Microsoft Foundry モデルプロバイダー

Microsoft Agent Framework では、Microsoft Foundry プロジェクトエンドポイントからの直接モデル推論がサポートされますが、アプリケーションはエージェント定義、ツール、オーケストレーションを所有しています。

サービス管理の Prompt エージェントと Hosted Agents については、「foundry Agent Service Microsoft」を参照してください。

はじめに

必要な NuGet パッケージをプロジェクトに追加します。

dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease

2 つの統合パターン

Microsoft Foundry 統合では、次の 2 つの異なる使用パターンが公開されています。

Pattern	生成された型	Description	次の場合に使用します。
応答エージェント	`ChatClientAgent`	アプリは、 `AIProjectClient.AsAIAgent(...)`を介して実行時にモデル、命令、ツールをプログラムで提供します。サーバー側エージェントリソースは作成されません。	エージェント定義を所有しており、シンプルで柔軟なセットアップが必要です。これは、ほとんどのサンプルで使用されるパターンです。
Foundry エージェント (プロンプトまたはホスト)	`FoundryAgent`	サーバー管理 — プロンプトエージェントは名前付きおよびバージョン管理された定義です。ホストされるエージェントは、エージェント固有のエンドポイントを介して到達するデプロイ済みアプリケーションです。	Foundry は、エージェント定義またはホストされたランタイムを所有します。 Foundry エージェントサービスMicrosoft参照してください。

応答エージェント (直接推論)

AsAIAgentのAIProjectClientをモデルと命令と共に直接使用します。これは、ほとんどのシナリオで推奨される開始点です。

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

AIAgent agent = new AIProjectClient(
    new Uri("<your-foundry-project-endpoint>"),
    new DefaultAzureCredential())
        .AsAIAgent(
            model: "gpt-4o-mini",
            name: "Joker",
            instructions: "You are good at telling jokes.");

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a joke about a pirate."));

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。

このパスはコード優先であり、サーバーマネージドエージェントリソースは作成しません。

エージェントの使用

応答エージェントは標準の AIAgent であり、セッション、ツール、ミドルウェア、ストリーミングをサポートします。

AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a joke.", session));
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Now make it funnier.", session));

エージェントを実行して操作する方法の詳細については、エージェントの概要に関するチュートリアルを参照してください。

Tools

AIProjectClient.AsAIAgent(...)から作成された Foundry Responses エージェントは、標準の Agent Framework ツールサーフェイスをサポートします。完全な機能マトリックスについては、ツールの概要を参照してください。

ツール	Notes
関数ツール	Supported.
ツールの承認	Supported. フレームワークの関数呼び出しチャットクライアントによって提供されます。
コードインタープリター	Supported.
ファイル検索	Supported.
ホストされている MCP ツール	Supported.
ローカル MCP ツール	Supported.
Microsoft Foundry ツールボックス	Supported.

Pythonのファウンドリー

Python では、Foundry 固有のすべてのクライアントが agent_framework.foundry の下に住むようになりました。

agent-framework-foundry は、cloud Foundry コネクタ ( FoundryChatClient、 FoundryAgent、 FoundryEmbeddingClient、 FoundryMemoryProvider) を提供します。
agent-framework-foundry-local は、ローカルモデルの実行に FoundryLocalClient を提供します。

Important

このページでは、Foundry プロジェクトとモデルエンドポイントMicrosoftについて説明します。 Foundry エージェントサービスについては、「Foundry Agent Service のMicrosoft」を参照してください。スタンドアロンの Azure OpenAI リソースエンドポイント (https://<your-resource>.openai.azure.com) がある場合は、 OpenAI プロバイダーページの Python ガイダンスを使用します。サポートされているモデルをローカルで実行する場合は、 Foundry Local プロバイダーのページを参照してください。

