Web 版 VS Code - Azure

Name: Visual Studio Code
Author: Microsoft

VS Code for the Web は、インストール不要なブラウザーベースの Visual Studio Code です。https://vscode.dev/azure からアクセスできる /azure (略称) 環境は、Azure 開発専用のスペースであり、アプリケーションを数秒で Azure に実行、デバッグ、デプロイできます。

Azure Cloud Shell を搭載したこの環境は、最大 4 時間のコンピューティング時間を提供し、開発環境の手動設定や依存関係のインストールが不要になります。/azure には、最新のライブラリ、拡張機能、ツールがプリロードされており、すぐにコーディングを開始できます。

VS Code for the Web Azure

はじめに

/azure 環境には、Azure アプリケーションの開発とデプロイを開始するために必要なすべてが含まれています。

プリインストールされた拡張機能

Azure Developer CLI - この拡張機能は、Azure Developer CLI を使用して Azure リソースの実行、作成、Azure アプリケーションのデプロイを容易にします。

サポートされているプログラミング言語

すべての主要なランタイムがプリインストールされています。

Python - 3.12.9
Java - openjdk 17.0.16 2025-07-15 LTS
- OpenJDK ランタイム環境 Microsoft-11926113 (ビルド 17.0.16+8-LTS)
- OpenJDK 64-Bit Server VM Microsoft-11926113 (ビルド 17.0.16+8-LTS、混合モード、共有)
Node.js - v20.14.0
C# - 9.0.304

GitHub リポジトリ

GitHub Repository 拡張機能を使用して、変更を GitHub リポジトリに直接シームレスにコミットできます。GitHub リポジトリを使用すると、コードをローカルマシンにプルすることなく、エディター内からリモートでリポジトリを参照および編集できます。拡張機能とその仕組みについては、GitHub リポジトリガイドで詳しく学ぶことができます。

デスクトップ版 VS Code で作業を続ける

Azure Cloud Shell コンテナーの時間が終了した後、デスクトップ版 VS Code で作業を続けたい場合があります。VS Code for the Web のステータスバーにある Continue Working on ボタンを使用して、コードを GitHub の選択したリポジトリにコミットし、ローカル環境に移動します。

このエクスペリエンスでは、ローカルでの継続作業に2つのオプションがあります。

Docker の使用: 事前設定された開発コンテナーを起動します。
VS Code をローカルで使用: リポジトリをクローンし、README を使用して環境を設定します。

Azure のエントリポイント

/azure エクスペリエンスは Microsoft Foundry と統合されており、開発者にとってコードをより身近なものにします。Chat Playground や Agent Playground、そして Microsoft Foundry のホームページなどの環境内で、Open in VS Code for the Web のようなボタンが直接利用できます。詳細は、サンプルのユースケースまたはシナリオのセクションをご覧ください。

始めるために

モデルを選択します。
エージェントを構築してテストします。
View Code を選択し、プログラミング言語と SDK を選択します。
Open in VS Code ボタン (Web 用) を使用して、ワンクリックで VS Code に直接起動します。

または、Microsoft Foundry のホームページからエージェントを作成することもできます。

Microsoft Foundry のホームページ (https://ai.azure.com) を開きます。
ホームページで生成された推奨コードスニペットを表示します。
生成されたコードに基づいてエージェントを作成するワンクリックエクスペリエンスのために、Open in VS Code を選択します。

さらに、開発者は AI App Gallery (https://aka.ms/aiapps) を使用してテンプレートから開始し、Open in VS Code を選択することで、ワンクリックでテンプレートを /azure 環境に起動できます。

始めるために

AI App Gallery (https://aka.ms/aiapps) に移動します。
テンプレートを選択するか、実行したいテンプレートを検索します。
ドロップダウンメニューから Open in VS Code を選択します。
VS Code に直接起動し、GitHub Copilot を使用して質問に答えることができます。

Azure ポータルとの統合も提供しています。開発者は、Azure Copilot でコードを生成する際に、「Open in VS Code」ボタンにアクセスできるようになりました。

始めるために

Azure ポータルを開き、Azure アカウントでサインインします。
Azure Copilot に移動し、構築したいシナリオの開発を開始します。
Copilot がコードを生成したら、生成されたコードファイルを選択し、Open in VS Code を選択します。
VS Code に直接起動し、GitHub Copilot を使用してさらなる質問に答えます。

