CCAR-F 試験問題 51
Claude Agent SDK を使用して、顧客サポート解決エージェントを構築しています。このエージェントは、返品、請求に関する紛争、アカウントの問題など、曖昧さの多いリクエストを処理します。カスタムのモデルコンテキストプロトコル (MCP) ツール (get_customer、lookup_order、process_refund、escalate_to_human) を介して、バックエンドシステムにアクセスできます。目標は、初回接触で 80% 以上の解決率を達成しつつ、エスカレーションが必要なタイミングを判断することです。
エージェントの MCP ツールに配送固有の機能 (check_delivery_status、contact_driver、issue_credit、apply_promo_code、update_delivery_address、reschedule_delivery) を追加した後、ツールの総数は 4 から 10 に増加しました。評価スイートでは、ツールの選択精度が 88% から低下していることが示されています。
71%。ログ分析によると、エラーの大部分は、エージェントが意味的に重複するツールを選択する際に発生するもので、process_refundが正しい場合にissue_creditを呼び出したり、lookup_orderが既に必要なデータを返しているにもかかわらずcheck_delivery_statusを呼び出したりしている。
ログにエラーの原因として特定された意味的な重複を構造的に排除するには、どの手法が有効でしょうか?
エージェントの MCP ツールに配送固有の機能 (check_delivery_status、contact_driver、issue_credit、apply_promo_code、update_delivery_address、reschedule_delivery) を追加した後、ツールの総数は 4 から 10 に増加しました。評価スイートでは、ツールの選択精度が 88% から低下していることが示されています。
71%。ログ分析によると、エラーの大部分は、エージェントが意味的に重複するツールを選択する際に発生するもので、process_refundが正しい場合にissue_creditを呼び出したり、lookup_orderが既に必要なデータを返しているにもかかわらずcheck_delivery_statusを呼び出したりしている。
ログにエラーの原因として特定された意味的な重複を構造的に排除するには、どの手法が有効でしょうか?
CCAR-F 試験問題 52
Claude Agent SDK を使用して、開発者向け生産性向上ツールを構築しています。このエージェントは、エンジニアが馴染みのないコードベースを探索したり、レガシーシステムを理解したり、定型コードを生成したり、反復作業を自動化したりするのに役立ちます。組み込みツール(読み取り、書き込み、Bash、Grep、Glob)を使用し、Model Context Protocol(MCP)サーバーと統合します。
昨日、あるエンジニアがエージェントを使って既存の認証モジュールを分析し、マイクロサービス抽出とインプレースリファクタリングという2つの異なるリファクタリング手法を特定しました。今日、彼らはどちらの手法を採用するかを決定する前に、エージェントにそれぞれの手法について具体的なコード変更を提案させ、両方の手法を詳細に検討したいと考えています。
この調査を最も効果的に構成するにはどうすればよいでしょうか?
昨日、あるエンジニアがエージェントを使って既存の認証モジュールを分析し、マイクロサービス抽出とインプレースリファクタリングという2つの異なるリファクタリング手法を特定しました。今日、彼らはどちらの手法を採用するかを決定する前に、エージェントにそれぞれの手法について具体的なコード変更を提案させ、両方の手法を詳細に検討したいと考えています。
この調査を最も効果的に構成するにはどうすればよいでしょうか?
CCAR-F 試験問題 53
Claude Agent SDK を使用して、顧客サポート解決エージェントを構築しています。このエージェントは、返品、請求に関する紛争、アカウントの問題など、曖昧さの多いリクエストを処理します。カスタムのモデルコンテキストプロトコル (MCP) ツール (get_customer、lookup_order、process_refund、escalate_to_human) を介して、バックエンドシステムにアクセスできます。目標は、初回接触で 80% 以上の解決率を達成しつつ、エスカレーションが必要なタイミングを判断することです。
process_refund ツールは、2 種類のエラーを返します: 技術的なエラー ("503 Service Unavailable",
一時的なエラー(通話の約5%)と、永続的なビジネスエラー(「注文が30日間の返品期間を超えています」、「商品は既に返金されています」)(通話の約12%)があります。モニタリングによると、エージェントは3~
4ターンにわたって、決して成功しないビジネスエラーを再試行します。現在、どちらのエラータイプもクロードにはプレーンテキストメッセージのみを返します。
顧客対応の質を向上させつつ、無駄な再試行を減らすための最も効果的な方法は何ですか?
process_refund ツールは、2 種類のエラーを返します: 技術的なエラー ("503 Service Unavailable",
一時的なエラー(通話の約5%)と、永続的なビジネスエラー(「注文が30日間の返品期間を超えています」、「商品は既に返金されています」)(通話の約12%)があります。モニタリングによると、エージェントは3~
4ターンにわたって、決して成功しないビジネスエラーを再試行します。現在、どちらのエラータイプもクロードにはプレーンテキストメッセージのみを返します。
顧客対応の質を向上させつつ、無駄な再試行を減らすための最も効果的な方法は何ですか?
