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AIエージェントフレームワークを探る

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AIエージェントフレームワークを探る

AIエージェントフレームワークは、AIエージェントの作成、デプロイ、および管理を簡素化するために設計されたソフトウェアプラットフォームです。これらのフレームワークは、開発者に対して事前構築されたコンポーネント、抽象化、およびツールを提供し、複雑なAIシステムの開発を効率化します。

これらのフレームワークは、AIエージェント開発における一般的な課題に対する標準化されたアプローチを提供することで、開発者がアプリケーションのユニークな要素に集中できるようにします。これにより、AIシステムの構築におけるスケーラビリティ、アクセス性、および効率が向上します。

イントロダクション

このレッスンでは以下を扱います:

学習目標

このレッスンのゴールは次のことを理解するのに役立ちます:

AIエージェントフレームワークとは何ですか？また、開発者はそれらを使って何ができるようになるのでしょうか？

従来のAIフレームワークは、アプリにAIを統合し、次のような方法でこれらのアプリを改善するのに役立ちます:

どれも素晴らしい話に聞こえますが、ではなぜAIエージェントフレームワークが必要なのでしょうか？

AIエージェントフレームワークは、単なるAIフレームワーク以上のものを表します。これらは、ユーザー、他のエージェント、そして環境とやり取りして特定の目標を達成できるインテリジェントなエージェントの作成を可能にするように設計されています。これらのエージェントは自律的な振る舞いを示し、意思決定を行い、変化する状況に適応することができます。AIエージェントフレームワークによって可能になる主な機能を見てみましょう:

まとめると、エージェントはより多くのことを可能にし、自動化を次のレベルに引き上げ、環境から適応し学習できるよりインテリジェントなシステムを作成できるようにします。

エージェントの機能を迅速にプロトタイプ化し、反復開発を行い、改善するにはどうすればよいでしょうか？

これは急速に進化する分野ですが、ほとんどのAIエージェントフレームワークに共通している、迅速にプロトタイプ化および反復するのに役立つ要素があります。具体的にはモジュールコンポーネント、協働ツール、およびリアルタイム学習です。これらについて詳しく見ていきましょう:

モジュール式コンポーネントを使用する

Microsoft Agent Framework のような SDK は、AIコネクタ、ツール定義、およびエージェント管理などの事前構築コンポーネントを提供します。

チームがこれらをどのように活用できるか: チームはこれらのコンポーネントを迅速に組み合わせて機能的なプロトタイプを作成でき、ゼロから始める必要がなく、迅速な実験と反復が可能になります。

実際の運用方法: 事前構築されたパーサーを使用してユーザー入力から情報を抽出し、メモリモジュールでデータを保存および取得し、プロンプトジェネレーターでユーザーと対話する、といったことがすべてゼロから構築することなく可能です。

サンプルコード. Microsoft Agent Framework を AzureAIProjectAgentProvider と一緒に使用して、モデルがツール呼び出しでユーザー入力に応答する例を見てみましょう:

# マイクロソフトエージェントフレームワークのPython例

import asyncio
import os
from typing import Annotated

from agent_framework.azure import AzureAIProjectAgentProvider
from azure.identity import AzureCliCredential


# 旅行の予約を行うサンプルツール関数を定義します
def book_flight(date: str, location: str) -> str:
    """Book travel given location and date."""
    return f"Travel was booked to {location} on {date}"


async def main():
    provider = AzureAIProjectAgentProvider(credential=AzureCliCredential())
    agent = await provider.create_agent(
        name="travel_agent",
        instructions="Help the user book travel. Use the book_flight tool when ready.",
        tools=[book_flight],
    )

    response = await agent.run("I'd like to go to New York on January 1, 2025")
    print(response)
    # 出力例：2025年1月1日のニューヨーク行きのフライトが正常に予約されました。良い旅を！✈️🗽


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

この例から分かるのは、事前構築されたパーサーを活用して、フライト予約要求の出発地、目的地、日付などの重要な情報をユーザー入力から抽出できることです。このモジュラーアプローチにより、高レベルのロジックに集中できます。

