ワークフローの実行とサービス公開
本ドキュメントでは、AgentCraftLab のワークフロー実行方法、サービス公開フロー、および関連設定について説明します。
Part 1: ワークフローの実行
1.1 Execute Chat
Workflow Studio で Execute タブに切り替えると、現在のワークフローを実行できます。メッセージを入力して送信すると、システムが AG-UI Protocol の SSE ストリーミングで実行過程と結果をリアルタイムに返します。
実行フローは以下のとおりです：
- ユーザーが Execute Chat にメッセージを入力
- バックエンドの
WorkflowExecutionService.ExecuteAsync()がリクエストを受信 - Hook（OnInput）、前処理（WorkflowPreprocessor）、ストラテジー選択を経て実行
- 実行過程は
IAsyncEnumerable<ExecutionEvent>としてフロントエンドにストリーミング - フロントエンドが各エージェントの応答テキスト、ツール呼び出し結果などをリアルタイム表示
1.2 Chat 添付ファイルアップロード
Execute Chat はファイル添付機能をサポートしています。操作方法：
- チャット入力ボックス横の添付ファイルボタンをクリック
- ファイルを選択（PDF、DOCX、画像などの形式に対応、上限 32MB）
- ファイルは
POST /api/uploadにアップロードされ、fileIdを取得（1時間の一時保存） - メッセージ送信時、
fileIdがリクエストとともにバックエンドに送信されます - バックエンドがファイルタイプに応じて処理方法を決定：RAG ingest、ZIP 解凍、またはマルチモーダル DataContent としてエージェントに渡す
CopilotKit のネイティブ機能は画像アップロードのみ対応で実装が未完成のため、システムは独立したアップロードパイプラインでこの制限を回避しています。
1.3 5つの実行ストラテジー
システムはワークフローのノード構成に基づいて実行戦略を自動的に選択するため、ユーザーが手動で設定する必要はありません。
| ストラテジー | 説明 | 自動検出条件 |
|---|---|---|
| Single | 単一のエージェントが直接実行 | ワークフローに実行可能なノードが1つのみ |
| Sequential | 複数のエージェントを順番に実行 | 複数のエージェントがそれぞれ1つの outgoing 接続のみ |
| Concurrent | 複数のエージェントを同時に並列実行 | 明示的に並列とマークされたノードグループ |
| Handoff | エージェント間で制御権を受け渡し | いずれかのエージェントに複数の outgoing 接続がある |
| Imperative | 命令型フロー制御 | condition、loop、human などのフロー制御ノードを含む |
自動検出ロジック：NodeTypeRegistry.HasAnyRequiringImperative() で Imperative が必要なノードタイプ（condition、loop、human、code、iteration、parallel など）の有無を確認します。該当するノードがあれば Imperative を使用し、いずれかのエージェントに複数の outgoing 接続があれば Handoff を使用し、それ以外はノード数に応じて Single または Sequential を選択します。
1.4 Human Input ノード
Human ノードは実行中にワークフローを一時停止し、ユーザーの入力を受けてから続行します。3つのインタラクションモードをサポートしています：
- text -- 自由テキスト入力。ユーザーは任意の返答を入力できます
- choice -- 選択式。プリセットの選択肢から1つを選びます
- approval -- 承認/拒否。承認フローに使用します
実行が Human ノードに到達すると、システムは WaitingForInput イベントを発行し、フロントエンドが対応する入力インターフェースを表示します。ユーザーが送信すると UserInputReceived イベントが発行され、フローの実行が続行されます。
1.5 Execution Events
実行中、システムはイベントストリーム（Event Stream）で進捗を報告します。主なイベントタイプ：
| イベント | 説明 |
|---|---|
AgentStarted | エージェントの実行開始（エージェント名を含む） |
TextChunk | ストリーミングテキスト断片（リアルタイム出力） |
AgentCompleted | エージェントの実行完了（完全な応答を含む） |
ToolCall | ツール呼び出し（ツール名とパラメータを含む） |
ToolResult | ツールの返却結果 |
WaitingForInput | ユーザー入力待ち（Human ノードで一時停止） |
UserInputReceived | ユーザー入力を受信 |
RagProcessing / RagReady | RAG パイプラインの処理状態 |
HookExecuted / HookBlocked | Hook の実行結果 |
WorkflowCompleted | ワークフロー全体の実行完了 |
Error | エラーイベント |
これらのイベントは AgUiEventConverter により AG-UI Protocol 形式に変換され、SSE でフロントエンドにプッシュされます。
1.6 Autonomous モード
Autonomous ノードは AI の自律実行機能を提供し、2つのモードがあります：
