概要
このモジュールでは、AI エージェントと、GitHub Copilot SDK を使用してそれらを構築する方法について学習しました。 AI エージェントがチャットボットや自動化スクリプトと異なる理由(特に、目標を推論し、ツールを使用し、複数ステップのワークフローを自律的に実行する能力)について説明しました。 Copilot CLI の上に実稼働テスト済みのエージェント実行ループを提供する SDK のアーキテクチャを調べ、その主要な概念 (クライアント、セッション、ツール、イベント) がどのように連携するかを学習しました。
Eコマースのカスタマー サポートから IT 運用インシデント対応まで、AI エージェントがビジネス価値を提供する実際のシナリオを調べました。 次に、AI 推論エンジン、カスタム ツール、メモリ管理、ガードレールなど、適切なコンポーネントを使用してエージェント システムを設計する方法について学習しました。 実装ユニットでは、CopilotClientを構成し、AIFunctionFactory.Createを使用してツールを定義し、システムプロンプトを記述し、SDKのイベント駆動モデルを使って応答を処理する方法を示しました。
このモジュールの主なポイントは、GitHub Copilot SDK がエージェント オーケストレーションの複雑なインフラストラクチャ (セッション管理、ツール呼び出し、コンテキスト追跡、モデル通信) を処理するため、エージェントを役立つツールとビジネス ロジックの定義に集中できることです。
この知識を適用して、独自のアプリケーションの AI エージェントを構築できます。 まず、複数の手順、データ参照、意思決定を含む組織内のワークフローを特定します。 エージェントが必要とするツールを定義し、重点を置いたシステム プロンプトを記述し、GitHub Copilot SDK を使用してエージェントを実現します。