第二篇：Microsoft Agent Frameworkの主役——Agent

Azure OpenAI + Microsoft Agentsで“人間のような”AIを作る
最近、Azure OpenAIでAI開発を進める中で、ある現実的な課題に気づきました。

モデル自体は非常に強力なのですが、その都度ゼロから「人間の振る舞い」を教える必要があるのです。

そこでMicrosoft Agent Frameworkの利用を始めました。実際に触ってみて、最も印象的だった感想は次の一言に尽きます：

これは「モデルを呼び出す」ためのものではなく、「AIを育てる」ためのものだ、ということです。

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まずは原理の話から

• 従来、私たちは大規模モデルをどう使っていたか？

現実的なプロンプト例：

"あなたはC#プログラマーです……"
"SOLID原則に従ってください……"
"完全なコードを書いてください……"
"コメントも付けてください……"

こうした一連のプロンプトをモデルに渡していました。

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問題点：

• 毎回「あなたは誰ですか」という説明を大量に書かなければならない
• マルチターンの会話がすぐに混線しやすい
• ストリーミング出力をしたい場合、トークンの分割処理を自分で実装しなければならない
• 業務が複雑になるとプロンプト自体が破綻し始める

本質として――
手作業でとても不安定な「擬似エージェント」を作っている状態なのです。

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• Agent Frameworkは何をしてくれるのか？

Agent Frameworkの役割は、実のところ非常にシンプルです。

以下のような要素を分離し、固定化してくれます：

1. あなたは誰か（役割）

　例：

　- あなたは経験豊富なC#エンジニア
　- 企業規模のコーディング規範を守る
　- ゴミコードは書かない

　これらは毎回プロンプトで書くものではなく、Agentの「人格設定」として固定されます。

1. どのように話すか（行動ルール）

　- 中国語で話す
　- 無駄話はしない
　- コードは一度にすべて出力する
　- まず設計方針を示してからコードを書く

　これらは業務規範に近く、「一度限りの指示」という形ではありません。

1. 過去の会話内容を覚えている

　Agentがコンテキストを管理してくれるため、あなたが：

　- 過去メッセージを自力で繋ぎ合わせたり
　- system / user / assistantの区別を手動で管理したり

　という手間がなくなります。「この人とずっと対話している」感覚で使えます。

1. ストリーミング出力をデフォルトでサポート

　このため、自身で調査・実装が不要です：

　- トークン管理
　- 部分的レスポンスの制御
　- コールバック処理

　Agentは最初から「生成しながら返す」ことをサポートしています。

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• もっと分かりやすく言うと

公式な定義ではありませんが、例えるなら：

Agentは、すでに研修済みのAI同僚です。

• モデル＝彼の“脳”
• Instructions＝彼の“入社研修＋業務マニュアル”
• Agent＝“その人、そのもの”

今後、あなたがするのは「モデルを呼び出す」ことではありません。

「王さん、会員登録モジュール書いてくれる？」と“話しかけるだけ”です。

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• Azure OpenAIはここでどういう役割？

• Azure OpenAI：エンタープライズグレードの安定したモデルサービスを提供

• Agent Framework：そのモデルを「どのように使うか」を担当

つまり――
一方が計算リソースとモデルを担い、もう一方が活用方法＝“業務のやり方”を担当しています。

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コードサンプル

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

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        var agent = CreateAzureAgent();
        await foreach (var message in agent.RunStreamingAsync(
            "会員登録用のエンティティクラスを定義して、Serviceも実装してください。"))
        {
            Console.Write(message);
        }
    }

    static AIAgent CreateAzureAgent()
    {
        // ローカルファイルからAzure OpenAIの設定を読み込む
        var lines = File.ReadAllLines("C:/gpt/azure_key.txt");
        var deploymentName = lines[0];
        var endpoint = lines[1];
        var apiKey = lines[2];
        var credential = new ApiKeyCredential(apiKey);

        // ここがAIの「人格設定」部分
        var instructions = """
        あなたは経験豊富なC# / .NETプログラマーです。
        - .NET、OOP、SOLID原則に精通
        - エンタープライズレベルでメンテナンスしやすいコードを書くことができる
        - 命名規則は明確に
        - まず設計方針を述べてから、完全なコードを提示
        - 断片的な出力はしない
        回答は中国語で、コードには必要なコメントを記入
        """;

        var agent =
            new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), credential)
                .GetChatClient(deploymentName)
                .AsIChatClient()
                .AsAIAgent(
                    instructions: instructions,
                    name: "DotNetProgrammer");
        return agent;
    }
}

全員が確実にMicrosoft Agentを動作できるよう、プロジェクトファイルもあわせて共有します。サードパーティパッケージのバージョンも統一できます。

<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="2.8.0-beta.1" />
    <PackageReference Include="Azure.Identity" Version="1.18.0-beta.2" />
    <PackageReference Include="Microsoft.Agents.AI" Version="1.0.0-preview.260121.1" />
    <PackageReference Include="Microsoft.Agents.AI.AzureAI" Version="1.0.0-preview.260121.1" />
    <PackageReference Include="Microsoft.Agents.AI.OpenAI" Version="1.0.0-preview.260121.1" />
  </ItemGroup>
</Project>

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動作結果：

(Translated by GPT)

元のリンク：https://mp.weixin.qq.com/s/5Dzk_tQqnKcNgu3kdISeig?token=1501849130&lang=zh_CN&wt.mc_id=MVP_325642