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AI エージェントと従来のチャットボットの主な違いは何ですか?
AI エージェントは、事前に記述された回答を持つ特定のユーザー クエリにのみ応答できます。
チャットボットは事前に定義された会話パスに従い、エージェントは複数ステップのワークフローを動的に計画して実行し、結果を達成します。
AI エージェントには、実行する各アクションに対する段階的な人間のガイダンスが必要です。
AI エージェントがデータベースや REST API などの外部システムと対話できるようにする機能はどれですか?
推論と計画。
メモリとコンテキスト。
ツールの使用。
GitHub Copilot SDK が Copilot CLI と対話するために使用する通信アーキテクチャは何ですか?
SDK は、HTTPS 経由で REST を使用してクラウドでホストされる API と通信します。
SDK は、ローカル プロセスとしてサーバー モードで実行されている Copilot CLI に JSON-RPC メッセージを送信します。
SDK は AI モデルを直接埋め込み、外部プロセスなしで推論をローカルで実行します。
SDK の無限セッション機能の目的は何ですか?
同時ユーザーの数に制限なく、1 つのセッションを共有できるようにします。
コンテキスト ウィンドウが制限に近づいたときにコンテキストを自動的に圧縮し、トークン オーバーフロー エラーを防ぎます。
エージェントがセッション内で無制限の数のツールを登録できるようにする。
GitHub Copilot SDK for .NET でツールはどのように定義されていますか?
ツール名を API エンドポイントにマップする XML 構成ファイルの使用。
ラムダ関数、ツール名、説明とともにMicrosoft.Extensions.AIをAIFunctionFactory.Createパッケージから使用します。
Microsoft.Extensions.AI
AIFunctionFactory.Create
メソッドをツールとして自動的に公開するコントローラー クラスでデコレーター属性を使用する。
すべての AI エージェント システムに必要な 5 つのコア アーキテクチャ コンポーネントは何ですか?
入力ハンドラー、出力フォーマッタ、キャッシュ、スケジューラ、ロガー。
AI 推論エンジン、ツール、プランナーとコントローラー、メモリとコンテキスト、ポリシーとガードレール。
データベース、API ゲートウェイ、メッセージ キュー、ロード バランサー、監視サービス。
ツール呼び出しを続行するかどうかを制御するために、 OnPreToolUse セッション フックは何を返しますか?
OnPreToolUse
続行する場合は true、キャンセルする場合は false を示すブール値。
PermissionDecision、Allow、またはDenyのAsk値。
PermissionDecision
Allow
Deny
Ask
成功した場合は 200、禁止されている場合は 403 などの HTTP 状態コード。
Copilot SDK を使用してエージェントを構築する際に開発者が重視すべき 3 つの設計領域はどれですか?
速度、コスト、スケーラビリティ。
コンテキスト、ツール、ポリシー。
UI の設計、データベース スキーマ、およびネットワーク アーキテクチャ。
すべてのツール呼び出しを含め、エージェントが要求の処理を完了したことを通知するイベントの種類は何ですか?
AssistantMessageEvent。
AssistantMessageEvent
ToolExecutionCompleteEvent。
ToolExecutionCompleteEvent
SessionIdleEvent。
SessionIdleEvent
SystemMessageMode.Replace設定はセッション構成で何を行いますか?
SystemMessageMode.Replace
セッションに割り当てられた AI モデルが別のモデルに置き換えられます。
既定のシステム メッセージをカスタム システム プロンプトに置き換えます。
既存のすべてのツール定義が新しいツール セットに置き換えられます。
チャット UI でトークンによってエージェントの応答トークンをストリーミングする場合、開発者はどのイベントの種類をサブスクライブする必要がありますか?
AssistantMessageDeltaEvent。
AssistantMessageDeltaEvent
AI モデルのトレーニング データを超えて、顧客向けのエージェントが製品情報や FAQ にアクセスできるようにするパターンは何ですか?
会社独自のデータを使用して AI モデルを微調整します。
ナレッジベース検索ツールを用いたリトリーバル拡張生成 (RAG)。
モデルのコンテキスト ウィンドウ サイズを増やして、すべての会社のドキュメントを含めます。
バックオフィス エージェントが AI モデルに依存するのではなく、数学演算用のツールを使用する必要がある理由
ツールは、複雑な計算を実行する際に AI モデルよりも高速です。
ツールは信頼性の高い結果を生成しますが、AI モデルでは算術エラーが発生する可能性があります。
ツールは、セッションのトークン使用量の制限にはカウントされません。
アラートまたは Webhook の監視によってバックオフィス エージェントがトリガーされる場合、どのような方法を使用する必要がありますか?
効率を高める目的で、1 つの共有セッションですべてのアラートを処理します。
すべてのアラートをキューに登録し、毎日のバッチ ジョブで処理します。
独立したセッションで各イベントを処理して、関連のない操作間のコンテキストの混在を防ぎます。
要求を処理するときに、AI エージェントはどのような反復ワークフローに従いますか?
調査、実装、テスト、デプロイ、監視。
入力を受け取り、理由を考え、計画を立て、行動し、観察し、反復または応答します。
要求の解析、データの検証、クエリの実行、出力の書式設定、応答の返し。
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
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