ホストされているエージェントでツールボックスを使用する

Microsoft Agent Framework を使用する

保守Pythonサンプルでは、Agent Framework ホスティング パッケージのFoundryToolboxを使用します。 クラスは、ツールボックスを TOOLBOX_ENDPOINTから、または FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT および TOOLBOX_NAMEから解決します。 また、MCP 要求を認証し、ホストされるランタイムの要求ごとの呼び出し ID を転送します。

サンプルを初期化する前に、Python 3.12 以降、Azure Developer CLI (azd) 1.25 以降、および microsoft.foundry 拡張機能をインストールしてください。

1. hosted-agent ツールボックス サンプルからプロジェクトを初期化します。

   mkdir my-toolbox-agent && cd my-toolbox-agent
   azd ai agent init -m https://github.com/microsoft-foundry/foundry-samples/blob/main/samples/python/hosted-agents/agent-framework/responses/04-foundry-toolbox/azure.yaml
   

2. ツールボックス名を設定します。 このサンプルでは、プロジェクト エンドポイントと次の名前からコンシューマー エンドポイントを構築します。

   azd env set TOOLBOX_NAME <toolbox-name>
   

3. エージェントをローカルで実行します。

   azd ai agent run
   

4. 別のターミナルで、エージェントがツールボックス ツールを検出したことを確認します。

   azd ai agent invoke --local "List the tools you can use and briefly describe each one."
   

応答には、ツールボックスが MCP tools/listから返すツールが一覧表示されます。 応答にツールボックス ツールが含まれていない場合は、「接続のトラブルシューティング」を参照してください。

LangGraph を使用する

LangGraph を使用してホストエージェント コードをビルドする場合は、 AzureAIProjectToolbox を使用します。 統合により、ツールボックス ツールが LangChain ツールとして読み込み、コンシューマー エンドポイントへの認証が処理されます。

1. LangChain Azure統合とそのホスティング依存関係をインストールします。

   pip install "langchain-azure-ai[hosting]>=1.2.8"
   

2. hosted-agent 環境で FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT を設定します。 ランタイムは、デプロイ後にこの値を提供します。 ローカル開発用に自分で設定します。

3. ツールボックス名でツールを読み込みます。

import asyncio

from langchain_azure_ai.tools import AzureAIProjectToolbox

async def load_tools():
   toolbox = AzureAIProjectToolbox(toolbox_name="<toolbox-name>")
   tools = await toolbox.get_tools()
   print("\n".join(tool.name for tool in tools))

asyncio.run(load_tools())

出力には、ツールボックスが MCP tools/listから返す名前が含まれています。

<tool-name>
<tool-name>

リファレンス:AzureAIProjectToolbox

1. 読み込まれたツールを LangGraph エージェントに渡し、ツールボックス ツールのいずれかを必要とするプロンプトを実行します。 完全な実装については、 LangGraph ツールボックスのサンプルを参照してください。

Agent Framework Foundry ホスティング統合を使用して、名前でツールボックスを登録します。 AddFoundryToolboxes は、 FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINTからコンシューマー エンドポイントを構築し、起動時に MCP tools/list を呼び出し、検出されたツールを各エージェント要求に追加します。

保守対象のサンプルを実行する前に、.NET 10 SDK とAzure CLIをインストールします。

1. パブリック ホスト型ツールボックス のサンプルから開始するか、Foundry ホスティング パッケージを既存の Agent Framework ホストに追加します。

2. ローカル開発用に次の環境変数を設定します。

   AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>
   AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME=<model-deployment-name>
   TOOLBOX_NAME=<toolbox-name>
   

   Foundry は、デプロイされたコンテナーに FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT を提供します。 ツールボックス名は TOOLBOX_NAMEのままにします。他の FOUNDRY_* 変数名は、ホストされているランタイムによって予約されます。

3. Program.csで、エージェントを AddFoundryResponses に登録し、ツールボックスを AddFoundryToolboxes(credential, toolboxName) に登録します。 Web アプリケーションをビルドした後、MapFoundryResponsesする前にRunを呼び出します。 パブリック サンプルには、必要なインポート、パッケージ、エージェントの構築、および資格情報のセットアップが含まれています。

4. ホストを起動し、ツールボックス ツールを必要とするプロンプトでホストを呼び出します。 ホストがツールボックス ツールを列挙できない場合、 /readiness エンドポイントは異常な状態を返します。

この記事のホスト型エージェント ツールボックスの統合は、Pythonと.NETで使用できます。 別のランタイムから MCP エンドポイントを呼び出すには、MCP Streamable HTTP クライアントを使用し、 https://ai.azure.com/.defaultのトークンを使用して認証し、ホステッド エージェント ランタイム コントラクトを実装します。

この記事のホスト型エージェント ツールボックスの統合は、Pythonと.NETで使用できます。 別のランタイムから MCP エンドポイントを呼び出すには、MCP Streamable HTTP クライアントを使用し、 https://ai.azure.com/.defaultのトークンを使用して認証し、ホステッド エージェント ランタイム コントラクトを実装します。

Microsoft Foundry Toolkit for Visual Studio Codeを使用して、ツールボックスに接続されているホストエージェント サンプルをスキャフォールディングします。

プロジェクトをスキャフォールディングする前に、Visual Studio Code、Microsoft Foundry Toolkit 拡張機能、およびプログラミング言語用の拡張パックをインストールします。

1. アクティビティ バーで Foundry Toolkit を選択します。
2. [ マイ リソース] でプロジェクトを展開し、[ ツール] を展開します。
3. [ ツールボックス ] タブでツールボックスを見つけてから、[ コード テンプレートの生成 ] を選択します。
4. コマンド パレットで、プロジェクト フォルダーを選択します。
5. 生成された README.mdを開き、ローカルでの実行とデプロイの手順を完了します。
6. ツールボックス ツールが必要なプロンプトを実行し、エージェントが期待されるツールを呼び出していることを確認します。

ツールボックス名を、 FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINTからコンシューマー エンドポイントを構築するホステッド エージェント サンプルに渡します。

これらのコマンドを実行する前に、Azure Developer CLI (azd) バージョン 1.25 以降と microsoft.foundry 拡張機能をインストールしてください。

1. ツールボックスとその現在の既定のバージョンを調べます。

   azd ai toolbox show <toolbox-name> --output json
   

   出力では、 endpoint プロパティが使用されます。 このコマンドによって返されるエンドポイントは、選択したバージョンを識別し、そのバージョンをテストするのに役立ちます。

2. ツールボックス名を azd 環境に格納します。

   azd env set TOOLBOX_NAME <toolbox-name>
   

3. ホストされるエージェントをローカルで実行するには、次のコマンドを使用します。

   azd ai agent run
   

   代わりに、ホストされているエージェントをデプロイするには、次を使用します。

   azd deploy
   

アプリケーションが完全な URL のみを受け入れる場合は、TOOLBOX_ENDPOINT を ツールボックス エンドポイントを選択 のバージョンなしのコンシューマー エンドポイントに設定してください。