Python での Foundry チャットとエージェントパターン

シナリオ	Python図形	次の場合に使用します。
Foundry Responses エンドポイントを使用したプレーン推論	`Agent(client=FoundryChatClient(...))`	アプリはエージェント定義、ツール、会話ループを所有しており、Foundry プロジェクトにモデルをデプロイする必要があります。
Foundry エージェントサービスにおけるサービス管理エージェント	`FoundryAgent(...)`	Foundry ポータルまたはサービス API で作成および構成された PromptAgent または HostedAgent に接続する必要があります。

Installation

pip install agent-framework-foundry

同じ agent-framework-foundry パッケージには、Foundry モデルとエンドポイントの埋め込みの FoundryEmbeddingClient も含まれています。

Configuration

`FoundryChatClient`

FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT="https://<your-project>.services.ai.azure.com"
FOUNDRY_MODEL="gpt-4o-mini"

`FoundryEmbeddingClient`

FOUNDRY_MODELS_ENDPOINT="https://<apim-instance>.azure-api.net/<foundry-instance>/models"
FOUNDRY_MODELS_API_KEY="<api-key>"
FOUNDRY_EMBEDDING_MODEL="text-embedding-3-small"
FOUNDRY_IMAGE_EMBEDDING_MODEL="Cohere-embed-v3-english"  # optional

FoundryChatClient はプロジェクトエンドポイントを使用します。 FoundryEmbeddingClient では、個別のモデルエンドポイントが使用されます。

適切な Python クライアントを選択する

シナリオ	優先クライアント	Notes
Azure OpenAI リソース	`OpenAIChatCompletionClient` / `OpenAIChatClient`	OpenAI プロバイダーページを使用します。
Microsoft Foundry プロジェクトの推論	`Agent(client=FoundryChatClient(...))`	Foundry Responses エンドポイントを使用します。
MicrosoftのFoundryサービス管理エージェント	`FoundryAgent`	プロンプトエージェントと HostedAgents に推奨されます。
Microsoft Foundry モデル- エンドポイント埋め込み	`FoundryEmbeddingClient`	`FOUNDRY_MODELS_ENDPOINT`と`FOUNDRY_EMBEDDING_MODEL` / `FOUNDRY_IMAGE_EMBEDDING_MODEL`を使用します。
Foundry ローカルランタイム	`Agent(client=FoundryLocalClient(...))`	Foundry Local を参照してください。

を使用してエージェントを作成する `FoundryChatClient`

FoundryChatClient は Foundry プロジェクト内のデプロイ済みモデルに接続し、Responses エンドポイントを使用します。アプリが命令、ツール、セッション処理を所有する必要がある場合は、標準の Agent とペアリングします。

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

agent = Agent(
    client=FoundryChatClient(
        project_endpoint="https://your-project.services.ai.azure.com",
        model="gpt-4o-mini",
        credential=AzureCliCredential(),
    ),
    name="FoundryWeatherAgent",
    instructions="You are a helpful assistant.",
)

FoundryChatClient は、直接推論用の Foundry 優先のPython パスであり、ツール、構造化出力、ストリーミングをサポートします。

Tools

FoundryChatClient は、ホストされている Foundry ツールごとに静的ファクトリメソッドを提供します。ファクトリは、tools=でAgentに渡すか、client.get_response(..., tools=[...])に直接渡す SDK ツールオブジェクトを返します。サービス管理エージェントツールについては、「Foundry Agent Service のMicrosoft」を参照してください。

ファクトリはクラスメソッドであるため、ツールを作成するためにインスタンスは必要ありません。

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

agent = Agent(
    client=FoundryChatClient(credential=AzureCliCredential()),
    instructions="You can search the web and run code.",
    tools=[
        FoundryChatClient.get_web_search_tool(),
        FoundryChatClient.get_code_interpreter_tool(),
    ],
)

