手順 2: ツールを追加する

ツールを使用すると、気象データのフェッチ、データベースのクエリ、API の呼び出しなどのカスタム関数をエージェントが呼び出すことができます。

ツールを追加する前に、ツール承認セキュリティのベスト プラクティスを確認して、人間による確認が必要な操作を判断します。

[Description]属性を持つ任意のメソッドとしてツールを定義します。

using System.ComponentModel;

[Description("Get the weather for a given location.")]
static string GetWeather([Description("The location to get the weather for.")] string location)
    => $"The weather in {location} is cloudy with a high of 15°C.";

ツールを使用してエージェントを作成します。

using System;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;

var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    ?? throw new InvalidOperationException("Set AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME") ?? "gpt-4o-mini";

AIAgent agent = new AIProjectClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
    .AsAIAgent(
        model: deploymentName,
        instructions: "You are a helpful assistant.",
        tools: [AIFunctionFactory.Create(GetWeather)]);

Warning

DefaultAzureCredential は開発には便利ですが、運用環境では慎重に考慮する必要があります。 運用環境では、待機時間の問題、意図しない資格情報のプローブ、フォールバック メカニズムによる潜在的なセキュリティ リスクを回避するために、特定の資格情報 ( ManagedIdentityCredential など) を使用することを検討してください。

エージェントは、次の場合にツールを自動的に呼び出します。

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is the weather like in Amsterdam?"));

Tip

完全に実行可能なサンプル アプリケーションについては、 こちらを 参照してください。

完全なサンプルでは、@tool デコレーターを使用してツールを定義し、そのツールを備えたエージェントを作成し、エージェントを実行します:

import asyncio

from agent_framework import Agent, tool
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential


# This read-only sample tool can run without approval.
@tool(approval_mode="never_require")
def get_weather(location: str) -> str:
    """Get the weather for a given location."""
    return f"The weather in {location} is sunny."


async def main() -> None:
    agent = Agent(
        client=FoundryChatClient(
            project_endpoint="https://your-account.services.ai.azure.com/api/projects/your-project",
            model="gpt-6-luna",
            credential=AzureCliCredential(),
        ),
        instructions="Use the weather tool to answer questions.",
        tools=[get_weather],
    )
    print(await agent.run("What's the weather like in Seattle?"))


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Tip

完全な実行可能ファイルについては、 完全なサンプル を参照してください。

functoolを使用してツールを定義します。

import (
    "context"
    "fmt"

    "github.com/microsoft/agent-framework-go/tool"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/tool/functool"
)

var weatherTool = functool.MustNew(functool.Config{
    Name:        "weather",
    Description: "Get the current weather for a given location",
}, func(_ context.Context, location string) (string, error) {
    return fmt.Sprintf("The weather in %s is cloudy with a high of 15°C.", location), nil
})

ツールを使用してエージェントを作成します。

a := foundryprovider.NewAgent(
    endpoint,
    token,
    foundryprovider.ModelDeployment(model),
    foundryprovider.AgentConfig{
        Instructions: "You are a helpful assistant",
        Config: agent.Config{
            Tools: []tool.Tool{weatherTool},
        },
    },
)

エージェントは、次の場合にツールを自動的に呼び出します。

resp, err := a.RunText(ctx, "What is the weather like in Amsterdam?").Collect()
fmt.Println(resp, err)

Tip

完全な実行可能ファイルについては、 完全なサンプル を参照してください。

次のステップ

手順 3: 複数ターンの会話

より深く進む:

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