エージェントの作成

エージェント は、生成 AI モデルを使用して構築された アプリケーション です。 Agentic AI は、1 回限りのプロンプトを超えて移動し、代わりに、アプリ、エクスペリエンス、サービス間で再利用できる一貫性のあるワークフローのような動作を定義します。

Microsoft Foundry のエージェントは、パッケージ化された再利用可能な AI コンポーネントであり、次の 3 つにまとめられます。

• モデル: エージェントが推論に使用する生成 AI モデル (GPT-4.1 など)
• 手順: エージェントの役割、動作、スタイル、制約、および出力規則を定義するシステム プロンプト
• ツール: エージェントが実行できるアクション

エージェントは次のことができます:

• 外部ツール (API、関数、取得) を自動的に呼び出す
• 目標を構造化されたステップに分割する
• 会話中に作業メモリを維持する
• ユーザー入力の処理、アクションの決定、構造化された出力の生成

Foundry ポータルでエージェントを作成する

Foundry でエージェントを作成するには、まずモデルを探索するか、エージェント開発に直接進みます。 Foundry ポータルでは、エージェントの作成は、最初はプレイグラウンドでモデルをテストする場合と似ています。

1. エージェントで使用するモデルを選択します。
2. "簡潔な箇条書きで回答を返す便利なスケジュール アシスタントです" などのシステム命令を記述します。

エージェントがモデルのみを使用するのとは別に、ツールを追加することで、モデルが情報と知識に基づいて動作し、モデルに情報が含まれるようになります。

ツール = アクション。
ナレッジ = コンテキスト。

ツールの追加

Foundry のツールを使用すると、モデルは外部システムを呼び出してアクションを実行できます。 Web の検索、データベースのクエリ、MCP サーバーの使用など、 呼び出し可能な機能 を表します。

モデルプレイグラウンドで有効にすると、モデルは使用可能なツールを検査し、ユーザー要求に関連する場合にそれらを呼び出すことができます。 ツールの例を次に示します。

• コード インタープリター (データ分析、ファイル処理)
• 知識情報源の使用
• カスタム関数または API

ツールを使用すると、モデルで次のことができるようになります。

• 実際のアクションを実行する (ファイルの読み取り/書き込み、検索、システムの更新)
• ワークフローの実行
• エンタープライズ システムへの統合

Foundry では、ツールはアクションを実行するエージェントの基礎を形成します。 Foundry ツール カタログを使用して一元的に構成できます。このカタログでは、ツールを検出して管理できます。

知識を追加する

ナレッジ を使用すると、モデルは、取得拡張生成 (RAG) を使用して外部コンテンツ (ドキュメント、データセット、内部サイト) に アクセスして取得 できます。

Foundry の知識は、モデルに提供される ドキュメントまたはデータセット を指し、生成中に関連性の高いコンテキストを取得できるようにします。 データには、内部 PDF、SharePoint コンテンツ、Azure Storage ファイル、マルチソース ナレッジ ベースを含めることができます。

プレイグラウンドでは、Foundry は検索パイプラインを使用して次のことを実行します。

1. コンテンツの取り込みとインデックス作成
2. 検索 + 地上 応答
3. より正確で追跡可能で、ドメイン固有の回答を作成する

エージェントは、ドメイン固有の質問に回答する際の知識に大きく依存します。 ナレッジが使用されると、応答には、使用されるエージェントのナレッジ ストアの引用が含まれます。

知識は可能性を引き出します。

• ドキュメントベースの Q&A
• コンテキストに富んだサポート
• 企業向け安全な取得

Foundry ポータルでは、モデル、手順、およびツールをエージェントとして保存できます。 プレイグラウンドでエージェントのテストと調整を続けることができます。

エージェントの使用

Foundry Projects SDK を使用してクライアント アプリケーションのエージェントを使用してプロジェクトに接続し、Project API を使用してクライアントから呼び出すことができます。

Project API を使用すると、次のことが可能になります。

• Web アプリ、ボット、またはバックエンド ワークフローにエージェントを統合する
• 複数ステップのタスクを調整する
• 構造化された入力またはツール呼び出しを渡す
• Foundry デプロイメントでエージェントを大規模に実行する

エージェントのクライアント アプリケーションを作成する

Foundry の Project API を使用してプログラムでエージェントを呼び出すには、エージェントの agent-id が必要です。 agent-id ビューを選択して .env 変数を開くと、エージェントのプレイグラウンド ビューにが表示されます。

エージェントを使用するための Python コード サンプルを見てみましょう。

# Before running the sample, install the packages:
#    pip install --pre azure-ai-projects>=2.0.0b1
#    pip install azure-identity

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

myEndpoint = "https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<resource-name>"

project_client = AIProjectClient(
    endpoint=myEndpoint,
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

myAgent = "learning-agent"
# Get an existing agent
agent = project_client.agents.get(agent_name=myAgent)
print(f"Retrieved agent: {agent.name}")

openai_client = project_client.get_openai_client()

# Reference the agent to get a response
response = openai_client.responses.create(
    input=[{"role": "user", "content": "Tell me what you can help with."}],
    extra_body={"agent": {"name": agent.name, "type": "agent_reference"}},
)

print(f"Response output: {response.output_text}")

次に、新しい Foundry ポータルで生成 AI モデルを探索します。