ツールのサポート

次の表に、Python FoundryChatClient が現在公開しているすべてのツールを示します。

ツール	ファクトリオン `FoundryChatClient`	地位	Detail
関数ツール	n/a — 任意の Python の callable または `@ai_function` を渡せます	GA	Python プロセスでローカルに呼び出されます。
ツールの承認	n/a — 既存のツールをラップします	GA	ホストされている MCP および関数ツールで動作します。
コードインタープリター	`get_code_interpreter_tool`	GA	Foundry でのサンドボックス化されたコード実行。
ファイル検索	`get_file_search_tool`	GA	Foundry ベクターストアを使用してアップロードされたファイルを検索します。
Web 検索	`get_web_search_tool`	GA	Microsoft が管理する Bing を利用した Web グラウンディング。 Azure OpenAI モデルのみ。
画像生成	`get_image_generation_tool`	GA	Foundry でホストされているイメージの生成。
ホスト型MCP	`get_mcp_tool`	GA	Foundry によって呼び出されたリモート MCP サーバー。
ローカル MCP	n/a — 使用 `MCPStreamableHTTPTool` / `MCPStdioTool`	GA	プロセス内で実行されます。は、任意のクライアントで動作します。
Microsoft Foundry ツールボックス	`MCPStreamableHTTPTool` または `FoundryToolbox`	ベータ	`FoundryChatClient`から MCP 経由で利用され、`FoundryAgent`上でサーバー側に接続されます。
Bingグラウンディング	`get_bing_grounding_tool`	Experimental	Bing Search リソースを使用した Bring Your Own Grounding。
Bingカスタム検索	`get_bing_custom_search_tool`	Preview	Bing のグラウンディングは、厳選されたドメインリストに限定されます。
Azure AI 検索	`get_azure_ai_search_tool`	Experimental	Foundry 接続を使用してAzure AI 検索インデックスを検索します。
SharePoint	`get_sharepoint_tool`	Preview	回答をSharePoint のコンテンツに基づかせます。
Microsoft Fabric	`get_fabric_tool`	Preview	Fabric データエージェントに対してクエリを実行します。
メモリ検索	`get_memory_search_tool`	Preview	Foundry マネージドメモリストアを検索します。
コンピュータ利用	`get_computer_use_tool`	Preview	エージェントがデスクトップまたはブラウザー環境を駆動できるようにします。
ブラウザーの自動化	`get_browser_automation_tool`	Preview	Azure Playwright 接続を介してブラウザーを駆動します。
エージェント間通信(A2A)	`get_a2a_tool`	Preview	別の A2A エージェントをツールとして呼び出します。

Note

試験段階 のファクトリは GA Foundry SDK の種類をラップしますが、ラッパー自体は GA より前に変更される可能性があります。 プレビュー ファクトリは、基になる機能がプレビュー段階にあり、変更または削除される可能性がある Foundry SDK の種類をラップします。どちらも、プロセスで初めて使用される ExperimentalWarning を出力します。

Web 検索バリアント

Foundry では、Bingに基づく 3 つの接地オプションが公開されています。シナリオに一致するものを選択します。

get_web_search_tool (GA) — セットアップ不要の既定値; Microsoft が管理する Bing リソース。 Azure OpenAI モデルのみ。 user_locationとsearch_context_sizeに制限されます。
get_bing_grounding_tool (試験段階) — Bing Search Azure リソースを使用して独自の Grounding を使用します。 count、freshness、market、set_lang、および OpenAI Foundry 以外のモデルをサポートします。
get_bing_custom_search_tool（プレビュー）— 独自の Bing Custom Search インスタンスを使用して、グラウンディングを厳選したドメインのセットに制限します。

3 つすべてが、Azureコンプライアンス境界の外側に検索データを送信します。完全な比較については、 Web グラウンドの概要を参照してください。

client = FoundryChatClient(credential=AzureCliCredential())

# Default (GA): minimal configuration
web_search = client.get_web_search_tool(
    user_location={"city": "Amsterdam", "country": "NL"},
    search_context_size="medium",
)