サンプルのユースケースまたはシナリオ

以下は、\azure 環境で一般的に使用されるシナリオです。

Microsoft Foundry を使用してエージェントを作成する
1. Microsoft Foundry NextGen ポータルにアクセスし、エージェント用に生成されたコードの隣にある Open in VS Code を選択します。
2. VS Code for the Web - Azure 環境が初期化され、環境がセットアップされるのを待ちます。
3. README ファイルを読み、手順に従って create_and_run_agent.py ファイルを実行します。
4. エージェントが作成され、正常に実行されました！Foundry 拡張機能 (プリインストール済み) を使用してエージェントを微調整し続けるか、以下の手順に従ってエージェントでアプリケーションを作成してください。
Microsoft Foundry を使用してモデルデプロイを作成し、VS Code でコードを開く
1. Microsoft Foundry ポータルから、Foundry Models の o3、o4-mini、または MAI-DS-R1 など、ユースケースに最適なモデルを選択します。このケースでは、エージェントワークフローの例として gpt-4o-mini を使用します。
2. gpt-4o-mini モデルカードからモデルエンドポイントをプロビジョニングします。
3. エージェントプレイグラウンドに移動し、最大応答数や過去のメッセージなどの生成制御を変更します。知識、ツール、およびアクションを追加します。
4. サンプルプロンプトを繰り返し、エージェントプレイグラウンドで実験を続けます。
5. 満足したら、View Code ボタンを選択して、エージェントプレイグラウンドでのエージェントとのインタラクションのコンテキストコードサンプルを表示します。
  
  そこでは、エージェント向けの Python、C#、JavaScript の多言語コードサンプルと、モデル向けの JSON、cURL、JavaScript、C#、Go を含むコードサンプルを見ることができます。Entra ID は、エージェントの認証に使用でき、「Key Authorization」がモデルで利用可能になりました。
6. 準備ができたら、Open in VS Code を選択し、VS Code for the Web の /azure 環境にリダイレクトされます。
  
  環境が設定されると、コードサンプル、API エンドポイント、およびキーが新しい VS Code for the Web ワークスペースに自動的にインポートされることに気づくでしょう。
  
  右下隅に、API キーがターミナルの環境変数に設定されており、サンプルコードが正常にダウンロードされていることが表示されます。
7. ターミナルから python agent_run.py を介してモデルをローカルで実行します。数秒以内に、正常なモデル応答が表示されます。
8. azd コマンドを使用して、エージェントを使ったウェブアプリをプロビジョニングおよびデプロイできます。azd init は git リポジトリを初期化し、エージェントをアプリケーション内で使用できるデフォルトの Azure ワークスペースを作成します。
9. azd up は、関連する Azure リソースを作成してウェブアプリをプロビジョニングします。完了すると、ターミナルに表示されるリンクを選択することで、ブラウザーでアプリケーションが実行されていることを確認できます。
10. 左下隅の「Continue on Desktop」を選択して、デスクトップ版 VS Code または GitHub Desktop で作業を続けます。このボタンを使用すると、ワークスペースをワンクリックでローカル環境に移動できます。既存のアプリケーションに開発コンテナーがアタッチされている場合は、そのコンテナーを使用するか、ローカル環境に移動するかを選択できます。
Azure Function アプリをすばやく起動する

上記のクイックスタートは、vscode.dev/azure がすべての前提条件をカバーしているため、vscode.dev/azure に適用できます。
- Python がインストール済み
- Azure Functions Core Tools がインストール済み
- これらは自分でインストールする必要があります。
- Azure Functions 拡張機能
AI Toolkit を使用して AI エージェントを構築およびテストする

主な機能
- 豊富な生成 AI モデルソース (GitHub, ONNX, OpenAI, Anthropic, Google, ...) を備えたモデルカタログ
- リモートホスト型モデル、またはローカルで実行中の Ollama モデルからの独自モデルの持ち込み
- チャットを介したモデル推論またはテスト用のプレイグラウンド
- マルチモーダル言語モデルへの添付ファイルサポート
- 選択した AI モデルのプロンプトの一括実行
- F1スコア、関連性、類似性、一貫性など、サポートされている一般的な評価指標を用いてデータセットでAIモデルを評価する
VS Code 拡張機能と Python を使用した迅速なプロトタイプ作成
Azure Copilot を使用してエージェントを作成、編集、デプロイする