チュートリアル: Microsoft Agent Framework または Foundry Agent Service (.NET) を使用して Azure App Service でエージェント Web アプリを構築する

AgentFrameworkProviderは Services/AgentFrameworkProvider.cs で初期化されます。 初期化コードでは、次の処理が行われます。

• Azure OpenAI からIChatClientを使用してAzureOpenAIClientを作成します。
• CRUD アプリケーションの機能をカプセル化する TaskCrudTool インスタンスを取得します ( Tools/TaskCrudTool.cs)。 ツール メソッドの Description 属性は、エージェントがそれらを呼び出す方法を決定するのに役立ちます。
• CreateAIAgent()によって登録された手順とツールを使用して、AIFunctionFactory.Create()を使用して AI エージェントを作成します。
• エージェントがナビゲーション全体で会話を保持するためのスレッドを作成します。

// Create IChatClient
IChatClient chatClient = new AzureOpenAIClient(
        new Uri(endpoint),
        new DefaultAzureCredential())
    .GetChatClient(deployment)
    .AsIChatClient();

// Get TaskCrudTool instance from service provider
var taskCrudTool = sp.GetRequiredService<TaskCrudTool>();

// Create agent with tools
var agent = chatClient.CreateAIAgent(
    instructions: @"You are an agent that manages tasks using CRUD operations. 
        Use the provided functions to create, read, update, and delete tasks. 
        Always call the appropriate function for any task management request.
        Don't try to handle any requests that are not related to task management.
        When handling requests, if you're missing any information, don't make it up but prompt the user for it instead.",
    tools:
    [
        AIFunctionFactory.Create(taskCrudTool.CreateTaskAsync),
        AIFunctionFactory.Create(taskCrudTool.ReadTasksAsync),
        AIFunctionFactory.Create(taskCrudTool.UpdateTaskAsync),
        AIFunctionFactory.Create(taskCrudTool.DeleteTaskAsync)
    ]);

// Create thread for this scoped instance (persists across navigation)
var thread = agent.GetNewThread();

return (agent, thread);

ユーザーがメッセージを送信するたびに、Blazor コンポーネント ( Components/Pages/AgentFrameworkAgent.razor) は、ユーザー入力とエージェント スレッドで Agent.RunAsync() を呼び出します。 エージェント スレッドはチャット履歴を追跡します。

var response = await this.Agent.RunAsync(sentInput, this.agentThread);

FoundryAgentProvider プロバイダーは Services/FoundryAgentProvider.cs で初期化されます。 初期化コードでは、次の処理が行われます。

• Foundry プロジェクト エンドポイントを使用して AIProjectClient を作成します。
• Microsoft Foundry から既存のエージェントを名前で取得します。
• ブラウザー セッションの会話を作成します。
• エージェントと会話の ProjectResponsesClient を取得します。

// Create project client
var projectClient = new AIProjectClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential());

// Get an existing agent from Microsoft Foundry
var agent = projectClient.Agents.GetAgent(agentName);

// Get conversations client for retrieving history
var conversationsClient = projectClient.OpenAI.Conversations;

// Create conversation for this browser session
var conversation = conversationsClient.CreateProjectConversation().Value;

// Get response client for this agent and conversation
var responseClient = projectClient.OpenAI.GetProjectResponsesClientForAgent(agentName, conversation.Id);

return (responseClient, conversation, conversationsClient);

この初期化コードでは、通常は Foundry ポータルでエージェントをビルドするため、エージェントの機能は定義されません。 シナリオ例の一部として、「 Foundry Agent Service (.NET) で App Service アプリをツールとして追加する」に示されている OpenAPI パターンに従い、その CRUD 機能を OpenAPI エンドポイントとして使用できるようにします。 これにより、後で呼び出し可能なツールとしてエージェントに追加できます。

OpenAPI コードは 、Program.csで定義されています。 たとえば、"タスクの取得" API は、Microsoft Foundry の OpenAPI 仕様ツールで必要に応じて WithName()を使用して操作 ID を定義し、WithDescription()はエージェントが API を呼び出す方法を決定するのに役立ちます。

app.MapOpenApi();

app.MapGet("/api/tasks", async (TaskService taskService) =>
{
    return Results.Ok(await taskService.GetAllTasksAsync());
})
.WithDescription("Gets all tasks.")
.WithName("GetAllTasks");

