先日、OCIでの新たなAIエージェント開発・運用基盤として、OCI Enterprise AIがリリースされました。
ここでは、とりあえずOCI Enterprise AIを使ってAIエージェントを構築する際の最初の一歩について解説します。
OCI Enterprise AIとは
OCI Enterprise AIは、エンタープライズ向けの生成AIプラットフォームで、LLMとその周辺機能（エージェント開発・運用含む）を提供しています。
大きく3つのパーツから構成されています。
- Enterprise AI Models
- Enterprise AI Agents
- Enterprise AI Governance
Enterprise AI Models
従来のOCI Generative AI Serviceとの違いはほとんどないと思います。LLMをAPIで呼び出せるサービスですね。gpt, gemini, grok, llama, commandなどのモデルが利用できます。
Enterprise AI Agents
今回のリリースの目玉機能です。エージェント開発やデプロイに必要な機能が揃っています。
この記事はEnterprise AIの機能まとめ記事ではないため、エージェント利用方法についてのみ解説します。
この機能を利用してエージェントを構成するには2つの方法があります。
- 好きな場所からAPI呼び出しでEnterprise AI AgentsのAPIを呼び出して利用する
- エージェントのコンテナをEnterprise AIにデプロイする
Enterprise AI AgentsのAPIを呼び出す場合
この方法の場合、基本的にResponses APIを利用することになります。
エージェントのコンテナをEnterprise AIにデプロイする
作成したエージェントのコンテナイメージを、OCIのマネージドコンテナレジストリ（OCIR）にプッシュし、そこから引っ張ってきたイメージをEnterprise AI Agentsで動かす方式です。
Responses APIで利用する場合はエージェントの動作場所は問いませんが、この方法の場合はエージェントもEnterprise AI内で動作することになります。
Enterprise AIにデプロイしたエージェントは、オートスケーリングが可能です。ドキュメントをみると、０スケールも可能なようです。
使ってみる
Responses APIを使って、簡単なサンプルを動かしてみたいと思います。
OCIコンソールから、生成AIを開きます。
左側のメニューから、Projectsを選択します。
「プロジェクトの作成」を押すと、プロジェクト作成ページが開きます。名前だけ入力すれば、あとはデフォルトのまま作成します。
プロジェクトが作成されると一覧に表示されるので、クリックして詳細画面を開きます。
コード内で指定するので、OCIDをコピーしておきます。
以上でOCI側の設定は終了です。
次に認証情報を設定します。
Enterprise AI内のAPIキーを利用した認証方法も取れますが、今回はociコマンド（config）の認証を利用します。
こちらを参考に、ociコマンドが利用できる環境をセットアップします。
次にローカル側で以下のPythonファイルを作成します。
import os
import httpx
from dotenv import load_dotenv
from oci_genai_auth import OciUserPrincipalAuth
from openai import OpenAI
load_dotenv()
client = OpenAI(
base_url="https://inference.generativeai.ap-osaka-1.oci.oraclecloud.com/openai/v1",
api_key="not-used",
project=os.environ["OCI_GENAI_PROJECT"],
http_client=httpx.Client(auth=OciUserPrincipalAuth(profile_name="DEFAULT")),
)
response = client.responses.create(
model="openai.gpt-oss-120b",
input="Oracle Cloud Infrastructureとはなんですか？100文字程度で教えて下さい。",
)
print(response.output_text)
今回は先ほど作成したプロジェクトのOCIDを.envファイルから取得するようにしているため、以下のような.envファイルを作成したpythonファイルと同じ場所に配置しておきます。
OCI_GENAI_PROJECT=<your-project-ocid>
実行します。
python main.py
Oracle Cloud Infrastructure（OCI）は、Oracleが提供する高性能IaaSで、コンピュート・ストレージ・ネットワーク・データベース等のクラウドサービスを企業向けに提供するプラットフォームです。
回答が得られていることが確認できます。
今回はただLLMを呼び出しただけなので、エージェントとしての機能は何もありませんが、Responses APIにはエージェント開発に必要な様々な機能が用意されています。そう言った機能を今回のような方法で呼び出して利用することで、簡単にエージェント開発が行えます。