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Azure Logicアプリは、エンタープライズワークフローにAIエージェントを構築するための「エージェントループ」を紹介します

毎年恒例の 会議をビルドしますMicrosoftは、Azure Logic Apps内の新しい機能であるAgent Loopを発表しました。これにより、開発者はAIエージェントをエンタープライズワークフローに直接構築できます。 エージェントループは、ロジックアプリ内のAIエージェント開発の中心的なコンポーネントです。これは、選択したAIモデル(Azure Openaiなど)、ドメイン固有のツール(ロジックアプリコネクタを介して)、およびエンタープライズナレッジソースを統合する新しいアクションタイプです。コンポーネントを使用すると、開発者は、ローン承認、カスタマーサポートの会話エージェント、販売レポート生成などの調整されたアクティビティのためのマルチエージェントシステムなど、さまざまなタイプのAIエージェントを作成できます。 セマンティックカーネルのカーネルオブジェクトの上に構築されたエージェントループは、LLMを活用して必要な手順を決定します。同時に、Azure Logic Appsのランタイムは、これらの計画の実行を処理します。このアプローチは、ロジックアプリの広範なコネクタライブラリを介してリアルタイムイベントに対応できる会話エージェントと完全自律エージェントの両方を作成できるように、大きな柔軟性を提供します。 Divya Swarnkar、MicrosoftのプログラムマネージャーはInfoQに次のように語っています。 1,400を超えるコネクタを備えたロジックアプリは、エンタープライズシステムやAPIに豊富なコンテキストとシームレスなアクセスを備えたAIエージェントにユニークに配置されているため、推論して信頼できる行動を可能にします。 エージェントループは反復剤を介して動作します」考え、行動し、サイクルを学びます」AIエージェントは、その目標とコンテキストについて推論し、コネクタを呼び出して行動を起こし、結果を反映して必要に応じて計画を調整します。AzureLogicAppsはこのサイクルを自動的に管理します。 Microsoftは、エージェントループで構築されたAIエージェントのいくつかの潜在的なユースケースを強調しています。 製品リターンエージェント:注文の詳細の確認、返品資格、処理の払い戻し、または詳細情報の要求。 ローン承認エージェント:クレジットスコア、収入、およびリスクプロファイルを自動承認またはルートアプリケーションに評価します。 採用エージェント:スクリーニングの履歴書、資格の要約、パーソナライズされたアウトリーチの起草。 販売レポート生成ワークフロー:レポートの起草、レビュー、公開に複数のエージェントを利用します。 ITオペレーションエージェント:トリアージアラート、変更のチェック、一般的な問題の解決、または必要に応じてエスカレートします。 マルチエージェント小売サプライチェーンソリューション:タイムリーな補充と最適化されたフルフィルメントのための在庫および物流エージェントの調整。 Furthermore, the key benefits of building AI Agents in Logic Apps with agent loop include declarative orchestration,…

Azure Logicアプリは、エンタープライズワークフローにAIエージェントを構築するための「エージェントループ」を紹介します

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2025-05-22 10:00:00

毎年恒例の 会議をビルドしますMicrosoftは、Azure Logic Apps内の新しい機能であるAgent Loopを発表しました。これにより、開発者はAIエージェントをエンタープライズワークフローに直接構築できます。

エージェントループは、ロジックアプリ内のAIエージェント開発の中心的なコンポーネントです。これは、選択したAIモデル(Azure Openaiなど)、ドメイン固有のツール(ロジックアプリコネクタを介して)、およびエンタープライズナレッジソースを統合する新しいアクションタイプです。コンポーネントを使用すると、開発者は、ローン承認、カスタマーサポートの会話エージェント、販売レポート生成などの調整されたアクティビティのためのマルチエージェントシステムなど、さまざまなタイプのAIエージェントを作成できます。

セマンティックカーネルのカーネルオブジェクトの上に構築されたエージェントループは、LLMを活用して必要な手順を決定します。同時に、Azure Logic Appsのランタイムは、これらの計画の実行を処理します。このアプローチは、ロジックアプリの広範なコネクタライブラリを介してリアルタイムイベントに対応できる会話エージェントと完全自律エージェントの両方を作成できるように、大きな柔軟性を提供します。

Divya Swarnkar、MicrosoftのプログラムマネージャーはInfoQに次のように語っています。

1,400を超えるコネクタを備えたロジックアプリは、エンタープライズシステムやAPIに豊富なコンテキストとシームレスなアクセスを備えたAIエージェントにユニークに配置されているため、推論して信頼できる行動を可能にします。

エージェントループは反復剤を介して動作します」考え、行動し、サイクルを学びます」AIエージェントは、その目標とコンテキストについて推論し、コネクタを呼び出して行動を起こし、結果を反映して必要に応じて計画を調整します。AzureLogicAppsはこのサイクルを自動的に管理します。

Microsoftは、エージェントループで構築されたAIエージェントのいくつかの潜在的なユースケースを強調しています。

  • 製品リターンエージェント:注文の詳細の確認、返品資格、処理の払い戻し、または詳細情報の要求。
  • ローン承認エージェント:クレジットスコア、収入、およびリスクプロファイルを自動承認またはルートアプリケーションに評価します。
  • 採用エージェント:スクリーニングの履歴書、資格の要約、パーソナライズされたアウトリーチの起草。
  • 販売レポート生成ワークフロー:レポートの起草、レビュー、公開に複数のエージェントを利用します。
  • ITオペレーションエージェント:トリアージアラート、変更のチェック、一般的な問題の解決、または必要に応じてエスカレートします。
  • マルチエージェント小売サプライチェーンソリューション:タイムリーな補充と最適化されたフルフィルメントのための在庫および物流エージェントの調整。

Furthermore, the key benefits of building AI Agents in Logic Apps with agent loop include declarative orchestration, code extensibility, access to a vast library of integrated tools, observability with full traceability of agent decisions, enterprise-grade governance inheriting the security and compliance of Azure Logic Apps, straightforward human-in-the-loop and multi-agent coordination, and faster time to value by abstracting away theエージェントアーキテクチャのボイラープレート。

ケント・ウェア、MicrosoftのLogic Appsの主要なプログラムマネージャーは次のように述べています。

建物のエージェントやワークフローはバイナリの選択ではありません。最も効果的なソリューションは、多くの場合、両方を組み合わせています。それがロジックアプリが優れている場所です。エージェントループを使用すると、顧客はニーズに合ったエージェントオートメーションのレベルをダイヤルすることを完全に制御できます。ロジックアプリは、従来のワークフローとAIエージェントが集まる場所であり、力を組み合わせて複雑なビジネス上の問題を解決します。すべて信頼できるエンタープライズグレードのプラットフォーム内です。他のプラットフォームはこれを提供していないと思います!

さらに、可能性をさらに強調しているAzureアプリケーションアーキテクトであるCameron McKayは、 LinkedInブログ投稿 ロジックアプリのエージェントループ機能について:

この機能には多くの可能性があり、ユースケースの数はビジネスと実装者次第です。いくつかのユースケースには、エラーイベントへの応答と、人間との会話に基づいてプロセスを実行することが含まれます。この機能のユースケースがどのように進化するかを楽しみにしています。間違いなく、これはAzure Logic Apps Toolkitに追加される非常に変革的で有用な機能です。

エージェントループはAzure Logic Apps Standardで利用でき、会社は提供しています ドキュメント そして デモ 開発者が始めるのを助けるために。また、マルチエージェントハンドオフサポート、A2A(エージェントからエージェント)プロトコルサポート、およびLogic Apps AgentのOBO Authの将来の計画を概説しています。

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執筆者について: nipponese

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