(1, '2204', 'returned', 'smartphone stand (metal)'),
(2, '7031', 'pending_delivery', 'smartphone backup storage'),
(3, '1649', 'delivered', 'smartphone protective case'),
(4, '9732', 'pending_return', 'smartphone charging cord'),
(5, '4550', 'delivered', 'smartphone stand (metal)'),
(1, '6468', 'pending_delivery', 'smartphone backup storage'),
(2, '3910', 'returned', 'smartphone protective case'),
(3, '2187', 'delivered', 'smartphone charging cord'),
(4, '8023', 'pending_return', 'smartphone stand (metal)'),
(5, '5176', 'delivered', 'smartphone backup storage');

--Create a update customer order status function
CREATE OR REPLACE FUNCTION UPDATE_CUSTOMER_ORDER_STATUS (
    p_customer_name IN VARCHAR2,
    p_order_number  IN VARCHAR2,
    p_status        IN VARCHAR2
) RETURN VARCHAR2 IS
    v_customer_id  customers.customer_id%TYPE;
    v_row_count    NUMBER;
BEGIN
    -- Find customer_id from customer_name
    SELECT customer_id
    INTO v_customer_id
    FROM customers
    WHERE name = p_customer_name;
    
    UPDATE customer_order_status
    SET status = p_status
    WHERE customer_id = v_customer_id
      AND order_number = p_order_number;

    v_row_count := SQL%ROWCOUNT;

    IF v_row_count = 0 THEN
        RETURN 'No matching record found to update.';
    ELSE
        RETURN 'Update successful.';
    END IF;
EXCEPTION
    WHEN OTHERS THEN
        RETURN 'Error: ' || SQLERRM;
END;

--Create Tool
BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TOOL(
        tool_name => 'Update_Order_Status_Tool',
        attributes => '{"instruction": "This tool updates the database to reflect return status change. Always confirm user name and order number with user before update status",
                        "function" : "update_customer_order_status"}',
        description => 'Tool for updating customer order status in database table.'
    );
END;
/
--Create Task
BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
    task_name => 'Handle_Product_Return_Task',
    attributes => '{"instruction": "Process a product return request from a customer:{query}' || 
                    '1. Ask customer the order reason for return (no longer needed, arrived too late, box broken, or defective)' || 
                    '2. If no longer needed:' ||
                    '   a. Inform customer to ship the product at their expense back to us.' ||
                    '   b. Update the order status to return_shipment_pending using Update_Order_Status_Tool.' ||
                     '3. If it arrived too late:' ||
                    '   a. Ask customer if they want a refund.' ||
                    '   b. If the customer wants a refund, then confirm refund processed and update the order status to refund_completed' || 
                    '4. If the product was defective or the box broken:' ||
                    '   a. Ask customer if they want a replacement or a refund' ||
                    '   b. If a replacement, inform customer replacement is on its way and they will receive a return shipping label for the defective product, then update the order status to replaced' ||
                    '   c. If a refund, inform customer to print out the return shipping label for the defective product, return the product, and update the order status to refund' ||
                    '5. After the completion of a return or refund, ask if you can help with anything else.' ||
                    '   End the task if user does not need help on anything else",
                    "tools": ["Update_Order_Status_Tool"]}'
  );
END;
/
SQL> BEGIN                                                                
  DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TEAM( 
    team_name  => 'ReturnAgency',                                                            
    attributes => '{"agents": [{"name":"Customer_Return_Agent","task" : "Handle_Product_Return_Task"}],
                    "process": "sequential"}');                                                                
END;                                                                      
/
 
PL/SQL procedure successfully completed.
 
SQL> EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.SET_TEAM('ReturnAgency');
 
PL/SQL procedure successfully completed.
 
SQL> select ai agent I want to return a smartphone case;

RESPONSE
Could you please tell me the reason for returning the smartphone case? Is it no longer needed, arrived too late, box broken, or defective?

SQL> select ai agent the item is defective

RESPONSE
I'm sorry to hear that the smartphone case is defective. Would you like a replacement or a refund?

SQL> select ai agent I will need a replacement

RESPONSE
Can you please confirm your name and order number so I can update the status and process the replacement?

SQL> select ai agent I''m Bob Martinez and my order number is 7820

RESPONSE
Is there anything else I can help you with?

SQL> select ai agent No, I''m all set. Thanks

RESPONSE
Thank you for reaching out, Bob. I'm glad I could assist with the return of your smartphone case and stand. If you have any further questions or need assistance in the future, feel free to contact us. Have a great day!

