Azure AI エージェント サービスの威力を実感しました

Azure AI Agent Service は、スマートな会話型 AI アシスタントを作成するための Microsoft の強力なツールです。これは、ユーザーを理解し、自然な方法で応答できるインテリジェントなチャットボットを構築できるプラットフォームとみなすことができます。今日のデジタル世界では、企業は年中無休で顧客とやり取りする必要があり、会話型 AI が役立ちます。これは、Microsoft が提供する AI ツールのより大きなファミリーの一部であり、企業が自社のアプリケーションに AI 機能を簡単に追加できるようになります。

Azure AI エージェント サービスの概要

私たちは世界中のあらゆる自動化ツールを試しましたが、どれも定着しないようです。」これは、ヘルスケア関連スタートアップの DevOps リーダーである James 氏が、Azure AI Agent を発見する前に私たちに語った言葉です。彼のチームは、一般的なサーバーの問題を自動的に検出、診断、さらには解決できる AI エージェントを実装するまで、日常的なインフラストラクチャ監視タスクに忙殺されていました。現在、システムのメンテナンスは事後対応ではなく、事前に行われています。

基本的に、Azure AI エージェントは、ユーザーと複雑なシステムの間のスマートな仲介者として機能します。高度な自然言語処理 (NLP) を使用してクエリを解読すると、ユーザーのクエリの意味を読み取り、適切なコンテキストで応答できます。具体的には、データベース アクセス、ワークフロー自動化のトリガー、リアルタイム データ分析など、他の Azure サービスとの統合が容易であることがその強みです。

このサービスは、さまざまなビジネス シナリオへの適応性で注目に値します。それは、カスタマー サポートへの電話への対応、社内の IT ヘルプデスク業務の促進、複雑なビジネス処理などに当てはまります。したがって、Azure AI エージェントは、複数ターンの会話さえも管理できるようにすることで、組織のニーズを満たすように特別に作成することができ、対話全体を通じてコン​​テキストに沿った思考を維持できます。そのため、単純な質問と回答ではなく、自然な流れの対話に最適になります。

最新のアプリケーションにおける会話型 AI の重要性

本質的に、Azure AI エージェント サービスは、企業が顧客と通信し、内部プロセスを実行する方法を変えます。これは、優れた自然言語理解機能とシームレスな統合を組み合わせて、組織が真にインテリジェントでユーザーのニーズに応答する AI アシスタントを構築できるようにするためです。それは、顧客からの問い合わせへの対応、社内業務のサポート、さらには複雑なビジネス プロセスの促進などです。 AI エージェントはこれらすべてを非常に効率的な方法で処理できます。

Azure AI Agent Service を特に強力にしているのは、その機能セットです。このプラットフォームは自然言語理解に非常に優れているため、ユーザーが別の言葉で質問した場合でも、ユーザーが言いたいことを実際に理解できます。 Microsoft Teams から Web アプリケーションまで、複数の通信チャネルをサポートしているため、AI アシスタントがユーザーのいる場所に常駐します。 GPT や Codex などの Azure OpenAI モデルとの統合により、ほぼ自然で文脈的に適切な洗練された会話がサポートされます。

コア機能

このサービスには、目立つ便利な機能が満載されています。

• たとえ言い方が違っても、人々の言っていることを理解するのがとても上手です
• Microsoft Teams、Web サイト、モバイル アプリなど、さまざまなプラットフォームで使用できます
• Azure OpenAI の高度な AI モデルとシームレスに連携し、ボットが状況に応じたスマートな応答を行えるようにします
• 他のシステムに簡単に接続して、パフォーマンスを追跡できます
• ボットの動作状況やユーザーの質問を監視するための組み込みツールが付属しています

使用例

Azure AI エージェント サービスを使用するには、さまざまな方法があります:

• カスタマーサービス: よくある質問に対応できるため、サポートチームの負担が軽減されます
• 社内ヘルプデスク: 従業員が会社のポリシーや IT の問題に関する情報を見つけるのを支援します
• ショッピング アシスタント: お客様に商品を案内し、商品に関する質問に答えます
• ヘルスケア ヘルパー: 患者が予約を入れたり、基本的な医療情報を入手したりするのを支援します
• ビジネス ツール: 注文の処理や在庫の確認など、特定のビジネス ニーズに合わせてカスタマイズできます