ユーザーがメッセージを送信するたびに、Blazor コンポーネント ( Components/Pages/FoundryAgent.razor) はユーザー入力で ResponseClient.CreateResponseAsync() を呼び出します。 応答クライアントは、会話 ID を使用してチャット履歴を追跡します。

#pragma warning disable OPENAI001
var response = await FoundryProvider.ResponseClient.CreateResponseAsync(sentInput);
#pragma warning restore OPENAI001

1. Foundry ポータルで、上部の [New Foundry] ラジオ ボタンがアクティブに設定されていることを確認し、プロジェクトを作成します。

2. 任意のモデルをデプロイします ( Microsoft Foundry クイック スタート: リソースの作成を参照)。

3. モデルプレイグラウンドの上部から、モデル名をコピーします。

4. Azure OpenAI エンドポイントを取得する最も簡単な方法は、まだクラシック ポータルから行う方法です。 New Foundry ラジオ ボタン、Azure OpenAI の順に選択し、後で使用するために Azure OpenAI エンドポイント の URL をコピーします。

   

1. Foundry ポータルで、上部の [New Foundry] ラジオ ボタンがアクティブに設定されていることを確認し、プロジェクトを作成します。

2. ホームページでProject エンドポイントをコピーして、後で使用します。

3. [ ビルドの開始]>[エージェントの作成 ]を選択し、プロンプトに従います。

4. 新しいエージェントのプレイグラウンドで、ツール>追加>Custom>OpenAPI ツール> を選択して、Web アプリを呼び出す OpenAPI ツールを作成します。 [セットアップ] ウィンドウで、OpenAPI 仕様ツールを使用してアクションを追加します。 デプロイされた Web アプリと 匿名 認証から取得した OpenAPI スキーマを使用します。 詳細な手順については、「 OpenAPI 仕様ツールの使用方法」を参照してください。

   アプリケーション コードは、エージェントが必要とするサーバーの url と operationIdを含むように既に構成されています。 詳細については、「 OpenAPI 仕様への接続」を参照してください。

5. 必ず [保存] を選択してください。

6. [ プレイグラウンドで試す ] を選択し、"すべてのタスクを表示する" や "タスクを追加してください" などのプロンプトで Foundry エージェントをテストします。

   有効な応答を受け取った場合、エージェントはデプロイされた Web アプリで OpenAPI エンドポイントに対してツール呼び出しを行います。

1. 新しい Foundry ポータルの上部メニューから [ 操作] を選択し、[ 管理者] を選択します。Foundry プロジェクトの行には、2 つのリンクが表示されます。 [名前] 列の 1 つは Foundry プロジェクト リソースで、[親リソース] 列のリソースは Foundry リソースです。

   

2. 親リソースで Foundry リソース を選択し、 Azure portal で [このリソースの管理] を選択します。 Azure portal から、デプロイされた Web アプリにリソースのロールベースのアクセス権を割り当てることができます。

3. App Service アプリのマネージド ID に次のロールを追加します。

   ターゲット リソース	必要なロール	次の場合に必要です
   鋳造所	Cognitive Services OpenAI ユーザー	Microsoft Agent Framework のチャット完了サービス。

   手順については、「Azure portal を使用して Azure ロールを割り当てる」を参照してください。

1. 新しい Foundry ポータルの上部メニューから [ 操作] を選択し、[ 管理者] を選択します。Foundry プロジェクトの行には、2 つのリンクが表示されます。 [名前] 列の 1 つは Foundry プロジェクト リソースで、[親リソース] 列のリソースは Foundry リソースです。

   

2. [名前] 列で Foundry プロジェクト リソースを選択し、Azure portal で [このリソースの管理] を選択します。 Azure portal から、デプロイされた Web アプリにリソースのロールベースのアクセス権を割り当てることができます。

3. App Service アプリのマネージド ID に次のロールを追加します。

   ターゲット リソース	必要なロール	次の場合に必要です
   Foundry プロジェクト	Azure AI ユーザー	Foundry エージェントの読み取りと呼び出し。

   手順については、「Azure portal を使用して Azure ロールを割り当てる」を参照してください。