例: ログ・レポートのフェッチおよび分析

この例では、2つのエージェント・タスク・ペアを使用してエージェント・チームを作成し、ログを取得して分析する方法を示します。

開始する前に

確認:

Select AIの前提条件の実行
- プロバイダとしてGoogleを使用してAIプロファイルを作成します。例: Googleを使用したSelect AIを参照してください。
- プロバイダとしてOpenAIを使用してAIプロファイルを作成します。例: OpenAIを使用したSelect AIを参照してください。
Select AI Agentを使用するための前提条件
CREATE_TOOL属性

この例では、次のものを作成します。

トラブルシューティングのための2エージェント・ワークフロー: Data_EngineerおよびOps_Manager
1つのツール: log-fetcher

次に、ログをフェッチして分析するためのタスクおよびチームを定義します。

ノート

EXECUTE権限およびネットワークACLプロシージャを実行できるのはDBAのみです。

この例では、DBAがAIプロバイダの DBMS_CLOUD_AI_AGENTパッケージ、DBMS_CLOUD_AIパッケージおよびACLアクセスに対してEXECUTE権限を付与した後、まずData_EngineerエージェントおよびOps_Managerエージェントを作成します。

エージェントの作成

AIプロバイダとしてGoogleを使用し、複雑なデータを取得および処理するロールを使用するプロファイル(GOOGLE)を使用して、Data_Engineerというエージェントを作成します。

AIプロバイダとしてOpenAIを使用し、データを分析するロールを使用するプロファイル(OPENAI)を使用して、Ops_Managerというエージェントを作成します。

ツールの作成

次に、エージェント・ツールlog_fetcherを作成します。指定された日付より後にログ・エントリを返します。カスタム・プロシージャfetch_logsを使用します。

タスクの作成

フローをガイドするために、2つのタスクfetch_logs_taskおよびanalyze_log_taskを定義します。fetch_logs_taskは、log_fetcherをコールして、リクエストに基づいてログを取得します。analyze_log_taskは、フェッチされたログを分析します。

チームを作成

Data_EngineerおよびOps_Managerを使用してOps_Issues_Solution_Teamチームを作成し、順次実行します。

Select AI Agentの実行

ここで、アクティブ・チームを設定し、プロンプトの接頭辞としてselect ai agentを使用してエージェント・チームを実行します。

完全な例は次のとおりです。

--Grants EXECUTE privilege to ADB_USER
--
GRANT EXECUTE on DBMS_CLOUD_AI_AGENT to ADB_USER;
GRANT EXECUTE on DBMS_CLOUD_AI to ADB_USER;

-- Grant Network ACL for OpenAI endpoint
BEGIN  
     DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE(
         host => 'api.openai.com',
         ace  => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('http'),
                             principal_name => 'ADB_USER',
                             principal_type => xs_acl.ptype_db)
     );
END;
/
--Grant Network ACL for Google endpoint
BEGIN
      DBMS_NETWORK_ACL_ADB_USER.APPEND_HOST_ACE(
        host => 'generativelanguage.googleapis.com',
        ace  => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('http'),
                    principal_name => 'ADB_USER',
                    principal_type => xs_acl.ptype_db)
       );
END;
/
PL/SQL procedure successfully completed.

--Create a table with Database logs and insert sample data

SQL> CREATE TABLE app_logs (
  log_id         NUMBER GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY,
  log_timestamp  DATE,
  log_message    VARCHAR2(4000)
);

Table created.

SQL> INSERT INTO app_logs (log_timestamp, log_message) VALUES (
  TO_DATE('2025-03-22 03:15:45', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),
  'INFO: Database Cluster: Failover completed successfully. Standby promoted to primary. Downtime duration: 33 seconds. Correlation ID: dbfailover102.'
);

1 row created.

SQL> INSERT INTO app_logs (log_timestamp, log_message) VALUES (
  TO_DATE('2025-03-23 08:44:10', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),
  'INFO: Switchover Process: Synchronization restored. Performing scheduled switchover. Correlation ID: dbswitchover215.'
);

1 row created.

SQL> INSERT INTO app_logs (log_timestamp, log_message) VALUES (
  TO_DATE('2025-03-24 03:15:12', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),
  'ERROR: Database Cluster: Primary database unreachable, initiating failover to standby. Correlation ID: dbfailover102.'
);

1 row created.

SQL> COMMIT;

Commit complete.

-- create data engineer agent
SQL> BEGIN
      DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_AGENT(
        agent_name => 'Data_Engineer',
        attributes => '{"profile_name": "GOOGLE",
                        "role": "You are a specialized data ingestion engineer with expertise in   ' ||
                         'retrieving and processing data from complex database systems."
               }'
      );
    END;
    /
PL/SQL procedure successfully completed.

