単に情報を配信する代わりに、エージェントの理由、行動、協力をするのではなく、知識と結果の間のギャップを盛り上げます。 Azure AI FoundryのエージェントAIの詳細を読んでください。
このブログ投稿は、エージェントファクトリーと呼ばれる6部構成のブログシリーズのうち最初のもので、ベストプラクティス、デザインパターン、およびツールを共有して、エージェントAIの採用と構築を導くのに役立ちます。
知識を超えて：なぜ企業がエージェントAIを必要とするのか
検索された世代（RAG）は、エンタープライズAIのブレークスルーをマークしました。多くの人にとって、それはランチパッドでした：コピロットとチャットボットがサポートを合理化し、情報の検索に費やす時間を短縮しました。
ただし、回答だけでは、実際のビジネスへの影響を及ぼすことはめったにありません。ほとんどのエンタープライズワークフロー需要アクション：フォームの送信、レコードの更新、または多様なシステム全体のマルチステッププロセスを調整します。従来の自動化ツール（記述、ロボットプロセス自動化（RPA）ボット、手動のハンドオフ）は、多くの場合、変化と規模との闘いを行い、チームはギャップと非効率性に不満を感じています。
これは、エージェントAIがゲームチェンジャーとして登場する場所です。単に情報を提供する代わりに、エージェントの理性、行動、協力をするのではなく、知識と結果のギャップを埋め、エンタープライズオートメーションの新しい時代を可能にします。
エージェントAIのパターン：エンタープライズオートメーションのビルディングブロック
検索から現実世界のアクションへの移行は、多くの場合、ツールを使用できるエージェントから始まりますが、エンタープライズのニーズは止まらない。信頼性の高い自動化には、作業を反映し、マルチステッププロセスを計画し、専門分野で協力し、リアルタイムで適応するエージェントが必要です。単一の通話を実行するだけではありません。
以下の5つのパターンは、今日の生産で見られる基礎ビルディングブロックです。それらは組み合わされて、一緒に変換自動化を解除するように設計されています。
1.ツールの使用パターン – アドバイザーからオペレーターまで
現代のエージェントは、本当の結果を駆り立てることで際立っています。今日のエージェントは、データの再調整、アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）の呼び出し、ワークフローのトリガー、トランザクションの実行など、エンタープライズシステムと直接対話します。エージェントは、回答を表現し、タスクを完了し、レコードを更新し、ワークフローをエンドツーエンドのオーケストレーションにします。
Fujitsu データ分析、市場調査、ドキュメント作成のために専門的なエージェントを使用して販売提案プロセスを変換しました。特定のAPIとツールを呼び出しました。単に「何を売り込むべきか」に答える代わりに、エージェントは提案パッケージ全体を構築して組み立て、生産時間を67％削減しました。
2。反射パターン – 信頼性のための自己改善
エージェントが行動できるようになったら、次のステップは反射です。これは、独自の出力を評価および改善する能力です。反射により、エージェントは常に人間に依存することなく、エージェントがエラーをキャッチし、品質を反復させます。
コンプライアンスやファイナンスなどのハイステークスフィールドでは、単一のエラーにコストがかかる場合があります。セルフチェックとレビューループを使用すると、エージェントは不足している詳細を自動修正したり、計算をダブルチェックしたり、メッセージ標準を満たしていることを確認できます。同様のコードアシスタントでさえ Github Copilot、出力を共有する前に、内部テストと改良に依存しています。この自己改善ループは、エラーを減らし、AI駆動型プロセスが安全で一貫性があり、監査可能であるという企業に自信を与えます。
3。計画パターン – 堅牢性のための複雑さをデコードします
ほとんどの実際のビジネスプロセスは、単一のステップではありません。依存関係と分岐パスを備えた複雑な旅です。計画エージェントは、高レベルの目標を実行可能なタスクに分割し、進捗を追跡し、要件のシフトとして適応することにより、これに対処します。