イメージの生成

get_image_generation_tool は Foundry のホストイメージ生成ツールを構成します。モデルは応答で画像コンテンツを生成します。管理する追加のファイルはありません。

image_gen = FoundryChatClient.get_image_generation_tool(
    model="gpt-image-1",
    size="1024x1024",
    output_format="png",
    quality="high",
)

Bing グラウンディング

get_bing_grounding_tool は、Grounding with Bing Search Foundry ツールをラップするものです。自分で Bing Search リソースを使用して Grounding を作成し、Foundry プロジェクト接続として追加してから、接続 ID を渡します。

bing = FoundryChatClient.get_bing_grounding_tool(
    connection_id="/subscriptions/.../connections/my-bing",
    market="en-US",
    freshness="Day",
    count=10,
)

Bing カスタム検索

get_bing_custom_search_tool では、グラウンディングが Bing Custom Search リソースで定義された許可リストに制限されます。

bing_custom = FoundryChatClient.get_bing_custom_search_tool(
    connection_id="/subscriptions/.../connections/my-bing-custom",
    instance_name="docs-only",
    market="en-US",
)

Azure AI 検索

get_azure_ai_search_tool を使用すると、エージェントは Foundry プロジェクト接続を介してAzure AI 検索インデックスに対してクエリを実行できます。

ai_search = FoundryChatClient.get_azure_ai_search_tool(
    index_connection_id="/subscriptions/.../connections/my-search",
    index_name="product-docs",
    query_type="vector_semantic_hybrid",
    top_k=5,
)

SharePoint

get_sharepoint_tool は、Foundry SharePoint 接続を介して到達可能なSharePointコンテンツの回答を根拠とします。

sharepoint = FoundryChatClient.get_sharepoint_tool(
    connection_id="/subscriptions/.../connections/my-sharepoint",
)

Microsoft Fabric

get_fabric_tool は Foundry 接続を介してエージェントを Microsoft Fabric データエージェントに接続し、エージェントがFabric データに関する質問に回答できるようにします。

fabric = FoundryChatClient.get_fabric_tool(
    connection_id="/subscriptions/.../connections/my-fabric",
)

メモリ検索

get_memory_search_tool では、エージェントは、必要に応じてユーザーまたはテナントをスコープとする Foundry マネージドメモリストアを検索できます。

memory = FoundryChatClient.get_memory_search_tool(
    memory_store_name="user-preferences",
    scope="{{$userId}}",
)

コンピューターの使用

get_computer_use_tool は、コンピューター使用プレビューツールを構成します。モデルは、ポインターとキーボードの操作を発行することで、デスクトップまたはブラウザー環境を駆動できます。

computer = FoundryChatClient.get_computer_use_tool(
    environment="browser",
    display_width=1280,
    display_height=800,
)

ブラウザー自動化

get_browser_automation_tool は、Foundry 接続を介してエージェントを Azure Playwright Testing リソースに接続します。エージェントは、Playwright を介して実際のブラウザーを駆動できます。

browser = FoundryChatClient.get_browser_automation_tool(
    connection_id="/subscriptions/.../connections/my-playwright",
)

エージェント間コミュニケーション (A2A)

get_a2a_tool は、Foundry エージェントが呼び出すことができるように、リモート A2A エージェントをツールとして公開します。保存されている A2A 接続の base_url (および必要に応じて agent_card_path) または project_connection_id を指定します。

a2a = FoundryChatClient.get_a2a_tool(
    base_url="https://remote-agent.example.com",
    agent_card_path="/.well-known/agent-card.json",
)

A2A の検出、セッション、ストリーミングに関する一般的なガイダンスについては、 A2A エージェントサービスを参照してください。

を使用して埋め込みを作成する `FoundryEmbeddingClient`

Foundry モデルエンドポイントからテキストまたは画像を埋め込む場合は、 FoundryEmbeddingClient を使用します。

from agent_framework.foundry import FoundryEmbeddingClient

async with FoundryEmbeddingClient() as client:
    result = await client.get_embeddings(["hello from Agent Framework"])
    print(result[0].dimensions)

