Azure-Samples/python-ai-agent-frameworks-demos

解決する問題

開発者は、多くのPython AIエージェントフレームワークを比較して選択するのに苦労することがよくあります。このリポジトリは、いくつかの人気フレームワークのすぐに実行可能なサンプルを提供し、すべてAzure OpenAIモデル（またはOpenAI.comやローカルOllamaなどの代替）に接続されています。各フレームワークの環境設定の推測を排除し、ツール呼び出し、スーパーバイザーエージェント、MCPサーバーなどの一般的なパターンの使用方法を示します。

仕組み

このプロジェクトには、examplesディレクトリに一連のPythonスクリプトが含まれています。各スクリプトは、異なるフレームワークまたはエージェントパターンを示します。サンプルは準備された環境で実行することを目的としています：GitHub Codespacesでリポジトリを開く（デフォルト設定はAzure OpenAIを使用し、オプションのOllama設定はローカルモデルを事前インストール）、VS Code Dev Containersを使用する、またはuvでローカルPython環境を設定できます。すべてのスクリプトは、.envファイルからモデル接続の詳細を読み取ります。READMEは、3つのモデルプロバイダーを構成する方法を説明しています：Azure OpenAI（Azure Developer CLIを使用してリソースをプロビジョニング）、OpenAI.com（APIキーとモデルを設定するだけ）、またはOllama（ローカルサーバー）。構成後、任意のサンプルスクリプトを直接実行でき、各スクリプトは特定の機能を示します：基本エージェント、1つまたは複数のツールを持つエージェント、サブエージェントを調整するスーパーバイザー、ワークフローベースのエージェント、グラフベースの状態機械、関数呼び出し、および外部ツールのためのMCPサーバーとの統合。

対象読者

1つのフレームワークにコミットする前に、AIエージェントフレームワークの実用的で並列的なサンプルを望むPython開発者。また、Azure OpenAIをすでに使用しており、異なるエージェントパターンを探索したり、Microsoft Agent Framework、LangChain v1 + LangGraph、OpenAI Agents、PydanticAI、LlamaIndexなどのフレームワークが類似のタスクをどのように処理するかを評価したいチームにも役立ちます。

ハイライト

• 6つの主要なPythonエージェントエコシステムをカバー：Microsoft Agent Framework、LangChain v1 + LangGraph、OpenAI Function CallingとOpenAI Agents、PydanticAI、LlamaIndex。
• サンプルスクリプトは一般的なエージェントパターンを示します：基本エージェント、ツール使用エージェント、マルチツールプランナー、スーパーバイザーオーケストレーション、ワークフローグラフ、MCP（モデルコンテキストプロトコル）統合。
• 環境変数を変更するだけで、Azure OpenAI、OpenAI.com、またはローカルOllamaサーバーに対して同じサンプルを実行します。
• インフラストラクチャ・アズ・コードスクリプトは、Azureパスを選択すると、Azure OpenAIリソースを自動的にプロビジョニングします（Azure Developer CLI経由）。
• 複数のクイックスタートルートを提供：デフォルトまたはOllamaコンテナを使用したGitHub Codespaces、VS Code Dev Containers、またはuvベースのローカル設定。