-- create ops manager agent
SQL> BEGIN
      DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_AGENT(
        agent_name => 'Ops_Manager',
        attributes => '{"profile_name": "OPENAI",
                        "role": "You are an experienced Ops manager who excels at analyzing ' ||
                'complex log data, diagnosing the issues."
         }'
      );
    END;
    /
 
 
PL/SQL procedure successfully completed.
 
-- create log_fetcher tool
-- fetch_logs is a customized procedure.
-- Please make sure you have created your own procedure before use it in the tool

--Create a customized fetch_logs procedure
SQL> CREATE OR REPLACE FUNCTION fetch_logs(since_date IN DATE) RETURN CLOB IS
  l_logs CLOB;
BEGIN
  SELECT JSON_ARRAYAGG(log_message RETURNING CLOB)
    INTO l_logs
    FROM app_logs
   WHERE log_timestamp >= since_date
   ORDER BY log_timestamp;

  RETURN l_logs;
EXCEPTION
  WHEN OTHERS THEN
    RETURN 'Error fetching logs: ' || SQLERRM;
END fetch_logs;
/

Function created.

SQL> BEGIN
      DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TOOL(
        tool_name => 'log_fetcher',
        attributes => '{"instruction": "retrieves and returns all log messages with a LOG_TIMESTAMP greater than or equal to the input date.",
                        "function": "fetch_logs"}'
      );
    END;
    /
 
PL/SQL procedure successfully completed.
 
-- create task with log fetcher tool

SQL> BEGIN
      DBMS_CLOUD_AI_AGENT.CREATE_TASK(
        task_name  => 'fetch_logs_task',
        attributes => '{"instruction": "Fetch the log entries from the database based on user request: {query}}.",
                        "tools": ["log_fetcher"]}'
      );
    END;
    /
 
PL/SQL procedure successfully completed.
 
-- create task with predefined rag and slack tool

SQL> BEGIN
      DBMS_CLOUD_AI_AGENT.create_task(
        task_name => 'analyze_log_task',
        attributes => '{"instruction": "Analyze the fetched log entries retrieved based on user request: {query} ' ||
                      'Generate a detailed report include issue analysis and possible solution.",
           "input" : "fetch_logs_task"
        }'
     );
    END;
    /
 
PL/SQL procedure successfully completed.

-- create team and set agent team
SQL> BEGIN
      DBMS_CLOUD_AI_AGENT.create_team(
        team_name  => 'Ops_Issues_Solution_Team',
        attributes => '{"agents": [{"name":"Data_Engineer","task" : "fetch_logs_task"},
                                    {"name":"Ops_Manager","task" : "analyze_log_task"}],
                "process": "sequential"
                }');
    END;
    /
 
PL/SQL procedure successfully completed.
 
SQL> EXEC DBMS_CLOUD_AI_AGENT.SET_TEAM('Ops_Issues_Solution_Team');
 
 
PL/SQL procedure successfully completed.
 

SQL> select ai agent fetch and analyze the logs after 03/15 2025;
 
RESPONSE
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1. Issue: High volume of 500 Internal Server Errors between 03/22 and 03/24.
   Solution: Review server application logs to identify failing components; add better exception handling and fallback mechanisms to prevent service crashes.
 
2. Issue: Increased response time on /api/v1/user and /checkout, peaking on 03/25.
   Solution: Profile backend queries and services, apply caching where applicable, and offload static content to a CDN.
 
3. Issue: Detected brute-force login attack with over 500 failed POST attempts from a single IP.
   Solution: Add rate-limiting, temporary IP bans, and CAPTCHA on the /login endpoint to prevent credential stuffing.
 
4. Issue: Suspicious User-Agent headers such as curl/7.58.0 or empty headers mimicking mobile devices.
   Solution: Block malformed or uncommon User-Agent strings and log them for threat intelligence analysis.
 
5. Issue: DDoS-like traffic spike from distributed IPs observed on 03/20.
   Solution: Enable DDoS protection at the CDN or cloud provider level, and configure autoscaling to absorb burst traffic.

Oracle Cloud Infrastructureドキュメント

Select AI Agentの使用例

例: エージェントの作成

例: 組込みツールの作成

例: タスクの作成

例: エージェント・チームの作成

例: 組込みツールを使用したムービー分析エージェントの作成

例: 製品返品エージェントの作成

例: ログ・レポートのフェッチおよび分析