エージェントの使用

FoundryChatClientは、ツールの呼び出し、セッション、ストリーミング応答など、標準的なPython Agentエクスペリエンスと統合されます。ローカルランタイムの場合は、個別の Foundry ローカルプロバイダーページを使用します。

ホストされているツール構成の名前付きバージョン付きバンドルについては、「Foundry ツールボックスMicrosoft参照してください。

Go の Foundry

Go SDK は、github.com/microsoft/agent-framework-go/provider/foundryproviderを通じてMicrosoft Foundry エージェントを提供します。

直接推論、関数ツール、ホステッドツール、MCP、およびサーバーエージェントの例については、 Foundry Go のサンプルを参照してください。

このパッケージでは、次の 2 つのエージェントターゲットがサポートされています。

Target	Go の図形	次の場合に使用します。
Projectに基づくモデルのデプロイ	`foundryprovider.ModelDeployment("gpt-4o-mini")`	アプリは、命令、ツール、会話フローを所有しています。
既存のサーバー側 Foundry エージェント	`foundryprovider.ServerAgent("my-agent")`	エージェント定義は Foundry で既に構成されています。

Configuration

Foundry プロジェクトのエンドポイントとモデルのデプロイを設定します。

FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT="https://<your-project>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-id>"
FOUNDRY_MODEL="gpt-4o-mini"

プロジェクトに紐づく Foundry エージェント

コードで Agent Framework エージェントを作成し、Go アプリケーションから命令、ツール、ミドルウェア、コンテキストプロバイダーを渡す場合は、 ModelDeployment を使用します。

import (
    "context"
    "os"

    "github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/agent"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/provider/foundryprovider"
)

endpoint := os.Getenv("FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT")
model := os.Getenv("FOUNDRY_MODEL")

token, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
if err != nil {
    panic(err)
}

a := foundryprovider.NewAgent(
    endpoint,
    token,
    foundryprovider.ModelDeployment(model),
    foundryprovider.AgentConfig{
        Instructions: "You are good at telling jokes.",
        Config: agent.Config{
            Name: "Joker",
        },
    },
)

resp, err := a.RunText(context.Background(), "Tell me a joke about a pirate.").Collect()

既存のサーバー側 Foundry エージェント

Foundry で既に構成されているエージェントを呼び出す場合は、 ServerAgent を使用します。サーバー側エージェントは命令とツールを所有しているため、このターゲット AgentConfig.Instructions は無視されます。

a := foundryprovider.NewAgent(
    endpoint,
    token,
    foundryprovider.ServerAgent("my-agent"),
    foundryprovider.AgentConfig{
        Config: agent.Config{
            Name: "my-agent",
        },
    },
)

resp, err := a.RunText(ctx, "Summarize the current project status.").Collect()

Tools

プロジェクトで支援される Foundry エージェントは、ローカルツールおよびサポートされているホスト型ツールの宣言に対応する標準の Go Agent Framework ツールインターフェイスをサポートします。

ツール	地位	Notes
関数ツール	サポートされている	関数は Go プロセスで実行されます。
ツールの承認	サポートされている	ツールの自動呼び出しループを介してローカル関数ツールを使用します。
コードインタープリター	サポートされている	`&hostedtool.CodeInterpreter{}` を使用してください。
Web 検索	サポートされている	`&hostedtool.WebSearch{}` を使用してください。
ローカル MCP ツール	サポートされている	`tool/mcptool`を使用して MCP サーバーに接続し、そのツールをローカルで公開します。
ホストされている MCP ツール	Go Foundry については現在文書化されていません	Go Foundry エージェントで MCP サーバーが必要な場合は、ローカル MCP ツールを使用します。
Microsoft Foundry ツールボックス	現在、Go ヘルパーを介して公開されていません。

