概要
このモジュールでは、Microsoft Copilot Stack とMicrosoft 365 エージェント SDKを活用して、組織の生産性とコラボレーションを変革できる強力なカスタム エンジン エージェントを構築する方法について説明しました。
学習内容
開発者がオーケストレーション、AI モデル、データ統合を完全に制御できるようにするプログラミング可能な AI アシスタントである カスタム エンジン エージェント について理解することから始めました。 従来のボットとは異なり、これらのエージェントは大きな言語モデル (LLM) を利用して、UI 操作、タスク実行、コンテンツ作成などの高度な機能を備えた動的なコンテキスト対応の対話を提供します。
3 つの重要なレベルを通じて AI エージェントを構築するための基本的なフレームワークを提供する Microsoft Copilot Stack アーキテクチャを発見しました。
- AI インフラストラクチャ & 基盤モデル: 組み込みのセキュリティ、コンプライアンス、コンテンツ フィルター処理を備えた Azure のエンタープライズ レベルのインフラストラクチャで実行されているGPT-4などの LLM を含むバックエンド レイヤー
- AI オーケストレーション レイヤー: 会話フロー、意図の計画、ツールの使用を管理し、対話の間でコンテキストを維持する中間層
- フロントエンド ユーザー エクスペリエンス: エージェントが Teams、Outlook、Office などの Microsoft 365 アプリケーション全体でユーザーと対話する場所
Microsoft 365 エージェント SDK エコシステムとその主要コンポーネントについて学習しました。
- Microsoft 365 エージェント SDK: オーケストレーションと AI 統合を完全に制御できるエンタープライズ グレードのスケーラブルなマルチチャネル エージェントを構築するためのプロコード フレームワーク
- Teams AI ライブラリ: Teams 固有の抽象化、組み込みのオーケストレーション、アダプティブ カードや会話などの Teams 機能とのネイティブ統合を提供する特殊な SDK
- Microsoft 365 Agents Toolkit: VS Code 拡張機能、CLI ツール、テストと展開のためのエージェントプレイグラウンドを含む開発ツール
Azure OpenAI Service と Teams AI ライブラリを使用して 、プロコード開発パス を調べて、このアプローチが会話型スキャフォールディング、意図の計画、メモリ管理、シームレスな Teams プラットフォーム統合を提供する方法を理解しながら、開発者にモデルの選択とカスタム ロジックの実装の柔軟性を提供しました。
最後に、Microsoft 365 Agents Toolkit の "書き込み 1 回、どこでも実行" 機能が検出されました。これにより、エージェントを 1 回ビルドし、Teams、Outlook、Office アドイン、Microsoft 365 アプリの Copilot を含む複数の Microsoft 365 フロントエンドに展開できます。
重要事項
- カスタム エンジン エージェント は、従来のボットから、自然言語を理解し、コンテキストを維持し、複雑なタスクを実行できるインテリジェントな LLM 対応アシスタントへの進化を表します
- Copilot Stack には、AI インフラストラクチャからユーザー エクスペリエンスまで、あらゆるものを処理する包括的なアーキテクチャが用意されており、開発者は基になる複雑さではなくビジネス ロジックに集中できます
- Microsoft 365 エージェント SDKは、プロコード制御から Teams 固有の抽象化まで、柔軟性とシンプルさの両方を提供し、開発者がニーズに適したレベルのカスタマイズを選択できるようにします
- Azure OpenAI と Teams AI ライブラリを使用したプロコード開発により、エンタープライズ シナリオに最適な電力と生産性のバランスが提供されます
- エージェント ツールキットは 、マルチチャネル配布をサポートしながら、テンプレート、テスト環境、デプロイの自動化による開発を加速します
次の手順
Copilot スタックとMicrosoft 365 エージェント SDKを理解したら、次の準備ができました。
- Microsoft 365 Agents Toolkit を使用して最初のカスタム エンジン エージェントの構築を開始する
- Teams AI ライブラリのドキュメントを調べて、高度な会話パターンを理解する
- organizationの Azure OpenAI Service デプロイを設定する
- エージェントプレイグラウンドを使用して、エージェントの相互作用をプロトタイプおよびテストする実験
- カスタム エンジン エージェントが、organization内の特定のビジネス シナリオにどのように対処できるかを検討する