接続されたエージェントを使用して、コラボレーション用のマルチエージェント システムを構築する

マルチエージェント セットアップの作成

1. ポータルの [エージェント] ページに移動します
2. 一覧から既存のエージェントを選択するか、新しいエージェントを作成します。
3. エージェントのセットアップ パネルで [ 接続済みエージェント ] セクションまで下にスクロールし、[ +] を選択します。

4. 表示されるダイアログで、タスクを委任するメイン エージェントのエージェントを選択し、次の内容を説明します。

   • ドロップダウンから 既存のエージェント を選択します。 これは、メイン エージェントがタスクを委任する接続されたエージェントです。
   • 接続されているエージェントの 一意の名前 を入力します (文字とアンダースコアのみ)。 この名前は、API レベルの関数呼び出しに使用されます。 正確な再現率を最大限に高めるために、記述的で機械が読み取れる形式にしてください（例：summarize_text、lookup_product_info）。
   • 接続されたエージェントを呼び出すタイミングと理由の明確な 説明 を追加します。 これは、実行時に接続されたエージェントにタスクを渡すタイミングに関するメイン エージェントの意思決定をガイドするのに役立ちます。

5. + 追加を選択する

6. 手順 3 ~ 5 を繰り返して、メイン エージェントに特殊なエージェントを追加します。

7. 接続されているエージェントがセットアップ パネルに表示されたら、上にスクロールして [プレイグラウンドで試す] を選択します

8. エージェントプレイグラウンドのテストプロンプトを使用して、メインエージェントが該当する場合に接続されたエージェントにタスクを正しくルーティングすることを検証します。 たとえば、ツールが構成されていない research_agent というメイン エージェントを作成し、 stock_price_botという名前のエージェントを接続した場合は、次のようなプロンプトを試してください。

   "Microsoft の現在の株価は何ですか?

   research_agentは、定義したルーティングの説明に基づいて、この要求をstock_price_botに委任する必要があります。

.NET SDK を使用する

エージェントが接続されたエージェントを使用できるようにするには、エージェント ID、名前、および説明と共に ConnectedAgentToolDefinition を使用します。

1. まず、エージェント クライアントを作成し、環境変数を読み取る必要があります。環境変数は、次の手順で使用します。

   var projectEndpoint = configuration["ProjectEndpoint"];
   var modelDeploymentName = configuration["ModelDeploymentName"];
   
   PersistentAgentsClient client = new(projectEndpoint, new DefaultAzureCredential());
   

2. 次に、メイン エージェント mainAgentと、エージェント クライアントを使用して接続 stockAgent エージェントを作成します。 この接続されたエージェントは、 ConnectedAgentToolDefinitionの初期化に使用されます。

   PersistentAgent stockAgent = client.Administration.CreateAgent(
           model: modelDeploymentName,
           name: "stock_price_bot",
           instructions: "Your job is to get the stock price of a company. If you don't know the realtime stock price, return the last known stock price."
           // tools: [...] tools that would be used to get stock prices
       );
   ConnectedAgentToolDefinition connectedAgentDefinition = new(new ConnectedAgentDetails(stockAgent.Id, stockAgent.Name, "Gets the stock price of a company"));
   
   PersistentAgent mainAgent = client.Administration.CreateAgent(
           model: modelDeploymentName,
           name: "stock_price_bot",
           instructions: "Your job is to get the stock price of a company, using the available tools.",
           tools: [connectedAgentDefinition]
       );
   
   
   

3. 次に、スレッドを作成し、エージェントの質問を含むメッセージを追加し、実行を開始します。

   PersistentAgentThread thread = client.Threads.CreateThread();
   
   // Create message to thread
   PersistentThreadMessage message = client.Messages.CreateMessage(
       thread.Id,
       MessageRole.User,
       "What is the stock price of Microsoft?");
   
   // Run the agent
   ThreadRun run = client.Runs.CreateRun(thread, agent);
   do
   {
       Thread.Sleep(TimeSpan.FromMilliseconds(500));
       run = client.Runs.GetRun(thread.Id, run.Id);
   }
   while (run.Status == RunStatus.Queued
       || run.Status == RunStatus.InProgress);
   
   // Confirm that the run completed successfully
   if (run.Status != RunStatus.Completed)
   {
       throw new Exception("Run did not complete successfully, error: " + run.LastError?.Message);
   }
   