ローカル関数ツールの場合は、tool.Toolagent.Config.Tools値を追加します。

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

ホストされたコードを実行する場合は、ホストされているツール宣言を渡します。

a := foundryprovider.NewAgent(
    endpoint,
    token,
    foundryprovider.ModelDeployment(model),
    foundryprovider.AgentConfig{
        Instructions: "You solve problems with code.",
        Config: agent.Config{
            Tools: []tool.Tool{&hostedtool.CodeInterpreter{}},
        },
    },
)

クライアントヘッダーとサービス提供モデル

Foundry は、1 回の実行で x-client-* ヘッダーを受け入れます。 foundryprovider.WithClientHeaderまたはfoundryprovider.WithClientHeadersで追加します。

resp, err := a.RunText(
    ctx,
    "Hello!",
    foundryprovider.WithClientHeader("x-client-scenario", "docs"),
).Collect()

Foundry が x-ms-served-model 応答ヘッダーを返すと、Go プロバイダーは応答に追加し、 ServedModelとして追加のプロパティを更新します。

if servedModel, ok := resp.AdditionalProperties["ServedModel"].(string); ok {
    fmt.Println(servedModel)
}

Foundry メモリプロバイダー

Agent Framework エージェントで、実行ごとに Foundry 管理のメモリストアに対して取得と更新を行う場合は、foundryprovider.NewMemoryProvider を使用します。

import (
    "log/slog"

    "github.com/microsoft/agent-framework-go/agent"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/provider/foundryprovider"
)

memoryProvider := foundryprovider.NewMemoryProvider(
    endpoint,
    tokenCredential,
    "memory-store-sample",
    func(*agent.Session) string { return "user-123" },
    foundryprovider.MemoryProviderConfig{
        Logger: slog.Default(),
    },
)

a := foundryprovider.NewAgent(
    endpoint,
    tokenCredential,
    foundryprovider.ModelDeployment(model),
    foundryprovider.AgentConfig{
        Instructions: "Use known memories about the user when responding.",
        Config: agent.Config{
            Name:             "FoundryMemoryAgent",
            ContextProviders: []agent.ContextProvider{memoryProvider},
        },
    },
)

エンドポイントはプロジェクトスコープMicrosoft Foundry エンドポイントである必要があり、メモリストアはそのプロジェクトに既に存在している必要があります。スコープコールバックは、安定したユーザー、テナント、または会話パーティションキーを返す必要があります。

Tip

完全な実行可能な例については、 Foundry memory Go サンプルを参照してください。

現在のGoのギャップ

Go のサポートには、現在、Foundry でホストされているデプロイ/ライフサイクル/管理 API、クライアントの埋め込み、または Foundry ツールボックス用の Go 固有のヘルパー Microsoft含まれていません。これらの操作には Foundry ポータルまたはサービス SDK を使用します。

次のステップ

Foundry Local

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Last updated on 2026-08-13

Microsoft Foundry モデル プロバイダー

はじめに

2 つの統合パターン

応答エージェント (直接推論)

エージェントの使用

Tools

Pythonのファウンドリー

Python での Foundry チャットとエージェント パターン

Installation

Configuration

FoundryChatClient

FoundryEmbeddingClient

適切な Python クライアントを選択する

を使用してエージェントを作成する FoundryChatClient

Tools

ツールのサポート

Web 検索バリアント

イメージの生成

Bing グラウンディング

Bing カスタム検索

Azure AI 検索

SharePoint

Microsoft Fabric

メモリ検索

コンピューターの使用

ブラウザー自動化

エージェント間コミュニケーション (A2A)

を使用して埋め込みを作成する FoundryEmbeddingClient

エージェントの使用

Go の Foundry

Configuration

プロジェクトに紐づく Foundry エージェント

既存のサーバー側 Foundry エージェント

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Python での Foundry チャットとエージェントパターン

`FoundryChatClient`

`FoundryEmbeddingClient`

を使用してエージェントを作成する `FoundryChatClient`

を使用して埋め込みを作成する `FoundryEmbeddingClient`

クライアントヘッダーとサービス提供モデル