VS Codeのエージェントモードを拡張するには、を試してください！

Web 用 VS Code - Azure

VS Code for the Web は、インストール不要でブラウザベースの Visual Studio Code です。https://insiders.vscode.dev/azure からアクセスできる /azure (短縮形) 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 Azure に数秒で実行、デバッグ、デプロイできます。

Azure Cloud Shell を基盤とし、この環境では最大 4 時間の計算時間が提供され、開発環境を手動で構成したり、依存関係をインストールしたりする必要がなくなります。/azure には、すぐにコーディングを開始できる最新のライブラリ、拡張機能、ツールが事前にロードされています。

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 - この拡張機能により、Azure Developer CLI を使用して、Azure リソースの実行と作成、Azure アプリケーションのデプロイが容易になります。

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 17.0.14 2025-01-21 LTS
    • OpenJDK Runtime Environment Microsoft-10800290 (ビルド 17.0.14+7-LTS)
    • OpenJDK 64-Bit Server VM Microsoft-10800290 (ビルド 17.0.14+7-LTS、混合モード、共有)
  • Node.js - v20.14.0
  • C# - 9.0.0

GitHub リポジトリ

GitHub リポジトリ拡張機能を使用して、変更を GitHub リポジトリに直接コミットできます。GitHub リポジトリを使用すると、ローカル マシンにコードをプルすることなく、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。拡張機能とそのしくみについては、GitHub リポジトリ ガイドで詳しく説明しています。

デスクトップ版 VS Code で作業を続行する

Azure Cloud Shell コンテナの時間が終了した後、デスクトップ版 VS Code で作業を続行し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 [作業を続行] ボタンを使用して、コードを選択した GitHub 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、ローカルでの継続のために2つのオプションがあります

  • Docker を使用する: 事前設定された開発コンテナを起動します。
  • VS Code をローカルで使用する: 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 エントリ ポイント

/azure エクスペリエンスは Azure AI Foundry と統合されており、コードを開発者に近づけます。[VS Code for the Web で開く] などのボタンは、チャット プレイグラウンドやエージェント プレイグラウンドなどの環境内で直接利用できます。詳細については、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参照してください。

はじめに

  1. モデルを選択します。
  2. エージェントを構築してテストします。
  3. [コードの表示] を選択し、プログラミング言語と SDK を選択します。
  4. [VS Code で開く] ボタンを ワンクリック するだけで、Web 版 VS Code を直接起動します。

さらに、開発者は AI アプリ ギャラリー (https://aka.ms/aiapps) を使用してテンプレートを開始し、[VS Code で開く] を選択して、/azure 環境でテンプレートをワンオペレーションで起動できます。

はじめに

  1. AI アプリ ギャラリー (https://aka.ms/aiapps) に移動します。
  2. 実行したいテンプレートを選択または検索します。
  3. ドロップダウン メニューから [VS Code で開く] を選択します。
  4. VS Code を直接起動し、GitHub Copilot を使用して質問に答えてもらいましょう。

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。

  • Azure AI Foundry を使用してモデルのデプロイを作成し、VS Code でコードを開く

    1. Azure AI Foundry ポータルから、Foundry モデルの 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。

      Screenshot that shows Azure AI Foundry Portal

    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。

      Screenshot that shows Azure AI Foundry Portal Model

    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、アクションを追加します。

      Screenshot that shows model output

    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. 問題がなければ、[コードの表示] 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確認します。

      Screenshot that shows view code button

      そこでは、エージェント用の Python、C#、JavaScript の多言語コードサンプルと、モデル用の JSON、cURL、JavaScript、C#、Go が含まれており、Entra ID を使用してエージェントを認証できます。「キー認証」がモデルで利用可能になりました。

      Screenshot that shows EntraID auth

    6. 準備ができたら、[VS Code で開く] を選択し、Web 版 VS Code の /azure 環境にリダイレクトされます。

      Screenshot that shows Open in VS Code button

      環境がセットアップされると、コードサンプル、API エンドポイント、キーが新しい Web 版 VS Code ワークスペースに自動的にインポートされることがわかります。

      Screenshot that shows loading dial

      右下隅に、API キーがターミナルの環境変数に設定され、サンプルコードが正常にダウンロードされたことが表示されます。

      Screenshot that shows loaded environment

    7. python agent_run.py を介してターミナルでモデルをローカルで実行します。数秒以内に、成功したモデル応答が表示されます。

      Screenshot that shows agent python file

    8. azd コマンドを使用して、エージェントを使用した Web 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。

      Screenshot that shows azd init

    9. azd up は、関連する Azure リソースを作成して Web アプリをプロビジョニングします。完了したら、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。

      Screenshot that shows azd up

    10. 左下隅の「デスクトップで続行」を選択して、デスクトップ版 VS Code または GitHub Desktop で作業を続行します。このボタンを使用すると、ワークスペースを一度の操作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がアタッチされている場合は、そのコンテナを使用するか、ローカル環境に移動するかを選択できます。

      Screenshot that shows Continue On button

  • 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 に適用されます。

    • Python がインストールされています
    • Azure Functions Core Tools がインストールされています
    • これらを自分でインストールする必要があります
    • Azure Functions 拡張機能

  • Azure AI Toolkit を使用した AI エージェントの構築とテスト

    主な機能

    • 豊富な生成AIモデルソース（GitHub、ONNX、OpenAI、Anthropic、Googleなど）を備えたモデルカタログ
    • リモートでホストされているモデル、またはローカルで実行されている Ollama モデルから独自のモデルを持ち込む
    • 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の添付ファイルサポート
    • 選択したAIモデルのバッチ実行プロンプト
    • 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ツールでデータセットを使用して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ピング

制限

VS Code for the Web はデスクトップ版 VS Code とほぼ同等ですが、開発環境にはいくつかの制限があります。

  • Cloud Shell 以外のターミナルアクセスはできません
  • 一部のネイティブ拡張機能または言語機能のサポートが限定的です
  • オフラインサポートはありません

トラブルシューティング

VS Code for the Web - Azure で問題が発生した場合は、GitHub リポジトリに問題をログしてください。

アカウントの種類に関するプロンプトの問題

"このトンネルを開始するために使用したアカウントの種類は何ですか？" というプロンプトが表示された場合、おそらく vscode.dev/azure を使用しており、insiders.vscode.dev/azure を使用していません。現在、この製品は Insiders でのみ利用可能です。これを修正するには、https://insiders.vscode.dev/azure に移動してください。

Screenshot that shows Account Type

接続の問題

https://insiders.vscode.dev/azure に接続できない場合、通常は Azure Cloud Shell をリセットすることで解決できます。これは Azure Portal から実行できます。

Azure Portal の右上隅にあるボタンを使用して Cloud Shell を開きます。

Screenshot that shows Azure Portal

次に、設定ドロップダウンで [ユーザー設定のリセット] を選択します。

Screenshot that shows Settings

完了すると、この画面が表示されます。

Screenshot that shows Azure Cloud Shell

ログの収集

拡張機能のログは、vscode.dev/azure の問題を診断するのに役立ちます。出力ビューに移動し、VS Code for the Web - Azure 出力チャネルを選択することでアクセスできます。

Screenshot that shows Logs

Screenshot that shows Logs

関連リソース

以下のリソースで学習と探索を続けてください

フィードバックとサポート

vscode.dev/azure を使用していて問題を見つけたら、GitHub リポジトリに問題を報告してください。詳細が多ければ多いほど良いです。可能であれば、「VS Code for the Web - Azure」出力チャネルからのログを含めてください。

05/12/2025