microsoft/OpenAIWorkshop

これは何か？

MicrosoftのAIツールを使用して、AIエージェント（単なるチャットだけでなく、自律的にアクションを実行できるソフトウェア）を設計、構築、デプロイする方法を学ぶための、無料のオープンソースコード、ドキュメント、サンプルシナリオのコレクションです。これは自習形式のワークショップとして構成されており、ビジネスシナリオに従い、サンプルコードを試し、さまざまなエージェント設計を実験できます。

何ができるのか？

現実的なビジネス課題に対するAIエージェントの設計とプロトタイプ作成
さまざまなエージェント構成の比較 — 単一エージェント、複数のエージェントの連携、エージェント間でのタスク引き継ぎ
完全なシステムの構築 — データベースやバックエンドツールから、エージェントオーケストレーション、Webフロントエンド（ReactまたはStreamlit）まで
エンタープライズグレードのセキュリティを備えたAzureへのデプロイ（プライベートネットワーク、マネージドID、自動化されたCI/CD）

主な技術

Microsoft Agent Framework — 複数のエージェントのオーケストレーション、エージェント間の引き継ぎ、チェックポイント処理を管理
MCP (Model Context Protocol) Server — 認証とロールベースのアクセス制御を備えた、エージェントに外部ツール（データベースアクセスなど）を提供するための標準的な方法
ワークフローオーケストレーション — 「ファンアウト/ファンイン」パターン（並列タスクの統合）、人間による承認ステップ、リアルタイム監視を備えた永続的なタスクシステム。不正検知デモを含む
可観測性 — エージェントの動作、呼び出されたツール、AIモデルの呼び出し方法の完全なトレーシング。構築済みのGrafanaダッシュボード付き
エージェント評価 — カスタムメトリクスとデータセットを使用したエージェントパフォーマンスのテスト
状態の永続化 — 会話履歴とエージェントの状態をメモリまたはCosmosDBに保存
Infrastructure-as-code — 本番環境デプロイ用のTerraform/Bicepテンプレート
CI/CDパイプライン — 開発環境から本番環境への自動昇格、開発者ごとの環境、評価ゲート付き

始め方

READMEには6つのステップが記載されています：

セットアップ手順を確認する
ビジネスシナリオとエージェント設計を読む
マルチエージェントパターン（シングル、Magenticオーケストレーション、または引き継ぎ）を選択する
人間が介在する永続的な不正検知ワークフローを試す
カスタマイズの前にシステムアーキテクチャを学習する
トラブルシューティングにはサポートガイドを使用する

デプロイオプション

4つのデプロイ方法が文書化されています：

Azure Developer CLI — ワンコマンドでのクイックスタート
手動デプロイ — Terraform/Bicepを使用したPowerShell
エンタープライズセキュリティ — VNet、プライベートエンドポイント、マネージドID
GitHub Actions CI/CD — OIDC認証付き

注意事項

LICENSEファイルに記載された条件の下でライセンスされています
行動規範とセキュリティガイドラインが含まれています
Microsoftは、さらなる参照先としてAgent Frameworkプロジェクトへのリンクを明示しています