独自の AI エージェントを WhatsApp に：Webhook エンドポイントであらゆるフレームワーク（LangGraph、ADK、独自コード）を接続

ほとんどあらゆる AI エージェントを、書き直すことなく WhatsApp に接続できます。LangGraph、Google ADK、CrewAI、または独自コードで構築したエージェントを HTTPS エンドポイントの背後で動かし、MonoChat でカスタムプロバイダーの AI ハーネスとして追加します。必要なのは、エンドポイント URL と共有シークレットです。フローに AI エージェントノードを配置し、WhatsApp 番号を接続すれば、エージェントが WhatsApp と MonoChat が接続するその他すべてのチャネルでお客様に回答し、共有受信トレイと有人対応への引き継ぎがそれを支えます。

このガイドは、すでにエージェントをお持ちのチームや、動作を完全に管理したいチーム向けです。独自のエージェントを持ち込むことが適切な場面、エンドポイントが担う役割、MonoChat での設定、そして本番運用で重要になる細部を説明します。

なぜ独自のエージェントを持ち込むのか

ほとんどのカスタマーメッセージングプラットフォームには、1 つの内蔵 AI エージェントが付属しています。それは便利ですが、次のような状況になるまでです。

• エージェントがすでに構築済みである。 開発者が、LangGraph のグラフや ADK のマルチエージェント構成に何か月も費やし、評価やテストも済ませています。ベンダーのボットビルダーで作り直せば、その成果が無駄になります。
• 独自のロジックが必要である。 価格ルール、適格性チェック、コンプライアンスの手順、自社のコードだけが到達できる社内システムなどです。
• フレームワークを自分で選びたい。 フレームワークは進化が速く、今日は LangGraph でも、来年は別のものになるかもしれません。チャネルや受信トレイは、それに合わせて変える必要はないはずです。
• データを自社に置く必要がある。 エージェントの推論やツール呼び出しを、自社のインフラで実行したい組織もあります。

MonoChat の Agent Harness は、このために作られています。独自のエージェントフレームワークを持ち込み、その周囲のチャネル、受信トレイ、担当者のすべてを 1 か所にまとめられます。

カスタムハーネスの仕組み

役割分担と考えてください。

MonoChat が会話のレイヤーを担当します。

• WhatsApp、Instagram、Messenger、TikTok、Telegram、Webチャット、SMS、音声への公式の接続（MonoChat は Meta 公認の Meta Business Partner です）。
• AI エージェントノードを通じて、エージェントを呼び出すタイミングを決めるフロー。
• 担当者が全履歴とともに引き継げる、共有チーム受信トレイ。

お客様のエンドポイントがエージェントを担当します。

• MonoChat から会話を受け取ること。
• エージェント（その推論、ツール、メモリ）を実行すること。
• エージェントの返信を返すこと。

両者の間には共有シークレットがあります。双方が知っている値で、エンドポイントがリクエストをお客様の MonoChat アカウントからのものだと検証できます。エンドポイントが実装すべきリクエストとレスポンスの正確な形式は MonoChat が定めています。まだお持ちでない場合は、お問い合わせいただければ、開発者の方にお伝えします。

エンドポイントが担うべきこと

どのフレームワークを使う場合でも、本番に対応したエージェントのエンドポイントには、いくつかの役割があります。

すべてのリクエストを検証する

呼び出しのたびに共有シークレットを確認し、一致しないものは拒否します。シークレットはコードではなく、シークレットマネージャーや環境変数に保存し、露出した場合はローテーションしてください。

会話ごとに分離する

お客様は並行して書き込みます。エージェントの状態、メモリ、作業ファイルが 1 つの会話に限定されるようにし、あるお客様の情報が別のお客様への回答に漏れないようにします。

チャットに適した長さで回答する

Web アプリ向けに作られたエージェントは、長くて書式の整った回答を書きがちです。WhatsApp はスマートフォンで読まれます。短いメッセージで、質問は一度に 1 つにし、返信に過度な Markdown を含めないようエージェントに指示してください。

静かに失敗せず、はっきり失敗する

ツールがタイムアウトしたり、モデルプロバイダーがエラーを返したりした場合は、中途半端な回答ではなく、明確な失敗を返します。予測できる失敗であれば、フローが適切に対処でき、たとえば会話を担当者に引き継げます。

