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Microsoft Season of Agent AI エージェントの使用開始

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May 25, 2025

Microsoft Season of Agent AI エージェントの使用開始

2025年5月のMicrosoft Season of Agent AI エージェントの使用開始の資料です

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May 25, 2025
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  1.  ルーチンタスクの自動化  定義された処理(ツール)の呼び出し  意思決定の強化  膨大な専門的な情報をベースにした分析情報を提供することで意思決定を強化する  生成AIモデルで情報をベースに文章を生成することで自然言語で意思決定をサポート可能に

     スケーラビリティー  これらの対応可能なリソースをスケール可能。クラウドであればその効果はさらに高くなる  24時間365日の対応  人の対応が発生しないため24/365の対応が可能となる なにができるのか
  2.  Azure AI Foundary Agent Service  Open AI Assistants

    API  Semantic Kernel  Auto Gen  Copilot Studio  Swarm  LangGraph/LangChain AI Agentの作り方
  3. デモのソリューションアーキテクチャ アクション (ツール) Function Calling Code Interpritor ファイル 検索 Bing

    Search による グラインディング Azure AI エージェント サービス 指示 モデル Contoso 営業エージェント アプリ UI クエリ機能
  4. 2023年4月の売 上はどのくら いでしたか? Function Calling 命令 あなたは Contoso の販売分析エージェントです。提供されている機能を使用し て、このアプリからすべての販売データを取得します。

    SQL クエリを記述する ときは、データベース {metadata} を使用します。 名前 = async_fetch_sales_data_ using_sqlite_query' args = { "query": "売上から収益を選 択 WHERE 月 = 4 かつ 年 = 2023" } 利用者 LLM 機能
  5. AI エージェント サービスの動作 ステップ 1: エージェントを作成 ステップ 2: スレッドを作成 ステップ

    3: Agent を実行 ステップ 5: 実行ステータスを確認 ステップ 6: エージェントの応答を 表示 エージェント Contoso 営業担当者 手順: Contoso の高度な販売分析 エージェントであり、販売データ に関するユーザーの問い合わせを 支援することを専門としています Run 2 モデル ツール (オプション) ファイル検索 コードインタープリター Bing検索 Microsoft SharePoint Function Calling Microsoft Fabric Azure AI Search Azure Logic Apps Azure Functions OpenAPI 3.0指定ツール User 地域別の総売上高を教 えてください Agent 以下はその売上です。 ヨーロッパ: $15478.00 アメリカ:$ 78792.00 Run1 1 Function Calling SQLite DB のクエリ メッセージを作成 2 お客様のデータ (オプション) User 円グラフで表示 Agent Code Interpitor 円グラフを作成 する メッセージを作成 2 1 Thread 売上分析 Azure AI Search ローカルまたは Azure BLOB
  6.  Azure.AI.Projectsを使用してAgentの作成を行う  同じくライブラリを利用してThreadの作成を行う ラボのコード構成について agent = await agentClient.CreateAgentAsync( model:

    ModelName, name: "Constoso Sales AI Agent", instructions: instructions, tools: tools, temperature: temperature, toolResources: toolResources ); thread = await agentClient.CreateThreadAsync();
  7.  Azure.AI.Projectsを使用してAgentの作成を行う  同じくライブラリを利用してThreadの作成を行う ラボのコード構成について agent = await agentClient.CreateAgentAsync( model:

    ModelName, name: "Constoso Sales AI Agent", instructions: instructions, tools: tools, temperature: temperature, toolResources: toolResources ); thread = await agentClient.CreateThreadAsync();
  8.  Azure.AI.Projectsを使用してAgentの作成を行う ラボのコード構成について protected virtual async Task<string> CreateInstructionsAsync() { //

    コードインタープリターで使用するファイル名 string instructionsFile = Path.Combine(SharedPath, "instructions", InstructionsFileName); string instructions = File.ReadAllText(instructionsFile); // SQLiteを使用したDatabase接続 string databaseSchema = await SalesData.GetDatabaseInfoAsync(); instructions = instructions.Replace("{database_schema_string}", databaseSchema); return instructions; } agent = await agentClient.CreateAgentAsync( model: ModelName, name: "Constoso Sales AI Agent", instructions: instructions, //ここで指定 tools: tools, temperature: temperature, toolResources: toolResources );
  9.  Instructionで独自関数はインタプリターの関数を指定 ラボのコード構成について protected virtual async Task<string> CreateInstructionsAsync() { //

    コードインタープリターで使用するファイル名 string instructionsFile = Path.Combine(SharedPath, "instructions", InstructionsFileName); string instructions = File.ReadAllText(instructionsFile); // SQLiteを使用したDatabase接続 string databaseSchema = await SalesData.GetDatabaseInfoAsync(); instructions = instructions.Replace("{database_schema_string}", databaseSchema); return instructions; } agent = await agentClient.CreateAgentAsync( model: ModelName, name: "Constoso Sales AI Agent", instructions: instructions, //ここで指定 tools: tools, temperature: temperature, toolResources: toolResources );
  10.  Toolの指定と作成 ラボのコード構成について agent = await agentClient.CreateAgentAsync( model: ModelName, name:

    "Constoso Sales AI Agent", instructions: instructions, tools: tools, //ここで指定 temperature: temperature, toolResources: toolResources ); private IEnumerable<ToolDefinition> InitialiseTools() => [ new FunctionToolDefinition( name: nameof(SalesData.FetchSalesDataAsync), description: "This function is used to answer user questions about Contoso sales data by executing SQLite qu… parameters: BinaryData.FromObjectAsJson(new { Type = "object", Properties = new { Query = new { Type = "string", Description = "The input should be a well-formed SQLite query to… } }, Required = new [] { "query" } }, new JsonSerializerOptions() { PropertyNamingPolicy = JsonNamingPolicy.CamelCase }) ), ..IntialiseLabTools() ];
  11.  Azure AI Foundary Agent Service GA  マルチエージェント機能 

    MCP A2A (Agent to Agent)の対応  Visual Studio Code拡張機能の追加  トレース機能の追加 Microsoft Build 2025で発表された新要素