ハンドオフパターンでは、あるエージェントが会話の制御を次のエージェントに完全に引き渡します。 引き継いだエージェントが、その後の会話をすべて担当します。 これは 「agent-as-tools」パターンとは異なります。 (agent-as-tools では、メインのエージェントが他のエージェントを補助ツールとして呼び出しますが、会話の制御自体はメインエージェントが保持します。) 以下は、このハンドオフワークフローの構成例です： var workflow = AgentWorkflowBuilder .CreateHandoffBuilderWith(triageAgent) .WithHandoffs(triageAgent, [receptionistAgent, behaviouralAgent, technicalAgent, summariserAgent]) .WithHando

All134Core7Python41.NET29TypeScript24Java26Rust7 All134Foundry32M3653General13Data23Messaging14Entra15Monitoring9Integration7Compute8Communication5Frontend3Partner2 Build Azure AI Foundry agents using the Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Use when creating persistent agents with AzureAIAgentsProvider, using hosted tools (code interpreter, file search, web search), in

マイクロソフトは、AIエージェントの能力を拡張する「Agent Skills」の仕組みに対応した、.NETの開発スキルを向上させる「.NET Skills」を公開しました。 Agent Skillsは、Anthropicが提唱したAIエージェントの能力を拡張する仕組みです。現在では事実上の業界標準となっています。 Agent Skillsに対応したフォーマットで記述された情報をAIエージェントに読み込ませることで、特定のタスクに特化した知識や手順などを組み込むことができます。 参考：Anthropic、AIエージェントにタスクの手順や知識を組み込める「Agent Skills」をオープンスタンダードに。早くもVS CodeやCursorなどがサポート .NETのコーディングやパフォーマンス分析、デバッグなどに対応 マイクロソフトが公開した「.NET Skills」は、.NETのコーディング

こちらは Microsoft Azure Tech Advent Calendar 2025 1日目 の記事です。 はじめに Azure を支えるネットワークインフラ について、公式ドキュメント等にある情報をまとめつつ、図解しながら、その構造や通信の経路などを掘り下げてみます。特に バックボーン あたりをフォーカスして記載しています。また本記事とあわせ、本当に通信がインターネットに出てないか検証した記事も併せてご覧ください。 早速図解してみる - Azure ネットワークの概要 Azureのデータセンター内(左端) から オンプレミス拠点(右端) までのネットワーク概要 Azureのデータセンター内 個々のリソースまでのネットワーク概要 概ね全体像はこのようなイメージです。 Azure のリージョンを構成する複数のデータセンター同士は RNG (Regional Network Gatew

［速報］マイクロソフト、MCP on Windowsをプレビュー公開。AIエージェントがWindowsやアプリの操作、設定などを可能に。Ignite 2025 マイクロソフトは日本時間11月19日未明に開幕した年次インベント「Microsoft Iginte 2025」で、WindowsによるネイティブなMCP（Model Context Protocol）機能となる「MCP on Windows」のパブリックプレビュー公開を発表しました。 AIエージェントがWindowsを操作可能に MCPとは一般に、生成AIが外部のツールを呼び出して情報を取得したり操作したりする際に使われるプロトコルです。生成AI やAIエージェントがMCPクライアントとなり、情報提供や操作の対象となる側がMCPサーバとなります。 MCP on Windowsは、WindowsネイティブなMCPサーバの実装により、ま

このチュートリアルは執筆時点のプレビュー版の Microsoft Agent Framework が基になっています。 Microsoft Agent Framework は、今後のバージョンアップで内容が変わる可能性があります。 このチュートリアルについて このチュートリアルでは、Microsoft Agent Framework と Model Context Protocol (MCP) を使用した AI エージェント開発を、C#/.NET で段階的に学習できます。 ローカル LLM(Ollama) や Azure OpenAI を利用した AI エージェントの作成 MCP サーバーの実装 エージェントと MCP サーバーの統合 前提知識 プログラミング言語 C# 学習の進め方 各ステップは前のステップの知識を前提としているため、順番に進めることを強く推奨します。 1. 準備から始め