コントラフォース エージェントセキュリティ配信プラットフォーム（ASDP）は、インシデントを摂取、影響評価、プレイブックの実行、およびエスカレーションに分解する計画エージェントを使用して、セキュリティサービスエージェントとのパートナーのセキュリティサービス提供を自動化しました。各フェーズが完了すると、エージェントは次のステップをチェックし、何も見逃されないようにします。その結果：インシデント調査と対応の80％が自動化されており、インシデント調査を1ドル未満で処理できます。
計画は、多くの場合、ツールの使用と反射を組み合わせて、これらのパターンが互いにどのように強化されるかを示します。重要な強さは柔軟性です。計画は、LLMによって動的に生成されるか、どちらの必要かのいずれかのニーズに合わせて定義されたシーケンスに従うことができます。
4。マルチエージェントパターン – 機械速度でのコラボレーション
すべてのエージェントはそれをすべて行うことはできません。企業は専門家のチームを通じて価値を生み出し、マルチエージェントパターンは、オーケストレーターの下にある専門エージェントのネットワーク（異なるワークフロー段階に焦点を当てている）を接続することでこれを反映しています。このモジュール設計により、責任とガバナンスを明確に保ちながら、敏ility性、スケーラビリティ、簡単な進化が可能になります。
最新のマルチエージェントソリューションの使用 いくつかのオーケストレーションパターン– 多くの場合、組み合わせて – 実際のエンタープライズのニーズに対応します。これらはLLM駆動型または決定論的です。 連続オーケストレーション （エージェントなど、ドキュメントを段階的に洗練します）、 同時オーケストレーション （エージェントは並行して実行され、結果をマージします）、 グループチャット/メーカーチェッカー （エージェントは出力を議論し、検証します）、 ダイナミックハンドオフ （リアルタイムトリアージまたはルーティング）、および 磁気オーケストレーション （マネージャーエージェントは、完了まですべてのサブタスクを調整します）。
JMファミリー このアプローチをビジネスアナリスト/品質保証（BAQA）Genieで採用し、要件、ストーリーライティング、コーディング、ドキュメント、および品質保証（QA）のエージェントを展開しました。オーケストレーターによって調整された開発サイクルは標準化され、自動化されました。数週間から数日から数日までの要件とテスト設計を削減し、QA時間の最大60％を節約しました。
5。React（Reason + Act）パターン – リアルタイムでの適応的な問題解決
反応パターンにより、エージェントは特に静的計画が不足している場合、リアルタイムで問題を解決できます。固定されたスクリプトの代わりに、Reactエージェントは推論とアクションを交互に行います。一歩を踏み出し、結果を観察し、次に何をすべきかを決定します。これにより、エージェントは曖昧さ、進化する要件、および最善の道が明確でない状況に適応することができます。
たとえば、Enterprise ITサポートでは、Reactパターンを搭載した仮想エージェントは、リアルタイムで問題を診断できます。質問を明確にし、システムログをチェックし、可能なソリューションをテストし、新しい情報が利用可能になるにつれてその戦略を調整します。問題がより複雑になったり、その範囲外に落ちたりすると、エージェントは、試みられたことの詳細な要約でケースを人間の専門家にエスカレートすることができます。
これらのパターンは組み合わせることを意図しています。最も効果的なエージェントソリューションは、ツールの使用、リフレクション、計画、マルチエージェントコラボレーション、および適応的推論を織り交ぜます。
統一されたエージェントプラットフォームが不可欠である理由
インテリジェントエージェントの構築は、言語モデルを促すことをはるかに超えています。デモから現実世界の使用に移行するとき、チームはすぐに課題に遭遇します。
- 複数のステップを確実に連鎖させるにはどうすればよいですか？
- エージェントにビジネスデータにアクセスするにはどうすればよいですか？
- エージェントの動作を監視、評価、改善するにはどうすればよいですか？
- さまざまなエージェントコンポーネントにわたってセキュリティとアイデンティティを確保するにはどうすればよいですか？
- 単一のエージェントからエージェントのチームにスケーリングするにはどうすればよいですか？
