第六篇：宣言型 Agent

最近、AI Agent をいじっていて、Microsoft Agent Framework の「宣言型 Agent」を試してみましたが、かなり実用的だと感じました。特にチーム協業に向いています。

以下は完全なコードです。そのまま参考にできます。

using Azure.AI.OpenAI;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;
using System.ClientModel;

var arr = File.ReadAllLines("C:/gpt/azure_gpt5.4_mini.txt");
var endpoint = arr[1];
var deploymentName = arr[0];
var credential = new ApiKeyCredential(arr[2]);
IChatClient chatClient = new AzureOpenAIClient(
    new Uri(endpoint),
    credential)
    .GetChatClient(deploymentName)
    .AsIChatClient();
var text =
    """
    kind: Prompt
    name: CustomerSupportAgent
    description: 多言語カスタマーサポートアシスタント
    instructions: |
      あなたはプロのカスタマーサポートアシスタントです。
      あなたの任務は：
      1. ユーザーの言語で質問に回答する
      2. 分かりやすく、丁寧で、専門的な返信を提供する
      3. 問題の種類（注文/返金/技術/その他）を判定する
      4. ユーザーの感情（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ）を判定する
      注意：
      - 回答は簡潔にする
      - ネガティブな感情の場合は、より落ち着かせる口調にする
      - 情報を作り出さない
    model:
      options:
        temperature: 0.3
        topP: 0.9
    outputSchema:
      properties:
        language:
          type: string
          description: ユーザーが使用している言語
          required: true
        category:
          type: string
          description: 問題の分類（order/refund/technical/other）
          required: true
        sentiment:
          type: string
          description: 感情（positive/neutral/negative）
          required: true
        answer:
          type: string
          description: カスタマーサポートの返信内容
          required: true
    """;
var agentFactory = new ChatClientPromptAgentFactory(chatClient);
var agent = await agentFactory.CreateFromYamlAsync(text);
Console.WriteLine(await agent!.RunAsync("中国語で、なぜ私の注文した商品がまだ届いていないのか答えてください。"));
await foreach (var update in agent!.RunStreamingAsync("日本語で答えてください。私の返品はいつ処理されますか。"))
{
    Console.Write(update);
}

csproj ファイルは以下です。

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
  <PropertyGroup>
    <OutputType>Exe</OutputType>
    <TargetFramework>net10.0</TargetFramework>
    <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
    <Nullable>enable</Nullable>
  </PropertyGroup>
  <ItemGroup>
    <PackageReference Include="Azure.AI.OpenAI" Version="2.9.0-beta.1" />
    <PackageReference Include="Azure.Identity" Version="1.19.0" />
    <PackageReference Include="Microsoft.Agents.AI.Declarative" Version="1.0.0-rc4" />
    <PackageReference Include="Microsoft.Agents.AI.OpenAI" Version="1.0.0-rc4" />
  </ItemGroup>
</Project>

まず効果を見たほうが直感的です。私は簡単な多言語カスタマーサポートアシスタントを作りました。入力するのは一文だけで、例えば「中国語で、なぜ私の注文した商品がまだ届いていないのか答えてください。」です。

返ってくるのは単なるテキストではなく、言語、問題の種類（注文）、感情、そして専門的なカスタマーサポートの返答といった構造化された結果です。

別の文に変えて、「日本語で答えてください。私の返品はいつ処理されますか。」とすると、

日本語でストリーミング出力され、生成しながら表示されます。会話画面を作るのにとても向いています。

重要なのは、この Agent の能力は大量の業務コードを書いて実現しているのではなく、YAML の一段の定義で作られていることです。役割、動作ルール、モデルパラメータ、さらには出力形式まで、すべて「宣言」されています。

見て分かるように、コード自体はかなり薄く、核心ロジックはあの YAML の中にあります。

これが宣言型 Agent の最も面白いところでもあります。
Prompt をコードに固定して書く必要がなくなり、Agent の「人格、ルール、出力」をすべて設定化できます。口調を変えたい、ルールを変えたい、フィールドを追加したい場合も、YAML を直接修正すればよく、コードを変更してリリースする必要はありません。

簡単に言えば、「Prompt を書く」という作業をエンジニアリングコードから切り離し、チームで共同管理できる設定ファイルにした、ということです。

AI アプリケーションを作っているなら、この方法は本当に試してみる価値があります。

(Translated by GPT)

元のリンク：https://mp.weixin.qq.com/s/UvWPlVAPoNLmqhAg-3PPAg?token=1435541481&lang=zh_CN&wt.mc_id=MVP_325642