はじめに

生成型 AI モデルがより強力でユビキタスになるにつれて、単純な "チャット" アプリケーションを超えて、自律的に動作してタスクを自動化できるインテリジェントなエージェントの活用が拡大します。 組織では、これまで想像を絶する方法でビジネス プロセスを調整し、ワークロードを調整するエージェントを構築するために、生成型 AI モデルを使用することがますます増えています。

単一エージェントのシナリオ

従業員が経費請求を管理するのに役立つ AI エージェントを構築する組織を考えてみましょう。 エージェントは、企業の経費ポリシー ドキュメントと組み合わせた 生成モデル を使用して、請求できる経費と適用される制限に関する従業員の質問に回答できます。

さらに、エージェントは プログラム関数 を使用して、毎月の携帯電話の請求書などの定期的に繰り返される経費の経費請求を自動的に送信したり、請求金額に基づいて適切な承認者に経費をインテリジェントにルーティングしたりできます。

マルチエージェント のシナリオ

より複雑なシナリオでは、組織は 複数のエージェント間で 作業を調整するマルチエージェント ソリューションを開発できます。 たとえば、旅行予約エージェントは、従業員のフライトとホテルを予約し、適切な領収書を含む経費明細書を経費担当者に自動的に送信し、複数のビジネス プロセスにまたがる統合ワークフローを作成できます。

学習目標

このモジュールでは、AI エージェントに関連するいくつかの主要な概念について説明し、開発者が Microsoft Azure でエージェント ソリューションを構築するために使用できるテクノロジの一部を紹介します。