はじめる

Azure AI Agent Service の使用を開始するのは驚くほど簡単です。このアーキテクチャはモジュール式アプローチに従っているため、開発者はソリューションを効率的に構築および拡張できます。このプロセスには、Azure portal でのボットの作成、会話フローの定義、Azure Cognitive Services を介した必要な機能の導入が含まれます。このプラットフォームが提供する開発ツールと SDK は非常に充実しているため、これまで AI の実装に取り​​組んだことがないチームでも利用できるようになっています。

これにより、Azure AI Agent Service は、AWS Lex や Google Dialogflow などの代替サービスと区別され、大規模な Azure プラットフォーム内での統合が可能になり、ニーズの変化に応じて小規模から大規模まで拡張できる前例のないスケーラビリティと柔軟性をビジネス アプリケーションに提供します。 。組み込みの分析とモニタリングにより、ユーザーがどのように対話し、より良い方向に最適化できるかについて、企業に優れた洞察が得られます。

実証済みのベスト プラクティスが導入されている場合、Azure AI Agent Service を成功させるには、単にルールに従うだけです。明確な目的を持って開始し、ユーザーのフィードバックに基づいてゆっくりと機能を追加する必要があります。会話フローが複雑になりすぎたり、適切なテストが無視されたりすると、望ましくない結果が生じる可能性があります。今後、Microsoft は、より自然な会話とより優れた統合機能を目指して、プラットフォームの開発を継続していきます。

前提条件

• Azure サブスクリプション (お持ちでない場合は無料で作成できます)
• 開発マシンにインストールされている .NET の最新バージョン
• Azure AI 開発者 RBAC ロールの権限
• 機械学習拡張機能がインストールされ更新された Azure CLI

基本的なセットアッププロセス

Azure AI Agent Service には 2 つのセットアップ オプションがあります:

1. 基本セットアップ
   • Microsoft が管理するマルチテナントの検索およびストレージ リソースを使用します
   • 始めるのが簡単
   • 基盤となるリソースに対する限定的な可視性
   • テストや小規模な実装に最適です
2. 標準セットアップ
   • 顧客所有のシングルテナントリソースを使用します
   • リソースを完全に制御
   • オペレーションの完全な可視化
   • エンタープライズ アプリケーションに適しています
   • 専用のストレージ アカウント、Key Vault、Azure AI Search が含まれます

ステップバイステップの実装ガイド

1. Azure AI ハブをセットアップする
   • Azure AI Hub を作成してアプリ環境を確立します
   • 必要な Azure リソースをセットアップします
   • プロジェクトの下に Azure AI Hub を作成します

Azure AI エージェント サービスのパワー: マスター会話型 AI 2

1. リソース構成
   • Azure OpenAI リソースまたは Azure AI サービスに接続します
   • ニーズに基づいて基本セットアップまたは標準セットアップのいずれかを選択します
2. モデル選択を構成します (デフォルトは eastus リージョンの gpt-4o-mini です)
3. コードの実装

import os
from azure.ai.agents import AgentsClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.agents.models import ToolDefinition, CodeInterpreterToolDefinition, MessageRole

# Retrieve the Azure AI connection string from the environment
connection_string = os.getenv("AZURE_AI_CONNECTION_STRING")

# Create an AgentsClient instance
client = AgentsClient(endpoint=connection_string, credential=DefaultAzureCredential())

# Create an Agent
agent_response = client.create_agent(
    model="gpt-4o",
    name="Math Tutor",
    instructions="You are a personal math tutor.",
    tools=[CodeInterpreterToolDefinition()]
)

# Create a Thread
thread_response = client.create_thread()

# Add a Message
message_response = client.create_message(
    thread_id=thread_response.id,
    role=MessageRole.USER,
    content="Your message here"
)

# Print the responses
print("Agent created:", agent_response)
print("Thread created:", thread_response)
print("Message response:", message_response)

5 分で Azure AI 言語をマスター

主要コンポーネント

効果的な実装には、次のコンポーネントを理解することが重要です。

• エージェント : AI モデルとツールを利用したカスタム AI
• スレッド : エージェントとユーザー間の会話セッション
• メッセージ : エージェントまたはユーザーによって作成されたコンテンツ
• 実行 : スレッドの内容に基づくエージェントのアクティブ化
• ツール : エージェントの機能を強化する拡張機能

現実世界の例

保健分野では、地域保健ネットワークも導入の優れた例です。 AI エージェントは業務の多くの側面を合理化し、患者とのやり取りを根本的に変えました。このシステムは、予約のスケジュールとリマインダーを管理し、よくある医療質問に答え、患者を適切な診療科に効率的に案内します。また、事前の症状評価も実施するため、スタッフの事務負担が大幅に軽減されます。これは非常に効果があり、管理スタッフの作業量が 35% 削減されました。

