👌

Postman Agent Templates : Postman Flow + AI Agent のサンプル集

に公開

PostmanはAPIのテストツールですが、ほかにもPostman Flowsというワークフローエンジンがサービスとして提供されています。

このように複数のAPIコールを数珠繋ぎで設定することで複雑なテストシナリオを作ることもできますし、cron機能と連携してワークフローエンジンそのものとして利用することもできます。例えば5分に1度実行させ外形監視を行うなど、です。
FlowsではJSONなどを操作する機能(Flowsでは各機能をブロックという形式で配置します)も提供されており条件分岐、乱数生成、埋め込み関数(時刻など)かなり多様な処理ができるようになっています。

このブログでもFlowsは数度取り上げてきました。
https://zenn.dev/kameoncloud/articles/2aead3b35e0b96

Flowsの実行環境

Flowsの実行環境は2種類あります。
1.個別ワークスペース環境
2.Postmanクラウド環境
前者は単純にPostmanのワークスペースの中で動作します。Postman Desktopツールを使っている場合、リクエスト元のIPアドレスは作業者のPCになります。
後者はPostmanクラウド環境で動作するので、作業環境のPCが停止中でも問題なく動作し、起動もcronの他にWebhookなどが利用できます。
最近のアップデートでは残念ながら作成したFlowsをPostmanクラウド環境へデプロイするオプションが有償となってしまいました。非常に便利なツールなのでまずは無償版で個別ワークスペース環境でのFlows実行を行い、業務に組み込めそうなら有償版を検討する、といった流れになります。

AI Agent と Tool

Flowsの各機能はブロックとして配置されます。例えばAPIコールを行う場合、まずはコレクションでAPIコールを作成後保存してから、Flowsでブロックとして配置します。
生成AI関連機能専用ブロックとしてAI Agent というものがあります。例えばOpenAIやAnthropicなど著名なLLM APIはコレクションを作成しなくても、
モデルを選択するだけで自動で呼び出してくれるAPIコールを抽象化したブロックです。
https://zenn.dev/kameoncloud/articles/d3e72f7503146f

そこにToolという機能が存在しています。これはMCPと似ています。AI Agent ブロックに複数のToolとしてコレクションの外部APIコールが設定されている場合、LLMと連携して自律的に判断を行う外部APIコールを行った後、その結果をLLMがまとめて出力してくれます。
この機能を使えばRAGやMCPといったコーディングなしに外部APIと連携するLLMを簡単に作成することができます。

さっそくやってみる

https://www.postman.com/templates/agents/
このページに様々な AI Agent を活用したFlowsのサンプルが提供されています。

このなかのTrip Advisorを使ってみます。

1. サンプルFlowsのコピー

以下のサンプルを開きます。これはトリップアドバイザーとして外部のYelpというサイトと連携しておすすめの旅行プランを作ってくれるものです。
https://www.postman.com/templates/agents/trip-planner-agent/
まずはUse TemplateをクリックしてFlowsを開きます。

画面右上の+をクリックして自分のワークスペースにコピーします。

左ペインを見るとTrip Planner Agentというモジュールと、追加で複数のモジュールが設定されていることがわかります。

モジュール一つ一つが独立したFlowsとなっており、Flowsのネスト構成であることがわかります。

FlowsのAPIコールブロックはコレクションで先に保存されている必要があるため、コレクションでも一覧がインポートされています。

2. Yelp API キーの発行

以下のサイトにメールアドレスで登録してAPIキーを発行します。クレジットカードは不要です。
https://docs.developer.yelp.com/

3. APIキーの設定

画面右側の歯車ボタンをクリックするとFlowsが必要としているシークレットを入力する箇所が出てきますので上記で取得したAPI Keyを入力します。

このサンプルでは作成された旅行プランをNotionに保存することになっていますが、手順をシンプルにするためにNotion用シークレットは2つとも削除します。

4. AI Agentの確認


AI Agent には複数のToolが指定されています。LLMと連携して入力されたプロンプトに応じて必要な時に必要なTool(別のFlowでモジュールとして定義されているコレクション)を呼び出してその答えを綺麗にまとめてくれます。前文で触れたようにPostman独自のRAG/MCPのような動作をします。
した2つのNotionを削除してRunをクリックします。
実行結果として以下の様なものが出てきます。

or a trip to NYC the week after next (late September), you should expect mild to warm daytime temperatures (typically 67–77°F / 19–25°C) and cooler nights (often 50–65°F / 10–18°C). Occasional rain showers are also likely based on historical weather for this week.

Here's a recommended packing list:

Clothing:
- Light sweater or hoodie for evenings
- T-shirts/blouses for daytime
- Long pants/jeans and possibly shorts for warmer days
- A light jacket or rain jacket (showers are possible)
- Comfortable walking shoes (streets and museums mean lots of walking)
- Umbrella or compact rain poncho

Extras:
- Sunglasses and sunscreen
- Small backpack or tote bag for day trips
- Personal toiletries and any medications
- Electronics and chargers (phone, camera, etc.)
- Reusable water bottle (great for city exploring)

You’ll likely be comfortable with layers—NYC weather in late September can shift quickly between warm and cool. Unless you have special plans, you don’t need very heavy clothing. Bring a formal outfit if you have upscale dining or shows planned.

Let me know if you need more specific packing advice!

Prompt日本語でくださいと書き込んでおくと以下の通り日本語で回答が返ってきます。

ニューヨーク市への再来週の旅行に持っていくべきものについて、過去数年間の同時期(9月下旬)の天候データからアドバイスします。

【天候の傾向】
- 気温: 最低 約10℃〜18℃、最高 約18℃〜25℃(年によって幅があります)
- 雨: 晴れの日もありますが、雨の日や曇りの日もあり。秋雨の可能性あり。

【持ち物リスト】
- 薄手の長袖シャツ、カットソー
- カーディガンや薄手のセーター、パーカーなど羽織もの(朝晩冷える日も)
- 軽いジャケットやウィンドブレーカー(特に夜や悪天候時対策)
- 長ズボンやロングスカート
- 雨具(折り畳み傘、レインコート)
- スニーカーや歩きやすい靴(観光などでたくさん歩くため)
- 必要ならサングラス、日焼け止め
- 秋の花粉症対策グッズ(マスク等:稀に花粉が飛ぶことも)
- パスポートやESTA(電子渡航認証)、交通系ICカード(NYの地下鉄用等)

9月後半のNYCは季節の変わり目で日によって寒暖差や天候の変化があるため、重ね着しやすい服装で調節できるように準備するのがおすすめです。

安全で楽しい旅を!

旅行プランだけではなく、複数のAPIコール(天気など)の結果をまとめてくれています。

5. 質問項目の変更

起点のRequestブロックにはBODYで埋め込みで質問事項が含まれています。

{"user_question":"what should I pack for a trip to nyc the week after next"}

この部分は変更が行えませんので、RequestAI Agentを結ぶ線を削除します。

user_questionに質問を入れればその質問に応じた旅行プランが出力されます。

Discussion