コラボレーションツールを活用する

Microsoft Agent Framework のようなフレームワークは、協力して動作できる複数のエージェントの作成を容易にします。

チームがこれらをどのように活用できるか: チームは特定の役割とタスクを持つエージェントを設計し、協働ワークフローをテストおよび改良して、システム全体の効率を向上させることができます。

実際の運用方法: データ取得、分析、意思決定などの専門機能を持つ各エージェントがいるエージェントチームを作成できます。これらのエージェントは情報を通信・共有して、ユーザーの質問に答えたりタスクを完了したりするという共通の目標を達成します。

サンプルコード (Microsoft Agent Framework):

# Microsoft Agent Frameworkを使用して協力して動作する複数のエージェントを作成

import os
from agent_framework.azure import AzureAIProjectAgentProvider
from azure.identity import AzureCliCredential

provider = AzureAIProjectAgentProvider(credential=AzureCliCredential())

# データ取得エージェント
agent_retrieve = await provider.create_agent(
    name="dataretrieval",
    instructions="Retrieve relevant data using available tools.",
    tools=[retrieve_tool],
)

# データ分析エージェント
agent_analyze = await provider.create_agent(
    name="dataanalysis",
    instructions="Analyze the retrieved data and provide insights.",
    tools=[analyze_tool],
)

# タスク上でエージェントを順番に実行
retrieval_result = await agent_retrieve.run("Retrieve sales data for Q4")
analysis_result = await agent_analyze.run(f"Analyze this data: {retrieval_result}")
print(analysis_result)

前のコードで示されているのは、複数のエージェントが連携してデータを分析するタスクをどのように作成できるかという点です。各エージェントは特定の機能を実行し、指定された成果を達成するためにエージェントを調整してタスクが実行されます。専門的な役割を持つ専用のエージェントを作成することで、タスクの効率とパフォーマンスを改善できます。

リアルタイムで学習

高度なフレームワークは、リアルタイムのコンテキスト理解と適応の機能を提供します。

チームがこれらをどのように活用できるか: チームは、エージェントがインタラクションから学習して動的に挙動を調整するフィードバックループを実装でき、機能の継続的な改善と洗練を実現できます。

実際の運用方法: エージェントはユーザーフィードバック、環境データ、タスク結果を分析して知識ベースを更新し、意思決定アルゴリズムを調整し、時間とともにパフォーマンスを向上させることができます。この反復学習プロセスにより、エージェントは変化する状況やユーザーの好みに適応し、システム全体の有効性を高めます。

Microsoft Agent FrameworkとAzure AI Agent Serviceの違いは何ですか？

これらのアプローチを比較する方法は多数ありますが、設計、機能、および対象となるユースケースの点でいくつかの重要な違いを見てみましょう:

Microsoft Agent Framework (MAF)

Microsoft Agent Framework は AzureAIProjectAgentProvider を使用して AI エージェントを構築するための簡素化された SDK を提供します。これは、組み込みのツール呼び出し、会話管理、および Azure ID を通じたエンタープライズグレードのセキュリティを備えた Azure OpenAI モデルを活用するエージェントの作成を可能にします。

ユースケース: ツール使用、マルチステップワークフロー、およびエンタープライズ統合シナリオを備えた本番環境対応のAIエージェントの構築。

Microsoft Agent Framework のいくつかの重要なコア概念は次のとおりです:

Azure AI Agent Service

Azure AI Agent Service は、Microsoft Ignite 2024で導入された、より最近の追加機能です。Llama 3、Mistral、Cohere のようなオープンソース LLM を直接呼び出すなど、より柔軟なモデルを備えたエージェントの開発とデプロイを可能にします。

Azure AI Agent Service は、より強固なエンタープライズ向けのセキュリティ機構とデータ保存方法を提供し、エンタープライズアプリケーションに適しています。