金融サービス分野でも、Azure AI Agent Service の革新的なアプリケーションが導入されています。大手銀行は、さまざまな顧客タッチポイントに AI エージェントを導入し、サービスの提供を変革しました。この実装には、アカウントの照会、不正検出アラート、および投資ポートフォリオの推奨が含まれます。ローン申請の事前評価や顧客のオンボーディング プロセスも管理されており、これにより、複雑な財務業務を処理するための Azure AI エージェント サービスの適用可能性が示されます。

他サービスとの比較

Azure AI Agent Service は、いくつかの重要な利点によって競合他社とは異なります。統合機能は、プラットフォームの最初の重要な違いを示します。 AWS Lex や Google Dialogflow は、Azure エコシステム全体への接続という点では Azure AI Agent Service と競合できませんが、後者は Azure OpenAI サービスとのネイティブ統合と Microsoft 365 スイートとの組み込み互換性を誇ります。

Azure AI Agent Service をさまざまな面で際立たせているのは、開発エクスペリエンスです。 AWS Lex と比較してより広範な SDK をサポートし、Dialogflow と比較して優れたエンタープライズグレードのセキュリティ機能をサポートします。大規模な導入向けのスケーラビリティ オプションは競合他社よりもはるかに優れており、エンタープライズ レベルの実装に非常に適しています。

コストの観点から見ると、Azure AI Agent Service は魅力的な価値提案を提供します。このプラットフォームは、同業他社と比較してはるかに柔軟な価格モデルを誇り、インテリジェントなスケーリングによるリソース使用率の向上を伴います。ほとんどの企業での実装では、これは総所有コストの削減につながることが多いため、あらゆる規模の組織にとって非常に魅力的です。

課題とベストプラクティス

組織が Azure AI エージェント サービスを実装する場合、多くの一般的な課題が発生します。大きな問題の 1 つは、さまざまなチャネルにわたる会話の流れの一貫性と、長い会話中に文脈を維持する機能を確保することです。組織は、予期しないユーザー入力を効果的に処理し、レガシー システムとの統合の複雑さを管理する必要があります。

これらの課題に対処するために、いくつかのベスト プラクティスが登場しています。

• 最初は小規模ですが、肯定的なフィードバックと使用状況に応じて徐々に拡大します。 • 自然でありながら適切な目的意識を持った会話の流れを設計します
• 堅牢なエラー処理メカニズムと包括的なテスト シナリオを実装します

開発プロセスは、確立されたガイドラインに従うことで恩恵を受けます。会話フローのバージョン管理により一貫性が確保され、共同開発が可能になります。包括的なテスト シナリオでは、予想されるケースと特殊なケースの両方をカバーする必要があります。すべてのインタラクションを定期的に監視し、記録することで、継続的な改善のための貴重な洞察が得られます。

Azure AI エージェント サービスの将来

Microsoft がその機能を継続的に強化しているため、Azure AI Agent Service の将来は有望に見えます。今後の機能には、より洗練された自然言語理解機能と、コンテキスト認識および記憶システムの改善が含まれます。このプラットフォームは、高度な感情分析の統合と、複数ターンにわたる会話のより微妙な処理を含めるように進化しています。

業界の傾向によれば、AI をこれまで以上にパーソナルなものにするという需要が高まっています。今日では、多面的な機能、ハイエンドのプライバシー機能、対応における感情的インテリジェンスの向上、複雑なビジネス手順の自動化のさらなる開発に重点が置かれています。これらの側面は状況を変え、Azure AI エージェント サービスを会話型 AI の先駆者として位置づけています。

行動喚起

Azure AI Agent Service を開始するには、リソースとサポートに適切にアクセスすることから始まります。まず、Azure の無料試用版アカウントにサインアップします。これにより、サービスの機能を試す十分な機会が得られます。 Azure AI Agent Service Docs を通じて入手できる包括的なドキュメントは主要なガイドとして機能し、Microsoft Learn AI ワークショップは構造化された学習の機会を提供します。

Azure AI のコミュニティ レベルで利用できるサポートは、フォーラムやその他のディスカッション グループです。これらを通じて、専門家や開発者、さらにはソリューション アーキテクチャの専門家を見つけることができます。 GitHub の Azure AI エージェント全体でいくつかのサンプル プロジェクトが提供されています。テクニカル サポートに関する質問は、Azure サポート ポータルでホストされている専門家による支援システムを通じて問い合わせることができます。

以上がAzure AI エージェント サービスの威力を実感しましたの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。