4. エージェント メッセージを時系列でコンソールに出力します。

   Pageable<PersistentThreadMessage> messages = client.Messages.GetMessages(
       threadId: thread.Id,
       order: ListSortOrder.Ascending
   );
   
   foreach (PersistentThreadMessage threadMessage in messages)
   {
       Console.Write($"{threadMessage.CreatedAt:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - {threadMessage.Role,10}: ");
       foreach (MessageContent contentItem in threadMessage.ContentItems)
       {
           if (contentItem is MessageTextContent textItem)
           {
               string response = textItem.Text;
               if (textItem.Annotations != null)
               {
                   foreach (MessageTextAnnotation annotation in textItem.Annotations)
                   {
                       if (annotation is MessageTextUriCitationAnnotation urlAnnotation)
                       {
                           response = response.Replace(urlAnnotation.Text, $" [{urlAnnotation.UriCitation.Title}]({urlAnnotation.UriCitation.Uri})");
                       }
                   }
               }
               Console.Write($"Agent response: {response}");
           }
           else if (contentItem is MessageImageFileContent imageFileItem)
           {
               Console.Write($"<image from ID: {imageFileItem.FileId}");
           }
           Console.WriteLine();
       }
   }
   

5. スレッドとエージェントを削除してリソースをクリーンアップします。

   agentClient.DeleteThread(threadId: thread.Id);
   agentClient.DeleteAgent(agentId: agent.Id);
   agentClient.DeleteAgent(agentId: connectedAgent.Id);
   

マルチエージェント セットアップの作成

マルチエージェント セットアップを作成するには、次の手順に従います。

1. クライアント オブジェクトを初期化します。

   import os
   from azure.ai.projects import AIProjectClient
   from azure.ai.agents.models import ConnectedAgentTool, MessageRole
   from azure.identity import DefaultAzureCredential
   
   
   project_client = AIProjectClient(
   endpoint=os.environ["PROJECT_ENDPOINT"],
   credential=DefaultAzureCredential(),
   )
   

2. "main" エージェントに接続されるエージェントを作成します。

   stock_price_agent = project_client.agents.create_agent(
       model=os.environ["MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
       name="stock_price_bot",
       instructions="Your job is to get the stock price of a company. If you don't know the realtime stock price, return the last known stock price.",
       #tools=... # tools to help the agent get stock prices
   )
   

3. エージェント ID、名前、および説明を使用して、接続されたエージェント ツールを初期化します

   connected_agent = ConnectedAgentTool(
       id=stock_price_agent.id, name=stock_price_agent.name, description="Gets the stock price of a company"
   )
   

4. 接続されたエージェントを使用する "main" エージェントを作成します。

   agent = project_client.agents.create_agent(
       model=os.environ["MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
       name="my-agent",
       instructions="You are a helpful agent, and use the available tools to get stock prices.",
       tools=connected_agent.definitions,
   )
   
   print(f"Created agent, ID: {agent.id}")
   

5. スレッドを作成し、それにメッセージを追加します。

   thread = project_client.agents.threads.create()
   print(f"Created thread, ID: {thread.id}")
   
   # Create message to thread
   message = project_client.agents.messages.create(
       thread_id=thread.id,
       role=MessageRole.USER,
       content="What is the stock price of Microsoft?",
   )
   print(f"Created message, ID: {message.id}")
   
   

6. 実行を作成し、完了するまで待ちます。

   
   # Create and process Agent run in thread with tools
   run = project_client.agents.runs.create_and_process(thread_id=thread.id, agent_id=agent.id)
   print(f"Run finished with status: {run.status}")
   
   if run.status == "failed":
       print(f"Run failed: {run.last_error}")
   
   # Delete the Agent when done
   project_client.agents.delete_agent(agent.id)
   print("Deleted agent")
   
   # Delete the connected Agent when done
   project_client.agents.delete_agent(stock_price_agent.id)
   print("Deleted connected agent")
   

7. エージェントの応答を印刷します。 メイン エージェントは、接続されたエージェントからの応答をコンパイルし、応答を提供します。 接続されたエージェントの応答は、メイン エージェントにのみ表示され、エンド ユーザーには表示されません。

   # Print the Agent's response message with optional citation
   response_message = project_client.agents.messages.list(thread_id=thread.id).get_last_message_by_role(
       MessageRole.AGENT
   )
   if response_message:
       for text_message in response_message.text_messages:
           print(f"Agent response: {text_message.text.value}")
       for annotation in response_message.url_citation_annotations:
           print(f"URL Citation: [{annotation.url_citation.title}]({annotation.url_citation.url})")