まえがき

本記事ではAzure OpenAIはまだ登場しません。次回以降にまとめていきたいと思います。
と言っても、最初の一歩なので「ユーザの入力をAzure OpenAIに対して投げ、そのレスポンスをユーザに表示してあげる。」といった基礎的な処理を組み込むだけになりそう、、

※2023年7月8日：追記
本記事の続きを行い、別の記事にまとめました。

Prerequisites

詳細は下記公式ドキュメントに記載があります。

Microsft開発アカウント (無料登録可能)
VSCode
Azureアカウント

Teams Toolkitの準備

今回は上記公式ドキュメントを参考に、VSCodeの拡張機能であるTeams Toolkitをインストールします。
VSCodeの拡張機能タブをクリック → 検索バーにteamsと入力 → installをクリックします。
（私の環境では既にinstall済みのためinstallが表示されていません）

Teamsアプリをローカル環境に構築

VSCode上からログイン作業

開発用アカウント
Azureアカウント

それぞれにログインしておきます。

雛形アプリ作成

Teams Toolkitで雛形アプリを作成します。
Create New App → Bot → Basic Bot → TypeScriptとクリックし、アプリ名を入力します。

この作業を終えると雛形アプリが作成されます。作成されたディレクトリに移動し、メインのソースコードを少し編集します。
具体的には、teamsBot.tsを編集します。編集箇所は以下の通りです

import MessageFactoryを追記
onMessage()内に、ユーザの入力をそのまま返すコードを追記
- await context.sendActivity(MessageFactory.text(txt))

teamsBot.ts

import {
  TeamsActivityHandler,
  CardFactory,
  TurnContext,
  AdaptiveCardInvokeValue,
  AdaptiveCardInvokeResponse,
  MessageFactory, // 【追記】
} from "botbuilder";
import rawWelcomeCard from "./adaptiveCards/welcome.json";
import rawLearnCard from "./adaptiveCards/learn.json";
import { AdaptiveCards } from "@microsoft/adaptivecards-tools";

export interface DataInterface {
  likeCount: number;
}

export class TeamsBot extends TeamsActivityHandler {
  // record the likeCount
  likeCountObj: { likeCount: number };

  constructor() {
    super();

    this.likeCountObj = { likeCount: 0 };

    this.onMessage(async (context, next) => {
      console.log("Running with Message Activity.");

      let txt = context.activity.text;
      const removedMentionText = TurnContext.removeRecipientMention(context.activity);
      if (removedMentionText) {
        // Remove the line break
        txt = removedMentionText.toLowerCase().replace(/\n|\r/g, "").trim();
      }

      // 【追記】ユーザのチャット画面にtxtを表示 → オウム返しとなる
      await context.sendActivity(MessageFactory.text(txt))

      // Trigger command by IM text
      switch (txt) {
        case "welcome": {
          const card = AdaptiveCards.declareWithoutData(rawWelcomeCard).render();
          await context.sendActivity({ attachments: [CardFactory.adaptiveCard(card)] });
          break;
        }
        case "learn": {
          this.likeCountObj.likeCount = 0;
          const card = AdaptiveCards.declare<DataInterface>(rawLearnCard).render(this.likeCountObj);
          await context.sendActivity({ attachments: [CardFactory.adaptiveCard(card)] });
          break;
        }
        /**
         * case "yourCommand": {
         *   await context.sendActivity(`Add your response here!`);
         *   break;
         * }
         */
      }

      // By calling next() you ensure that the next BotHandler is run.
      await next();
    });

    this.onMembersAdded(async (context, next) => {
      const membersAdded = context.activity.membersAdded;
      for (let cnt = 0; cnt < membersAdded.length; cnt++) {
        if (membersAdded[cnt].id) {
          const card = AdaptiveCards.declareWithoutData(rawWelcomeCard).render();
          await context.sendActivity({ attachments: [CardFactory.adaptiveCard(card)] });
          break;
        }
      }
      await next();
    });
  }

  // Invoked when an action is taken on an Adaptive Card. The Adaptive Card sends an event to the Bot and this
  // method handles that event.
  async onAdaptiveCardInvoke(
    context: TurnContext,
    invokeValue: AdaptiveCardInvokeValue
  ): Promise<AdaptiveCardInvokeResponse> {
    // The verb "userlike" is sent from the Adaptive Card defined in adaptiveCards/learn.json
    if (invokeValue.action.verb === "userlike") {
      this.likeCountObj.likeCount++;
      const card = AdaptiveCards.declare<DataInterface>(rawLearnCard).render(this.likeCountObj);
      await context.updateActivity({
        type: "message",
        id: context.activity.replyToId,
        attachments: [CardFactory.adaptiveCard(card)],
      });
      return { statusCode: 200, type: undefined, value: undefined };
    }
  }
}