Foundry Toolkit for VS Code でホスト型エージェントを作成およびデプロイする
ホスト型エージェントは、Microsoft Foundry Agent Service 上で実行されるコードベースの AI エージェントです。管理されたホスティング、スケーリング、監視、および安全な実行環境を提供するため、インフラストラクチャではなくエージェントのロジックに集中できます。Visual Studio Code 用の Microsoft Foundry Toolkit を使用すると、Python または .NET のさまざまなプロジェクトテンプレートから新しいホスト型エージェントを迅速に作成し、ローカルで開発・テストを行い、Foundry プロジェクトに直接デプロイできます。
新しいホスト型エージェントの作成
新しいホスト型エージェントを作成するには
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Foundry Toolkit のメインサイドバーで、MY RESOURCES > プロジェクト名 > Hosted Agents (Preview) の順に移動し、そのツリーノードの右側にある + を選択します。
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Visual Studio Code のメインエリアに「Create Hosted Agent from Sample（サンプルからホスト型エージェントを作成）」デザイナーが表示されます。
最初のステップでは、エージェントの詳細を選択します
- Programming language（プログラミング言語） - Python または C# を選択します。
- Framework（フレームワーク） - フレームワークを選択するか、フレームワークなしを選択します。
- Protocol Type（プロトコルタイプ） - プロトコルタイプを選択します。
- Sample（サンプル） - 新しいホスト型エージェントの開始点として使用するサンプルプロジェクトです。
選択内容に応じて、ドロップダウンリストに異なるサンプルプロジェクトが表示されます。
注意ワークスペースのコンテキスト（プログラミング言語、プロジェクトなど）に基づいて、一部のフィールドが自動入力される場合があります。そのため、すべてのフィールドで値を「選択」する必要はありません。
Next（次へ） ボタンを選択します。
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2番目のステップでは、以下を選択します
- Workspace folder（ワークスペースフォルダー） - 新しいプロジェクトのファイルを保存するローカルドライブ上の場所です。
- Environment setup（環境設定） - 新しいホスト型エージェントのデプロイ先を事前に選択したい場合に選択します。これにより、Subscription and project name（サブスクリプションとプロジェクト名） および Model deployment（モデルのデプロイ） オプションが表示されます。
- Subscription and project name（サブスクリプションとプロジェクト名） - オプションのステップ。デプロイ先の Azure サブスクリプションと Foundry プロジェクト名を選択します。
- Model deployment（モデルのデプロイ） - このホスト型エージェントのターゲットとするモデルを選択します。
Create（作成） ボタンを選択します。
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生成されたファイルと共に新しい Visual Studio Code インスタンスが開きます。ファイルの数や名前は、選択したサンプルによって異なります。
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README.mdファイルを読み、サンプルの説明、新しいホスト型エージェントのデプロイ手順、およびトラブルシューティングの手順を確認してください。
ホスト型エージェントのデプロイ
サンプルプロジェクトを変更して独自のカスタムロジックを実装した後、エージェントを Foundry にデプロイします。
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Foundry Toolkit サイドバーで、DEVELOPER TOOLS > Build > Deploy to Microsoft Foundry を選択します。
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既定のプロジェクトが選択されていない場合、メインエリアに「Deploy Hosted Agents（ホスト型エージェントのデプロイ）」デザイナーの最初のステップである「Foundry Project Setup（Foundry プロジェクトのセットアップ）」が表示されます。Azure サブスクリプションと Foundry プロジェクト名を選択します（または新しいプロジェクトを作成します）。
Next（次へ） ボタンを選択します。
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「Basics（基本）」ステップで、デプロイ方法を選択します。以下のいずれかを選択します。
- Code（コード）
- Container（コンテナ）
どちらを選択したかに応じて、次のステップで異なる情報を入力するよう求められます。
ホスト型エージェントを ZIP パッケージ内のソースコードとしてデプロイする
Code オプションを選択した場合
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次に、以下から選択します
- Remote - Azure がプロビジョニング中に requirements.txt またはプロジェクトファイルから依存関係をインストールします。
- Bundled - 依存関係が
packages/またはpublish出力に含まれている ZIP をそのまま実行します。
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以下へのデプロイを選択します
- New agent（新しいエージェント） - 新しいホスト型エージェントの名前を入力します。
- Existing agent（既存のエージェント） - 既存のホスト型エージェントのリストボックスから選択します。
Next（次へ） ボタンを選択します。
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「Review + Deploy（確認とデプロイ）」ステップで、以下を選択します
- Language（言語） - Python または C#。
- Runtime Version（ランタイムバージョン） - 使用するランタイムのバージョン。
- Entry point（エントリポイント） - エージェントを起動するためのコマンド。
- CPU and Memory（CPU とメモリ） - ホスト型エージェントが利用するコンピューティングリソースとメモリの量。
注意CPU とメモリの選択は、ホスト型エージェントの課金に影響します。
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Deploy（デプロイ） ボタンを選択します。「Deployment progress and success（デプロイの進捗と成功）」のセクションに進んでください。
ホスト型エージェントを ACR 経由の Docker コンテナとしてデプロイする
Container オプションを選択した場合
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次に、以下から選択します
- Default ACR - Foundry がコンテナレジストリを作成および管理します。
- Custom ACR - Azure 内で所有しているコンテナレジストリを使用します。
- Custom ACR image - 事前にビルドされた ACR イメージの URL を使用します。
Custom ACR を選択した場合は、ACR URL を提供する必要があります。
Custom ACR image を選択した場合は、イメージの URL を提供する必要があります。
- 以下へのデプロイを選択します
- New agent（新しいエージェント） - 新しいホスト型エージェントの名前を入力します。
- Existing agent（既存のエージェント） - 既存のホスト型エージェントのリストボックスから選択します。
Next（次へ） ボタンを選択します。
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「Review + Deploy（確認とデプロイ）」ステップで、CPU and Memory（CPU とメモリ）（ホスト型エージェントが利用するコンピューティングリソースとメモリの量）を選択します。
注意CPU とメモリの選択は、ホスト型エージェントの課金に影響します。
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Deploy（デプロイ） ボタンを選択します。「Deployment progress and success（デプロイの進捗と成功）」のセクションに進んでください。
デプロイの進捗と成功
Deploy（デプロイ） ボタンを選択すると、デプロイが進行中であるという通知が表示され、ターミナルの出力にログが表示されます。数分後にエージェントのデプロイが正常に完了し、ホスト型エージェントのプレイグラウンドがメインビューに読み込まれます。
Details（詳細） タブを選択して、エージェントとデプロイの詳細を表示します。
また、Foundry Toolkit サイドバーの MY RESOURCES > プロジェクト名 > Hosted Agents (Preview) > エージェント名 に新しいホスト型エージェントが表示されるはずです。
学んだこと
この記事では、以下の方法を学びました。
- 「Hosted Agent」機能を使用して、目的のプログラミング言語、API フレームワークなどに基づくサンプルから新しいホスト型エージェントプロジェクトを作成します。
- 「Deploy hosted agent」機能を使用して、ホスト型エージェントの Foundry へのデプロイを構成し、開始します。
次のステップ
- エージェントインスペクターを使用して、エージェントのテストとデバッグを行います。