タグ: AIエージェント
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Microsoft Foundry Hosted Agents の注意点：ホスティング前に押さえる設計・運用ポイント
Microsoft Foundry Hosted Agents でエージェントをホストする際の注意点を、2026年9月の公式情報で整理。旧プレビューからの変更、コンテナープロトコル、認証・RBAC、利用者ごとの分離、セッション永続化、VNet、課金、監視・更新のポイントを、導入前チェックリストとともに解説します。
GitHub Copilot を Markdown でカスタマイズする全機能マップ — instructions・AGENTS.md・Agent Skills の使い分け
GitHub Copilot を Markdown ファイルでカスタマイズする手段は、この 1 年で一気に増えました。copilot-instructions.md、AGENTS.md、SKILL.md、.prompt.md、.agent.md……。どれも「テキストで Copilot の振る舞いを制御する」点は同...
GitHub Agentic Workflows（gh-aw）徹底ディープダイブ — 自然言語で書く「Continuous AI」の全貌
GitHub Actions の YAML ワークフローは、決められた手順を毎回同じ形で実行する仕組みです。しかし「Issue のトリアージ」や「ドキュメントの追従」のように、状況に応じて判断が必要なタスクは、従来の YAML では表現しづらいのが実情でした。
Microsoft Scout と OpenClaw を徹底比較
Microsoft ScoutはOpenClawのOSS技術を基盤にしたエンタープライズ向け自律AIエージェントで、競合ではなく「基盤と製品」の関係。両者はSKILL.mdやMCP対応など設計思想を共有しつつ、ScoutはEntra ID・Purview・Intuneで統制を強化。OpenClawは自由度重視のセルフホスト向け。
Microsoft Foundry Agent Service の全体像：Planner・Tool・Memory を理解する
Microsoft Foundry Agent Serviceを、Planner・Tool・Memoryの3軸で解説。Plannerはモデル自身が担い、実行基盤がツール呼び出しを反復制御する。Toolは組み込みやカスタム関数を使い、JSONスキーマ設計が重要。Memoryは短期・長期・知識で使い分ける。
AI エージェントについて
AIエージェントとは、生成AIモデルを活用して入力を解釈し、問題を推論し、適切な行動を動的に決定するソフトウェアプログラムです。主に「生成AIモデル」「指示」「検索」「アクション」「メモリ」の5つのコアコンポーネントから構成され、支援型・自律型・エージェントユーザーの3つのデプロイメントタイプがあります。RAGとの違いとして、AIエージェントは各ステップごとに知識とツールの活用を生成モデルにより柔軟に決定できるため、複雑な問題解決や複数ステップ推論に優れています。Microsoft Agent Frameworkは、複数エージェントの連携や高度なワークフロー設計を可能にするOSSフレームワークで、企業向け機能や標準プロトコルにも対応しています。