Q&Aインテリジェントカスタマーサービスエージェントの設定は、以下の手順で行うことができます：
1.基本的な準備
- モデル構成]にLLM(GPT-3.5など)とEmbeddingモデルを追加。
- Vector Library Configuration]で知識ベース（Milvusなど）に接続し、Embeddingモデルを関連付ける。
2.エージェントの構築
- Startノードをドラッグ＆ドロップして、初期状態（メッセージ変数など）を設定する。
- ユーザーの質問を受け取り、メッセージに保存するための "input node "を追加します。
- Vector Recall Node "の設定：知識ベースから関連するコンテンツを検索するためのベクトル・ライブラリを関連付ける。
- LLMノード "の追加：事前設定されたモデルの選択、システムプロンプトの設定（例："あなたはカスタマーサービスアシスタントです"）、元の質問とリコール結果を組み合わせたユーザープロンプト（例：{{question}} + {{search_results}}）。
- デフォルトのエッジで接続：入力ノード → ベクトル・リコール → LLMノード
3.強化(オプション）
- 相互作用のラウンド数を制御するための「カウンター・ノード」を追加する。
- 複雑なロジックを実装するための条件付きエッジの設定（例：マニュアルに3ラウンド以上）
- 作業指示書の作成など、拡張機能のためにMCPツールを設定します。
この答えは記事から得たものである。Lang-Agent：AI知能の構成を視覚化するLangGraphベースのプラットフォームについて
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