AI エージェント用のクライアント アプリを開発する

  • 5 分

Tip

詳細については、「 テキストと画像 」タブを参照してください。

Microsoft Foundry のエージェントは、タスクを実行するために必要なモデル、命令、およびツールをカプセル化します。 エージェントをユーザーが使用できるようにするには、エージェントにプロンプトを送信し、その応答を処理するクライアント アプリケーションを構築します。

エージェントに接続する

Foundry で実行中のエージェントは、OpenAI 応答プロトコルをサポートするエンドポイントを提供します。 アプリケーションは OpenAI SDK を使用してこのエンドポイントに接続でき、適切なアクセス許可を持つユーザーまたはアプリケーション ID は、Microsoft Entra IDを使用して認証できます。

たとえば、Computing History エージェント用の Web アプリケーションを開発できます。これにより、ユーザーはエージェントにプロンプトを送信できます。

Visual Studio Codeのエージェント クライアント アプリケーションのスクリーンショット。

クライアント アプリケーションには、シナリオに必要な任意のユーザー エクスペリエンスまたはアプリケーション ロジックを含めることができます。 その設計に関係なく、エージェントとのコア相互作用は同じパターンに従います。

  1. エージェント エンドポイントのクライアントを認証して作成します。
  2. Responses API を使用して、ユーザーのプロンプトを送信します。
  3. 応答を処理し、ユーザーまたは別のアプリケーション コンポーネントに提示します。

OpenAI SDK を使用する

次のPython例では、DefaultAzureCredentialを使用してMicrosoft Entraアクセス トークンを取得し、エージェントのエンドポイント用に構成されたOpenAI クライアントを作成します。 次に、 client.responses.create を介してプロンプトを送信し、エージェントのテキスト応答を出力します。

from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import OpenAI

# Get an OpenAI client for the agent
token = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), 
    "https://ai.azure.com/.default")

client = OpenAI(
    api_key=token,
    base_url="https://ai-resrce.services.ai.azure.com/api/projects/ai-project/agents/computinghistorycode/endpoint/protocols/openai",
    default_query={"api-version": "v1"}) 

# Submit a prompt to the agent and print the response
response = client.responses.create(
    input="Who was Grace Hopper?")

print(response.output_text)

DefaultAzureCredential では、複数の資格情報ソースがサポートされており、同じアプリケーション コードをローカル開発およびホスト環境で認証できます。 認証された ID には、Foundry プロジェクトとエージェントを使用するためのアクセス許可が必要です。

Responses API は、アプリケーションとサービスがモデルやエージェントと対話するための一貫した方法を提供します。 OpenAI と互換性のあるエンドポイントを介してエージェントを公開することで、Foundry では使い慣れた SDK パターンを使用できますが、エージェントのモデル、手順、およびツールは Foundry で管理されたままです。