スキル

AIエージェントが呼び出せるワークフローを定義するスキルを作成できます。 Genieはスキルを直接呼び出し、MCPサーバーはModel Context Protocolを通じて外部AIクライアントが呼び出すツールとしてスキルを公開します。スキルは、これらのエージェントがアクションを実行し、エンドユーザーに応答するための包括的なツールセットを提供します。異なるプロジェクトに保存されているものを含め、複数のGenieとMCPサーバーにスキルを割り当てることができます。

すべてのスキルは、連携して動作する2つの部分で構成されています。

スキル: ワークフローを開始トリガーとレスポンスを返すステップを含むワークフロー。スキルには、ロジック、API呼び出し、データ変換、エラー処理が含まれます。スキルは、エージェントが呼び出すと判断したときに実行されるものです。
スキルプロンプト: GenieのスキルタブまたはMCPサーバーのツールタブで設定される説明。エージェントはこのプロンプトを読み取り、リクエストに対してスキルを呼び出すかどうかを判断します。これには、目的、使用する場合と使用しない場合の条件、入力要件、出力要件が含まれます。

適切に記述されたプロンプトがないスキルは、一貫性なく呼び出されます。適切に記述されたプロンプトと構成の悪いスキルを組み合わせると、正しく呼び出されますが、実行に失敗します。

スキルは、ファイル入力パラメータータイプを通じてドキュメントファイルを受け入れることができます。これにより、ファイルデータがデータピルとしてレシピに渡されます。

Genieにスキルを追加する方法は3つあります。

新しいカスタムスキルを構築: エディターでスキルを最初から作成します。これは、Workato接続アプリ、カスタムAPI、またはData tableとの連携に使用するパスです。
既存のスキルを追加: 作成済みで別のGenieに割り当てられているスキルを使用します。これは、複数のGenie間でスキルを再利用するためのパスです。
スキルソースとしてMCPサーバーを追加: 外部MCPサーバーを、AtlassianやSalesforceなどの一般的なプロバイダーサーバー、またはカスタムMCPサーバーに接続し、個々のツールをスキルとして選択します。これは、カスタムスキルロジックを構築せずに外部APIへアクセスするためのパスです。

詳細については、ファイル入力パラメーターを使用してスキルを作成するを参照してください。

スキルは、スキルの実行時に各エンドユーザーが自分の認証情報で認証できるように、検証済みユーザーアクセスを使用します。これにより、スキルは個々のユーザーのIDと権限を使用してアクションを実行します。

エンドユーザーは、Genieチャットインターフェイスを通じてランタイムユーザーコネクションを管理できます。

スキルはMCPサーバーを利用できます。これにより、カスタムスキルのDevelopmentなしで外部APIにアクセスし、サードパーティツールと連携できます。スキルはカスタムMCPサーバーと一般的なプロバイダーMCPサーバーを呼び出せます。

コミュニティライブラリでスキルを共有できます。

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