マイクロソフト AIエージェント入門: AIエージェントとエージェントの使用事例の紹介

AIエージェント入門コースへようこそ！このコースでは、AIエージェントを構築するための基礎知識とサンプルアプリケーションを提供します。

会員になる Azure AI Discord コミュニティ 他の学習者、AIエージェントビルダーに会い、このコースについて質問してください。

このコースを始めるにあたり、まずAIエージェントとは何か、そして構築されたアプリケーションやワークフローでAIエージェントをどのように使用するかについて理解を深めます。

簡単

このコースで扱うのは

• AIエージェントとは何ですか？
• AIエージェントはどのようなケースで、どのように役立つのか？
• エージェント・ソリューションを設計する際の基本的な構成要素にはどのようなものがありますか？

学習目標

このコースを修了すると、次のことができるようになります：

• AIエージェントの概念と他のAIソリューションとの違いを理解する。
• AIエージェントの最も効果的な活用法
• ユーザーと顧客のためにAgenticソリューションを効率的に設計します。

AIエージェントの定義と種類

AIエージェントとは何か？

AIエージェントシステムそれは大規模言語モデル（LLM） 合格アクセスツール歌で応える知識関連能力を拡大し、その結果実行操作.

この定義を細かく分解してみよう：

• システム - エージェントを単一のコンポーネントではなく、多くのコンポーネントからなるシステムとして考えることが重要である。基本的なレベルでは、AIエージェントの構成要素には以下が含まれる：
  • マトリックス - AIエージェントが動作する定義された空間。例えば、旅行予約AIエージェントがある場合、環境はAIエージェントがタスクを完了するために使用する旅行予約システムである。
  • トランスデューサ - 環境は情報を持ち、フィードバックを提供する。AIエージェントはセンサーを使って、環境の現在の状態に関する情報を収集し、解釈する。旅行予約エージェントの例では、旅行予約システムはホテルの空き状況やフライト料金などの情報を提供することができる。
  • アクチュエータ - AIエージェントは、現在のタスクのために、環境の現在の状態を受信すると、エージェントは環境を変更するために実行するアクションを決定します。旅行予約エージェントの場合、それはユーザーのために空いている部屋を予約することかもしれない。

マクロ言語モデル - エージェントの概念は、LLMが誕生する以前からあった。LLMを使ってAIエージェントを構築する利点は、人間の言語やデータを解釈する能力にある。この能力により、LLMは環境に関する情報を解釈し、環境を変えるための計画を定義することができる。

実行操作 - AIエージェントシステム以外では、LLMはユーザーのプロンプトに基づいてコンテンツや情報を生成する操作に限定される。AIエージェントシステムでは、LLMはユーザーの要求を解釈し、その環境で利用可能なツールを使用してタスクを実行することができます。

アクセスツール - LLMがどのツールにアクセスできるかは、1)LLMが動作する環境、2)AIエージェントの開発者によって定義されます。私たちの旅行代理店の例では、エージェントのツールは予約システムで利用可能な操作によって制限され、また開発者はエージェントのツールへのアクセスをフライトに制限することができます。

知識関連 - 環境から提供される情報に加えて、AIエージェントは、他のシステム、サービス、ツール、さらには他のエージェントから知識を取得することができる。旅行代理店の例では、この知識は顧客データベースにあるユーザーの旅行の好みに関する情報かもしれない。

エージェントの種類

AIエージェントの一般的な定義がわかったところで、具体的なエージェントの種類と、旅行予約AIエージェントへの適用方法を見てみよう。

AIエージェントの利用時期

前のセクションでは、旅行代理店のユースケースを使って、異なる旅行予約シナリオで異なるタイプの代理店を使用する方法を説明しました。

AIエージェントの使用に最適なユースケースのタイプを見てみよう：

• 自由形式の質問 - タスクを完了するために必要なステップは、常にワークフローにハードコードされるわけではないので、LLMが決定できるようにする。
• 多段階プロセス - AIエージェントが1回の検索ではなく、複数のラウンドでツールや情報を使用する必要がある、一定レベルの複雑さを必要とするタスク。
• 時間の経過による改善 - エージェントは、より良いユーティリティを提供するために、環境やユーザーからのフィードバックを受けることで、時間とともにタスクを改善することができる。

信頼できるAIエージェントの構築」コースでは、AIエージェントを使用する際の考慮事項についてさらに詳しく説明します。

エージェント・ソリューションの基本

エージェント開発

AIエージェントシステムを設計する最初のステップは、ツール、オペレーション、ビヘイビアを定義することです。このコースでは Azure AIエージェントサービス 以下の機能を提供する：

• OpenAI、Mistral、Llamaなどのオープンモデルの選択
• トリップアドバイザーなどのプロバイダーを通じたライセンスデータの利用
• 標準化されたOpenAPI 3.0ツールの使用

エージェント・モード

LLMとのコミュニケーションはプロンプトを介して行われる。AIエージェントの半自律的な性質を考えると、環境が変化した後にLLMに手動でプロンプトを出し直すことは、常に実行可能であるわけでも、必要であるわけでもない。そこで エージェント・モードこれにより、よりスケーラブルな方法でLLMを複数のステップで促すことができる。

このコースは、現在人気のあるエージェンティックのパターンに分かれています。

エージェントのフレームワーク

エージェントフレームワークは、開発者がコードを通じてエージェントパターンを実装することを可能にする。これらのフレームワークは、より良いAIエージェントのコラボレーションを可能にするテンプレート、プラグイン、ツールを提供します。これらの利点は、AIエージェントシステムをよりよく観察し、トラブルシューティングする能力を提供します。

このコースでは、研究主導型の オートジェン フレームワークとSemantic Kernelのプロダクション・レディ・エージェント・フレームワークがある。