Microsoft Foundry Agent Service の使用方法

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Microsoft Foundry Agent Service は、基になるコンピューティングリソースとストレージ リソースを管理することなく、高品質で拡張可能な AI エージェントを安全に構築、デプロイ、スケーリングできるように開発者を支援するように設計されたフル マネージド サービスです。 このユニットでは、Microsoft Foundry Agent Service の目的、利点、主な機能、統合機能について説明します。

Microsoft Foundry Agent Service の目的

Foundry Agent Service を使用すると、開発者は、カスタム命令やコード インタープリターやカスタム関数などの高度なツールを使用して、ニーズに合わせて調整された AI エージェントを作成できます。 これらのエージェントは、実世界のデータ ソースと対話するツールと生成 AI モデルを組み合わせることによって、質問に答えたり、アクションを実行したり、ワークフローを自動化したりできます。 このサービスは、必要なコードの量を減らし、基になるインフラストラクチャを管理することで、開発プロセスを簡略化します。

以前は、開発者は Microsoft Foundry で標準 API を使用してエージェントのようなエクスペリエンスを作成し、カスタム関数やその他のツールに接続できましたが、これを行うと、コーディングにかなりの労力がかかります。 Foundry Agent Service は、AI Foundry を通じてすべてのエージェントを処理し、ポータルまたは独自のアプリで 50 行未満のコードでエージェントを構築します。 このモジュールの演習では、エージェントを構築する両方の方法について説明します。

Foundry Agent Service は、ワークフローの自動化に高度な言語モデルを必要とするシナリオに最適です。 次の用途に使用できます。

  • リアルタイムまたは独自のデータ ソースを使用して質問に回答します。
  • ユーザー入力に基づいて意思決定を行い、アクションを実行します。
  • 生成型 AI モデルと、実際のデータと対話するツールを組み合わせることにより、複雑なワークフローを自動化します。

たとえば、AI エージェントを作成してレポートを生成したり、データを分析したり、アプリやチャットボットを介してユーザーと対話したりできるため、カスタマー サポート、データ分析、自動レポートに適しています。

Foundry Agent Service の主な機能

Foundry Agent Service には、いくつかの主要な機能が用意されています。

  • 自動ツール呼び出し: サービスは、モデルの実行、ツールの呼び出し、結果の返しなど、ツール呼び出しライフサイクル全体を処理します。
  • 安全に管理されたデータ: 会話の状態はスレッドを使用して安全に管理されるため、開発者はこれを手動で処理する必要がなくなります。
  • すぐに使用できるツール: このサービスには、ファイルの取得、コード解釈、Bing、Azure AI Search、Azure Functions などのデータ ソースとの対話のためのツールが含まれています。
  • モデルの選択: 開発者は 、さまざまな Azure OpenAI モデルから選択できます。
  • エンタープライズ レベルのセキュリティ: このサービスは、セキュリティで保護されたデータ処理とキーレス認証に対するデータのプライバシーとコンプライアンスを保証します。
  • カスタマイズ可能なストレージ ソリューション: 開発者は、プラットフォームで管理されたストレージを使用することも、独自の Azure Blob Storage を使用して完全な可視性と制御を行うことができます。

Foundry Agent Service は、推論 API を直接使用した開発と比較して、AI エージェントを構築およびデプロイするためのより合理化された安全な方法を提供します。

Foundry Agent Service リソース

Foundry Agent Service はフル マネージドで、基になるリソースについて心配することなく、開発者がエージェントを構築できるように設計されています。 AI Foundry とエージェント サービスは、Azure を通じて必要なクラウド リソースをプロビジョニングします。 必要に応じて、エージェントを構築するときに独自のリソースを接続することを選択できます。Azure を柔軟に利用できますが、最適です。

少なくとも、エージェント用の Azure AI プロジェクトを使用して Azure AI ハブを作成する必要があります。 必要に応じて、さらに Azure サービスを追加できます。 Microsoft Foundry ポータルを使用してリソースを作成することも、 定義済みの bicep テンプレート を使用してサブスクリプションにリソースをデプロイすることもできます。 Foundry Agent Service ソリューションの 2 つの一般的なアーキテクチャは次のとおりです。

  • 基本的なエージェントのセットアップ: Azure AI ハブ、Azure AI プロジェクト、Foundry Tools リソースを含む最小限の構成。

    Foundry Agent Service リソースの基本的なセットアップを示す図。

  • 標準エージェントのセットアップ: 基本的なエージェントのセットアップに加えて、Azure Key Vault、Azure AI Search、Azure Storage を含む、より包括的な構成。

    Foundry Agent Service リソースの標準セットアップを示す図。