素早く応答する

お客様は数秒以内の返信を期待しています。時間のかかる処理は、可能な限り返信の経路から外し、ツールを高速化するか非同期にしてください。

MonoChat でのステップごとの手順

1. HTTPS の背後にエージェントをデプロイする

LangGraph、ADK、CrewAI、またはカスタムのエージェントを、HTTPS で到達できる自社のサーバーまたはクラウドでホストします。MonoChat のリクエストとレスポンスの形式、および共有シークレットの確認を実装します。

2. カスタムプロバイダーで AI ハーネスを追加する

MonoChat で AI ハーネスを追加し、カスタムを選択して、エンドポイント URL と共有シークレットを入力します。ハーネスは一度追加すれば、いくつでもフローで使えます。

3. フローに AI エージェントノードを追加する

受信した会話を受け付けるフローに、AI エージェントノードを追加し、カスタムハーネスを選択します。周囲のフローは、フローが最も得意なこと、つまり挨拶、言語やトピックによる振り分け、営業時間、担当者への経路に使用します。

4. 実行ごとの予算を設定する

各 AI エージェントノードでは、実行ごとの予算上限を設定できます。自社のコードですでに設けている制限に加えて、安全網として使用してください。

5. WhatsApp とその他のチャネルを接続する

WhatsApp Business 番号を接続し、次に使用しているその他のチャネルに同じフローを割り当てます。チャネルごとの追加の連携作業はありません。エンドポイントから見えるのは、チャネルの API ではなく会話です。

6. テストして、公開する

実際のお客様のメッセージをフローで再生します。ツール呼び出し、応答時間、トーン、引き継ぎを確認してください。公開後の最初の数日間は実際のトラフィックを注意深く観察し、その後、エージェントに許可する範囲を広げます。

フレームワークごとのメモ

LangGraph。 ノードとエッジのグラフは、サポートの流れ（トリアージ、照会、解決、エスカレーション）によく合います。コンパイル済みのグラフを小さな HTTP サービスで包み、リクエストごとに会話の状態を読み込み、最終メッセージを返します。

Google ADK。 ADK のマルチエージェントツリー、つまりコーディネーターと専門のサブエージェントという構成は、サポート、営業、請求の各チームによく対応します。ルートエージェントをエンドポイントから公開し、内部のルーティングは ADK に任せます。

CrewAI。 役割ベースのエージェントによるクルーは、調査してから回答するなど、引き継ぎが明確なタスクに適しています。チャットではクルーを小さく保ってください。エージェントが増えるごとに遅延が加わります。

独自コード。 モデル API といくつかの関数による単純なループで十分なことも多くあります。完全な管理権をお客様が持ち、MonoChat がチャネルと受信トレイを提供します。

引き継ぎ：フローで決める

どの会話を担当者に回し、どのチームが受け取るかをフローで決め、エージェントには、推測せずに、対応できないときは正直にお客様に伝えるよう作ってください。その後、フローが会話を全履歴とともに共有受信トレイの適切なチームに引き継ぎます。WhatsApp の Business Messaging Policy でも、自動返信には担当者への明確な経路を用意することが求められています。

エージェントは、自社のビジネスの範囲内にとどめてください。2026 年 1 月 15 日以降、WhatsApp は汎用の AI アシスタントをプラットフォームから排除していますが、自社のお客様に対応するエージェントは問題ありません。このルールは、WhatsApp AI チャットボットのポリシーガイドで説明しています。

独自に構築すべきでないとき

カスタムエージェントは最も柔軟な選択肢ですが、保守もお客様が行うことになります。ゼロから始める場合は、内蔵のオプションのほうが、ホストするものがなく、早く公開できます。

• MonoChat の AI モデルを使う、MonoChat の内蔵ハーネス。
• MonoChat 内で実行される OpenAI Agents SDK（ガイド）。
• MonoChat のエージェントランナーで実行される Claude Agent SDK または Pi（Claude のガイド）。
• ホスト型エージェント：お客様自身のキーを使う OpenAI Agents API または Claude Managed Agents。

どのオプションも同じ AI エージェントノードを使うため、1 つで始めて、後からチャネルや引き継ぎに手を加えずに独自のエージェントに移行できます。比較は、Agent Harness のページでご覧ください。