ラボ概要
このラボでは、社内の経費規程に答えつつ、必要なら計算（日当×日数など）もこなす「経費アシスタント」を Azure AI Foundry Agent Service で作ります。チャット補完 API を自分で組み合わせる代わりに、スレッド管理・ツール実行・ファイル検索をサービス側に任せる構成です。
学習目標:
- Azure AI Foundry リソース（Azure AI Services、kind AIServices）とプロジェクトを作成する
- 小型モデルをデプロイし、エージェントを作成して指示（instructions）を与える
- 知識ツール「ファイル検索」に規程ファイルをアップロードし、根拠つきで答えさせる
- アクション ツール「コード インタープリター」で計算や表の作成をさせる
- Python SDK からスレッドを作り、メッセージを送って実行結果を取得する
- エージェントとチャット補完の違い（状態管理・ツール実行の責任の所在）を整理する
- 「Azure OpenAI をデプロイしてチャット プレイグラウンドで挙動を確かめる」ラボ相当の経験
- Python の基本
- kind が AIServices の Azure AI Foundry リソースと、小型モデルのデプロイ
chatが存在すること - エージェントがファイル検索で規程を根拠に答え、コード インタープリターで計算できていること
ラボの構成
- 1Azure Portal にサインインしてラボ環境を確認する
- 2Azure AI Foundry リソースとプロジェクトを作成する
- 3モデルをデプロイする
- 4規程ファイルを用意する
- 5エージェントを作成して指示を与える
- 6知識ツール「ファイル検索」を追加する
- 7アクション ツール「コード インタープリター」を追加する
- 8プレイグラウンドで試す
- 9Python SDK からエージェントを呼び出す
- 10結果を考察する
詳細な手順は、ラボ開始後に画面内のガイドとして表示されます。
構成図