Microsoft Agent Framework と組み合わせてエージェントの構築とデプロイを行うことができます。

このサービスは現在 Public Preview にあり、エージェント構築に Python と C# をサポートしています。

Azure AI Agent Service Python SDK を使用すると、ユーザー定義のツールを持つエージェントを作成できます:

import asyncio
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

# ツール関数を定義する
def get_specials() -> str:
    """Provides a list of specials from the menu."""
    return """
    Special Soup: Clam Chowder
    Special Salad: Cobb Salad
    Special Drink: Chai Tea
    """

def get_item_price(menu_item: str) -> str:
    """Provides the price of the requested menu item."""
    return "$9.99"


async def main() -> None:
    credential = DefaultAzureCredential()
    project_client = AIProjectClient.from_connection_string(
        credential=credential,
        conn_str="your-connection-string",
    )

    agent = project_client.agents.create_agent(
        model="gpt-4o-mini",
        name="Host",
        instructions="Answer questions about the menu.",
        tools=[get_specials, get_item_price],
    )

    thread = project_client.agents.create_thread()

    user_inputs = [
        "Hello",
        "What is the special soup?",
        "How much does that cost?",
        "Thank you",
    ]

    for user_input in user_inputs:
        print(f"# User: '{user_input}'")
        message = project_client.agents.create_message(
            thread_id=thread.id,
            role="user",
            content=user_input,
        )
        run = project_client.agents.create_and_process_run(
            thread_id=thread.id, agent_id=agent.id
        )
        messages = project_client.agents.list_messages(thread_id=thread.id)
        print(f"# Agent: {messages.data[0].content[0].text.value}")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

コアコンセプト

Azure AI Agent Service には次のようなコアコンセプトがあります:

ユースケース: Azure AI Agent Service は、安全でスケーラブルかつ柔軟な AI エージェントのデプロイを必要とするエンタープライズアプリケーション向けに設計されています。

これらのアプローチの違いは何ですか？

重複があるように見えるかもしれませんが、設計、機能、および対象ユースケースの観点でいくつか重要な違いがあります:

まだどちらを選ぶべきか迷っていますか？

ユースケース

いくつかの一般的なユースケースを見て、選択の助けになるか見てみましょう:

Q: 本番環境向けのAIエージェントアプリケーションを開発中で、すぐに着手したいのですが。

A: Microsoft Agent Frameworkは優れた選択肢です。AzureAIProjectAgentProviderを介して、シンプルでPythonらしいAPIが提供されており、わずか数行のコードでツールと手順を備えたエージェントを定義できます。

Q: 検索やコード実行などのAzure統合を備えたエンタープライズグレードのデプロイメントが必要です

A: Azure AI Agent Service が最適です。これは、複数のモデル、Azure AI Search、Bing Search、Azure Functions 向けの組み込み機能を提供するプラットフォーム サービスです。Foundry Portal でエージェントを簡単に構築し、大規模にデプロイできます。

Q: まだよくわからないので、選択肢を一つだけ教えてください。

A: エージェントの構築にはまず Microsoft Agent Framework を使用し、運用環境でのデプロイとスケーリングが必要になった場合は Azure AI Agent Service を使用します。このアプローチにより、エージェントのロジックを迅速に反復開発できるだけでなく、エンタープライズ環境へのデプロイに向けた明確な道筋も確保できます。

主な違いを表にまとめてみましょう。

Framework フォーカス コアコンセプト ユースケース
Microsoft Agent Framework ツール呼び出し機能を備えた合理化されたエージェントSDK エージェント、ツール、Azure ID AIエージェントの構築、ツールの使用、複数ステップのワークフロー
Azure AI Agent Service 柔軟なモデル、エンタープライズセキュリティ、コード生成、ツール呼び出し モジュール性、コラボレーション、プロセスオーケストレーション S安全で拡張性があり、柔軟なAIエージェントの展開

既存のAzureエコシステムツールを直接統合できますか、それともスタンドアロンソリューションが必要ですか？

答えは「はい」です。既存の Azure エコシステムのツールは、特に Azure AI Agent Service と直接統合できます。これは他の Azure サービスとシームレスに連携するように構築されています。例えば、Bing、Azure AI Search、Azure Functions を統合することができます。Microsoft Foundry との深い統合もあります。

Microsoft Agent Frameworkは、AzureAIProjectAgentProviderおよびAzure IDを介してAzureサービスと統合されており、エージェントツールからAzureサービスを直接呼び出すことができます。

サンプルコード

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参考

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AI エージェントとエージェントのユースケースの紹介

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エージェント型デザインパターンの理解

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