はじめに
AIエージェントを作るときコーディングすることが多く、GUIベースのサービスも試したくなったので、Microsoft Foundry (Azure)を使ってノーコードでエージェントを作ってみる。
1. Microsoft Foundry (Azure)
Microsoft Foundry (旧 Azure AI Studio / Azure AI Foundry) はAzure上で利用できる統合AI基盤サービス。
ブラウザ上のGUI (Agent Playground)ではAIエージェントのベーシックな構成であるModel + Instructions + Toolsをノーコード構築することも可能。
1.1 エージェントを作る
Foundryポータルにアクセスする
Microsoft Foundryのトップ画面。APIキー、プロジェクトエンドポイント、Azure OpenAIエンドポイントは最初から発行されている。
モデルをデプロイする
モデルインポートも可能だが、今回は基盤モデルを使用。
デプロイオプションをカスタム設定にすればデプロイ時にガードレールを選べる。
エージェントを作成する
GUIベースで作成する場合、「エージェントの構築」 > 「Foundryでエージェントを構築」を選択。
エージェントの作成画面からモデルをデプロイすることも可能だが、モデル以外のパラメータを選ぶ余地が無かったのでデフォルト設定でデプロイされると思われる。(また、deprecatedな古いモデルだとエラーになる)
ツールはWeb検索がデフォルトでオンになっているが、他にもコードインタープリタ、Azureサービス、SharePointなどと統合できる。
1.2 エージェントを使う
GUIのプレイグラウンドで実行が一番手軽。
1.3 エージェントを評価する
エージェントのプレイグラウンドの画面にトレース・モニター・評価タブがある。トレースはチャットの回答部分から開くことも可能。
※トレース・モニターを利用する場合Application InsightsをFoundryに接続する必要がある。
トレース
トレースと各スパンがすぐに確認できるようになっている。1リクエストごとにすぐ更新された。
モニター
トークン使用料とだいたいのコストが表示される。こちらも1リクエストごとにすぐ更新されていた。
評価
エージェント・モデル・データセットを評価できる。ここではエージェントを選択。
個々のターンか会話を評価できる。会話を選択。
データセットをアップロードする（画像はサンプルのデータセット）
データセットはおおかたの場合はエージェントの用途に合わせて作ることになるが、test_case_descriptionフィールド (テストケース概要) が必須であることに注意。
1.4 使ってみた感想
- FoundryのGUI上ですぐにトレース・モニターが見られるのはうれしい
- 1リクエストごとに概算コストがすぐ出てくるの助かる
- ツールにSharePointがあるため、MS365製品上のデータを扱うエージェントはFoundryで開発する、またはコンテナイメージをFoundryに持ち込んでホスト型エージェントとして動かす(未検証)のが有力な択になるか
おわりに
今回はエージェントをとりあえず動かすところまでやったけど、Foundryは評価機能がかなり充実しているので今度色々試したい。