多くのチームは、カスタムの足場を構築することになります。これは、オーケストレーター、ロギング、ツールマネージャー、アクセスコントロールです。これにより、価値が遅くなり、リスクが生じ、脆弱なソリューションにつながります。
これがここです Azure AI Foundry 一連のツールとしてではなく、アイデアからエンタープライズグレードの実装にエージェントを採用するように設計されたまとまりのあるプラットフォームとして登場します。
Azure AI Foundry：統一され、スケーラブルで、現実の世界のために構築されています
Azure AI Foundryは、エージェントオートメーションのこの新しい時代のためにゼロから設計されています。 Azure AI Foundryは、開発者と企業の両方のニーズを満たす単一のエンドツーエンドプラットフォームを提供し、迅速なイノベーションと堅牢なエンタープライズグレードのコントロールを組み合わせています。
Azure AI Foundryを使用すると、チームは次のとおりです。
- ローカルでプロトタイプ、大規模に展開する： エージェントをローカルに開発およびテストし、クラウドランタイムにシームレスに移動します。必要はありません。チェックアウト Azure AI Foundry SDKを始める方法。
- 柔軟なモデルの選択： Azure Openai、Xai Grok、Mistral、Meta、および10,000以上のオープンソースモデルから選択します。モデルルーターとリーダーボードは、最適なモデル、パフォーマンス、コスト、および専門化のバランスをとることを選択するのに役立ちます。 Azure AI Foundry Modelsカタログをご覧ください。
- モジュラーマルチエージェントアーキテクチャを作成します。 特殊なエージェントとワークフローを接続し、チーム間でパターンを再利用します。チェックアウト Azure AI Foundryエージェントサービスで接続されたエージェントの使用方法。
- エンタープライズシステムと即座に統合します。 ネイティブセキュリティとポリシーサポートを備えた、SharePoint、Bing、SaaS、およびビジネスアプリ用の1,400以上の組み込みコネクタを活用します。チェックアウト Azure AI Foundry Agent Serviceのツールは何ですか。
- オープン性と相互運用性を有効にします： エージェントからエージェント（A2A）やモデルコンテキストプロトコル（MCP）などのオープンプロトコルの組み込みサポートにより、エージェントはクラウド、プラットフォーム、パートナーのエコシステムを越えて作業できます。に接続する方法をご覧ください Azure AI Foundryエージェントサービスのモデルコンテキストプロトコルサーバーエンドポイント。
- エンタープライズグレードのセキュリティ： すべてのエージェントは、認証とポリシー施行に代わって、管理されたENTRAエージェントID、堅牢なロールベースのアクセス制御（RBAC）を取得します。適切なエージェントのみが適切なリソースにアクセスします。チェックアウト Azure AI Foundryエージェントサービスで仮想ネットワークを使用する方法。
- 包括的な観測可能性： ステップレベルのトレース、自動評価、およびAzureモニターの統合により、コンプライアンスと継続的な改善が規模の継続的に改善されて、深い可視性を獲得します。チェックアウト Azure AI Foundry Agent Serviceを監視する方法。
Azure AI Foundryは単なるツールキットではなく、現代の企業全体で安全でスケーラブルな、インテリジェントなエージェントを調整するための基盤です。
それは、組織がサイロ化された自動化から真の、エンドツーエンドのビジネス変革にどのように移行するかです。
乞うご期待： エージェントファクトリーブログシリーズの今後の投稿では、これらの柱を実現する方法を紹介します。これは、地元の開発からエンタープライズ展開まで、Azure AI Foundryを使用した安全、オーケストレーション、および相互運用可能なエージェントを構築する方法を説明します。
Azure AI Foundry
大規模なAIアプリとエージェントを設計、カスタマイズ、および管理します。
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