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コース概要

OpenClawの基礎知識と安全モデル

  • OpenClawとは何か、どのような状況で利用すべきかについて理解する。
  • エージェント・ツール・スキル・メモリ・コネクター・承認フローといった核心的な概念を把握する。
  • データ機密性や環境分離、安全な初期設定などの企業向け実装上の留意点について学ぶ。

セットアップ・設定および初回エージェント稼働

  • 前提条件確認:Node.jsやGit、APIキー、作業用フォルダの準備など。
  • OpenClawをインストールし、設置内容を確認した上でプロジェクト構造を理解する。
  • LLMプロバイダーと接続して基本設定を行い、正常な通信が確立されているか検証する。
  • まずは読み取り専用のアクションから始め、徐々に書き込み可能な操作へと拡張させる。

標準搭載ツールの利用および確実性を保証するプロンプト技法

  • ファイル操作・シェルコマンド実行・簡易的なウェブタスク処理といった一般的なツール活用方法。
  • 予測可能な動作を確保するためのプロンプト作成パターン:制約条件や段階的計画、事前承認機能など。
  • エージェント出力内容・ツール呼び出し履歴・実行ログをレビューして不具合を見つける手法。

スキルとメモリの実践的利用

  • 繰り返し利用するワークフロー向けに必要なスキルを追加・設定する方法。
  • 保存すべき情報と控えるべき情報、および安全なリセット手法などメモリ管理の基礎知識。
  • 演習課題:明確な停止条件を持たせながらメモリ機能を活用する小規模ワークフローの構築体験。

カスタムスキルの作成およびテスト方法

  • スキル定義の仕組み・入出力形式、およびOpenClawがどのようにスキルを検出して実行するかについて学ぶ。
  • ビジネス用途に特化した小規模なスキルの作成例として、レポート群を要約し短い概要文を生成する仕組みを体験する。
  • テストアプローチの基本:サンプル入力・期待出力値・エラー処理手順およびドキュメント作成方法など。

連携機能・運用手法および今後の展開策

  • 安全なサンドボックス環境内でのチャット・チケット処理フローなどの連携パターン。
  • 自動化プロセス設計:トリガー設定からアクション実施、レビュー、承認を経て次の手順へ移行する流れの構築手法。
  • 運用上の基本事項としてログ管理・監査機能・設定情報管理および本格導入に向けた準備チェックリストなど。

要求

  • 基本的なコマンドライン操作(フォルダ管理・パス指定・環境変数設定)に慣れていること。
  • ワークステーション上で開発ツール(GitやNode.jsなど)をインストールし動作させられる能力。
  • 基本的なJavaScriptまたはスクリプトの知識があり、簡単な修正ができる程度の経験。

対象者

  • AI駆動型アシスタントや社内ツールを構築したい開発者および自動化エンジニア。
  • 繰り返し発生するサポート業務や管理作業の自動化を望むIT・運用担当者。
  • 自己ホスティング型AIエージェント導入を検討中の技術製品責任者およびチームリーダー。
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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