ReAct モード（完全自律）： ReactExecutor が Reasoning-Acting ループで動作します。AI が次のアクションを自ら決定し、ツールを呼び出し、結果を観察して、タスクが完了するまで続けます。12種類の meta-tools（サブエージェントの作成/問い合わせ/生成、共有状態、ユーザー確認の要求など）をサポートしています。デュアルモデルアーキテクチャを採用 -- TaskPlanner は強力なモデルで計画を立て、ReactExecutor は軽量モデルで実行します。
Flow モード（構造化実行）： LLM がまず実行計画（FlowPlan）を策定し、計画に従って7種類のノード（agent / code / condition / iteration / parallel / loop / http-request）を順次実行します。実行完了後、Crystallize により結果を再利用可能なワークフローに変換できます。
3層ファネルの関係：Engine Workflow（人間が設計）> Flow（AI が計画 + 構造化実行）> ReAct（完全自律）。
Part 2: サービス公開
2.1 Publish Workflow
/published-services ページでワークフローの公開状態を管理します。
公開の有効化/無効化： 各ワークフローは個別に公開を有効化または無効化できます。有効化すると、そのワークフローは API 呼び出しやその他のプロトコルでアクセス可能になります。
Input Modes： 公開時に受け付ける入力形式を設定できます：
- text/plain -- プレーンテキスト入力（デフォルト）
- application/pdf、application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document など -- ファイル入力
- application/json -- 構造化 JSON 入力
Input Modes は、外部の呼び出し元がそのワークフローにどの形式のデータを送信できるかを決定します。
2.2 API Keys 管理
/api-keys ページで API キーを管理します。
API Key の作成：
- 作成ボタンをクリック
- 名前/説明を入力（用途の識別に便利）
- オプションで Scope を選択し、この Key で特定のワークフローのみアクセス可能に制限
- システムがキーを生成。表示は一度のみなので、安全に保管してください
Scope 制限： Key の作成時に、アクセスを許可する公開済みワークフローを指定でき、最小権限の原則を実現します。Scope を指定しない場合は、すべての公開済みワークフローにアクセスできます。
Key の取り消し： API Keys リストでいつでも不要なキーを取り消せます。取り消しは即座に有効になり、そのキーはいかなるリクエストにも使用できなくなります。
2.3 Service Tester
/service-tester ページで公開済みサービスまたは外部エンドポイントをテストします。デュアルパネル設計（設定パネル + 会話パネル）を採用し、5つのプロトコルに対応しています：
| プロトコル | 説明 |
|---|---|
| AG-UI | AgentCraftLab ネイティブの Agent-UI ストリーミングプロトコル |
| A2A | Google Agent-to-Agent プロトコル。クロスサービスのエージェント通信に使用 |
| MCP | Model Context Protocol。ツール統合テストに使用 |
| HTTP | 標準 REST API 呼び出し |
| Teams | Microsoft Teams Bot プロトコル |
公開済みのワークフローを選択するか外部エンドポイントの URL を入力して、Chat パネルでインタラクティブなテストを行えます。
2.4 Request Logs
/request-logs ページで実行ログと分析を確認できます。各 API 呼び出しのリクエスト内容、応答結果、実行時間などの情報を確認でき、デバッグとパフォーマンス分析に活用できます。
Part 3: 設定
3.1 Settings ページ
/settings ページで個人設定を行います。以下のセクションが含まれます：
Profile： 個人情報の設定。
言語設定： インターフェース言語の切り替え。現在、英語（en）と繁体字中国語（zh-TW）をサポートしています。
デフォルトモデル： エージェントのデフォルト LLM モデルを設定します。対応プロバイダーは OpenAI、Azure OpenAI、Ollama、Azure Foundry、GitHub Copilot、Anthropic、AWS Bedrock です。
3.2 Credentials 管理
Settings ページの Credentials セクションで各 AI サービスの API キーを管理します：
- プロバイダーを選択（OpenAI、Azure OpenAI など）
- 対応する API Key、Endpoint などの認証情報を入力
- 保存後、認証情報は DPAPI 暗号化でバックエンドの
ICredentialStoreに保存されます - フロントエンドには平文の Key は保存されず、「保存済み」ステータスのみ記録されます
ワークフロー実行時、バックエンドは ResolveCredentialsAsync() を通じて ICredentialStore から復号化された認証情報を読み取り、フロントエンドからは API Key が送信されなくなります。
3.3 Budget 設定
トークン使用量の予算上限を設定し、予期しない高額費用を防止します。モデル別または全体で予算制限を設定できます。