概要 本記事では、Microsoft Entra External ID を活用して、B2C（Business to Consumer）向けのアプリケーションを構築します。 ユーザーは、Blazor アプリケーション上でセルフサインアップ（自分でアカウント登録）を行うことができます。 さらに、サインアッププロセスをカスタマイズすることで、ユーザーが登録時に追加情報（利用者ID、利用規約への同意）などの追加情報を入力できるようにします。これにより、アプリケーション側でユーザー属性に応じた処理や表示を柔軟に行うことが可能になります。 開発環境 主な開発環境は以下の通りです。 .NET 9.0 Microsoft Visual Studio 2022 Community (64ビット) Version 17.14.7 C# 13.0 Windows 11 Pro 64bit 24H2 プロジェク

クラウド開発成功秘話 (1) - Microsoft Azure クラウドの起源は、レドモンドの社屋内に 2006 年に MS 社員が経営陣に無断で自作した 1,000 台程度の実験試作サーバー置き場環境。そのうち電気が足らなくなったので周辺の建物からコンセントを引いてきた。 クラウド開発成功秘話 (1) - Microsoft Azure クラウドの起源は、レドモンドの社屋内に 2006 年に MS 社員が経営陣に無断で自作した 1,000 台程度の実験試作サーバー置き場環境。そのうち電気が足らなくなったので周辺の建物からコンセントを引いてきた。 Microsoft Azure を開発した Ray Ozzie 氏のインタビュー: 『Ozzie の下で、Srivastava は Microsoft では通常見られない手法を用いて Red Dog (※ Azure のコードネーム) を自由に

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こんにちは、$@(ダラ～っと)です(๑Ò﹃ Ó๑)ゝ はじめに Windows Subsystem for Linux2（WSL2）といえば、Windows 10/11で利用可能なLinux環境です。 検証環境やビルド等で、Linuxが欲しい時に気軽に使えて重宝しています。 Microsoft Store からインストールする方法が一般的だと思いますが、諸事情によりMicrosoft Storeが使えない場合のインストール方法をメモします。 また、同じバージョンのLinux ディストリビューションを使用できるようにします。 （社内的にDockerが気軽に使えないので苦労します。。。） 何がわかる？ Microsoft Storeを使わないwsl2のインストール方法 環境 Windows 10 必要環境要件 x64システムの場合: バージョン 1903 以降 (ビルド 18362.1049

年の瀬も迫ってまいりました。 本記事は C# Advent Calendar 2024 の16日目の記事です。 本記事は未完成で鋭意執筆中ではありますが、Advent Calendar に穴を空けたままにしておくのも申し訳ないので、一旦プレビュー版として公開します。 年内には完成させたいと思っています。しばらくお待ちください。 GitHub に dotnet/extensions というリポジトリがあります。 ここはかつて、Microsoft.Extensions.DependencyInjection 等に代表される Microsoft.Extensions 系ライブラリのソースコード リポジトリだったのですが、.NET 5.0 の頃に、それらは dotnet/runtime や dotnet/aspnetcore といったリポジトリに統合されていきました。 その後しばらく廃墟になってい

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追記 このライブラリはプレビュー版です。 2024/11/29 時点の情報です。今後のバージョンアップや仕様変更により内容が変わる可能性があります。 はじめに 先日 Microsoft.Extensions.AI が爆誕しました。 これまでは、複数 AI モデルに対応しないといけないようなケースでは AI モデルごとの SDK を抽象化するレイヤーが必要でした。 例えば私が割とよく触っているものだと Semantic Kernel が IChatCompletionService というインターフェースを提供していて、これを実装するクラスとして Azure OpenAI や OpenAI や Mistral や Google, Hugging Face, Azure AI Inference, Ollama, Anthropic 向けの実装があります。 これでアプリを作ることは出来るのです

