概要
Microsoft Agent Framework (C#/.NET) を活用し、LLMに特定の応答を強制させるためのシステム指示、ツール、ContextProvider、スキル、ループ評価などの多様なカスタマイズ手法を解説するチュートリアルです。
詳細内容
この記事は、将来のモデルを想定したネタ記事の体裁を取りつつ、Microsoft Agent Frameworkを用いた高度なAIエージェント開発の実践的なテクニックを網羅的に解説しています。主な内容は以下の通りです。
1. **エージェントの基本構成**: .NET 10とHarnessAgentを用いたエージェントの立ち上げ。
2. **制御手法のバリエーション**: システム指示(Instructions)の付与、関数呼び出し(Tools)による意図の注入、再利用可能な`AIContextProvider`によるコンテキスト管理、ファイルベースのメモリ操作など。
3. **高度な自律制御**: `LoopAgent`と`LoopEvaluator`を用いた、目的達成（特定の回答が得られる）までの自動的なフィードバックとループ実行。
4. **Agent Skills**: スキルソース（インメモリ、ファイル、MCP等）を用いた標準的な拡張方法。
5. **可観測性とホスティング**: .NET Aspire DashboardによるOpenTelemetryトレースの確認、Responses APIとしての公開、およびDevUIを用いた開発用チャット画面の構築。
単なる応答の制御に留まらず、エージェントをどのようにAPI化し、監視し、管理するかというエンタープライズ向けのアーキテクチャまで踏み込んだ内容となっています。