Azure AI エージェントにツールを追加する

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Microsoft Agent Framework では、ツールを使用すると、AI エージェントは既存の API とサービスを使用して、単独では実行できなかったタスクを実行できます。 ツールは関数呼び出しを通じて機能し、AI が特定の関数を自動的に要求して使用できるようにします。 フレームワークは、要求をコードベース内の適切な関数にルーティングし、結果を大きな言語モデル (LLM) に返して、最終的な応答を生成できるようにします。

関数の自動呼び出しを有効にするには、ツールで動作方法を説明する詳細を提供する必要があります。 関数の入力、出力、目的は、AI が理解できる方法で記述する必要があります。それ以外の場合は、AI が関数を正しく呼び出すことはできません。

Microsoft Foundry Agent でツールを使用する方法

Microsoft Agent Framework では、すぐに使用できるカスタム関数ツールと組み込みツールの両方がサポートされています。

組み込みツール

Microsoft Foundry Agents には、すぐに使用できるいくつかの組み込みツールが付属しています。

  • コード インタープリター - 計算、データ分析などの Python コードを実行します
  • ファイル検索 - ドキュメントの検索と分析
  • Web 検索 - インターネットから情報を取得します

これらのツールは自動的に使用でき、追加のセットアップは必要ありません。

カスタム関数ツール

Microsoft Foundry Agent 用のカスタム ツールを作成する場合は、いくつかの主要な概念を理解する必要があります。

  1. 関数の定義と注釈

    適切な型注釈を持つ通常の Python 関数を定義して、ツールを作成します。 Pydantic の Annotated と Field を使用して、AI が関数の目的とそのパラメーターの使用方法を理解するのに役立つ詳細な説明を提供します。 注釈の説明が多いほど、AI は関数を呼び出すタイミングと方法を理解しやすくなります。

  2. エージェントへのツールの追加

    tools パラメーターを使用して、作成時にカスタム関数を ChatAgent に渡します。 1 つの関数または複数の関数の一覧を追加できます。 フレームワークによってこれらの関数が自動的に登録され、AI が呼び出し可能になります。

  3. 会話を介したツールの呼び出し

    ツールがエージェントに登録されたら、それらを手動で呼び出す必要はありません。 代わりに、エージェントに質問するか、ツールの機能を当然必要とするタスクを提供します。 AI は、会話コンテキストと指定したツールの説明に基づいて、ツールを呼び出すタイミングを自動的に決定します。

  4. 複数のツールとオーケストレーション

    1 つのエージェントに複数のツールを追加でき、ユーザーの要求に基づいて、使用するツールが AI によって自動的に選択されます。 フレームワークはオーケストレーションを処理し、適切な関数を呼び出し、その結果を組み合わせて包括的な応答を提供します。

ツール開発のベスト プラクティス

  • 明確な説明: AI が目的を理解するのに役立つ関数とパラメーターの明確で詳細な説明を記述する
  • 型の注釈: 適切な Python 型ヒントを使用して、予想される入力と出力の種類を指定する
  • エラー処理: 予期しない入力を適切に処理するための適切なエラー処理をツール関数に実装する
  • 意味のあるデータを返す: AI が応答で効果的に使用できるデータを関数が返すようにする
  • 関数に集中する: 1 つの関数で多くのことを実行するのではなく、特定のタスクを処理するように各ツールを設計する

これらの概念に従うことで、組み込みツールとカスタム ツールの両方を使用して Microsoft Foundry Agent を拡張し、API と対話して高度なタスクを実行できます。 このアプローチにより、AI はより強力になり、実際のアプリケーションを効率的に処理できるようになります。