Azure Communication Services Emailを使ってメール配信サービスを作る！ そもそもの話として Azure VM 上に SMTP サーバーを構築することは非推奨かつサポート外です。 そのため、例えばAzure上に構築したWebサービスからの通知メールとしてプログラムからメールを送信したい場合、今まではSendGrid等のような、サードパーティーサービス(PaaS)の利用がAzure公式ドキュメントでも案内されていました。 Azure Communication Services Eメール機能の一般提供 しかし、ついに今回Azure Communication Services Emailが一般提供したよってメール送信機能もファーストパティーサービスを使えるようになりました🎉 Azure Communication Servicesとメール通信サービスのデプロイ

.NET MAUIがバージョン1.0に到達。C#/.NETのシングルコードベースでWin/Mac/iOS/Androidのネイティブアプリを開発可能に。Microsoft Build 2022 マイクロソフトはC#とXAMLを用いてシングルコードベースでWindows、macOS、iOS、Androidのネイティブアプリケーションを開発できるフレームワークである「.NET MAUI」（.NET Multi-platform App UI）がバージョン1.0の正式版に到達したことを発表しました。 Introducing .NET MAUI One Codebase, Many Platforms Now, you and 5 million+ other .NET devs have a first-class, cross-platform UI stack targeting Andro

前回は、Bicepの性質から、どのような基本設計でIaCを指向するか書きました。 https://tech.guitarrapc.com/entry/2021/07/15/033715 今回は、実際にBicep Resourceを使って書くときに、どのような工夫が必要なのかメモしておきます。 概要 Bicep Resource Preview リソースと ARM Template Previewページは手薄 Bicep Module 粒度 Bicep Parameter string, int, bool の扱いやすさ object型の型宣言が弱い array 型の型宣言が弱い 実行時Parameter の渡し方 existing と リソースの存在保障 existing の実行成功は存在保障ではない Role Name の取得 Built-in Role Custom Role 来てほし

Azureの構成をIaCしたいとなると、おおむね選択肢は次の3つになりそうです。 ARM Template Terraform Pulumi TerraformとPulumiはおおむね同じ性質ですが、PulumiはAzureに対しては他のクラウドよりも優先的に機能が入るのでちょっと面白いです。 とはいえ、世の中的にはAzureの構成はARM Templateが一番合ってるといわれるとかいわれないとか。 ARM Templateは人間が使うフォーマットじゃないので一ミリも興味がでなかったのですが、Azure BicepがDSLとして出てきたこともあり、ここしばらくはAzureでBicepを使って構成してみたので設計メモを書いておきます。 概要 Bicep と ARM Template Stateless デプロイのスコープ デプロイモード デプロイによる一致保障 デプロイ方法と適用 IaC

２０２５年追記 いくつかのupdateを取り込んで最新化した記事を公開しました はじめに Azure環境作ったら最初にやるべきこと（2021年版）と題して一記事書いてみたいと思います。 ※補足事項 「Azure環境作ったら最初にやるべきこと」の定義 この場では「どんなサービス／リソースを使うかに関わらず、誰もが全環境でやるべき最初のステップ」という主旨ととらえていただければと思います。 Azure環境運用していくうえで、「SQL Databaseのベストプラクティスは何？」とか「Web Appsだったらこうやって使うよね」とか細かい設定を挙げると色々あるのですが、今回は対象外。 なので、基本的には「Azureを使うすべて人」にとって意味のある記事になってるはずです。 先駆者たちの情報を探す AWSだと個人のブログもいっぱいあるし、かの有名なClassmethodさんのブログでもこういった記

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Azure Virtual Machine Scale Sets (VMSS) は、VM イメージからオートスケール可能な VM 群を作成し、管理してくれる便利なサービスです。 VMSS を運用していくに当たって、更新したアプリケーションを VMSS にデプロイしたい、オートスケールで新たに起動した VM で最新のアプリケーションが稼働することを保証したい、OS やミドルウェアのバージョンを定期的に更新したい、といったニーズが出てくると思います。 本記事では、こういったニーズに応えるための VMSS の更新方法について整理しま