の続き
執筆日
2026/5/10
前提
hosted agent のデプロイ方法は、2つ。
azd コマンドVSCode の拡張機能
今回は、azd コマンドでデプロイを実施します。
始める前に
-
azd コマンドのインストールが必要です。 -
Microsoft Foundry Project、Azure Container Registry、Application Insightsの3つのリソースをデプロイしておく。（同一サブスクリプションで） -
Microsoft Foundry Projectでモデルのデプロイをする。 -
Microsoft Foundry Projectには、ACR Pullの権限が必要です。 -
共同作成者ロールと所有者orユーザー アクセス管理者
サンプルをデプロイしてみる
- 以下のコマンドで Azure テナントにログインする
az login -t <tenant id>
- 以下のコマンドを実行してプロジェクトを作成する
# 1. Azure Developer CLI の ai agent 拡張機能をインストールします。
azd ext install azure.ai.agents
# 2. 拡張機能がインストールされていることを確認するには、次を実行します。
azd ext list
# 3. 空のディレクトリで新しいホステッドエージェントプロジェクトを初期化します。
azd ai agent init
- ローカルでテストする
# エージェントをローカル起動。localhost:8088 で起動
azd ai agent run
# 別ターミナルでテスト
azd ai agent invoke --local "テストメッセージ"
4. Azure へデプロイする
azd deploy
-
以下のコマンドを実行して、Status が
Activeになっていることを確認する
-
Microsoft Foundry Project を開き、デプロイされていることを確認する
-
動作確認
チャットしてみる
トレースを見ると
※セッションの有効期限もある。
モニター
※メトリックを確認できる
評価
※Evaluationを作成すると評価も行える
hosted agent をコードから実行する方法
main.py
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import VersionRefIndicator
endpoint = <"project endpoint">
agent_name = <"Agent Name">
agent_version = "1" # バージョンを指定できる
isolation_key = <"isolation key name。任意の名前を指定">
print(f"Agent: {agent_name}, version: {agent_version}")
with (
DefaultAzureCredential() as credential,
AIProjectClient(
endpoint=endpoint,
credential=credential,
allow_preview=True,
) as project_client,
):
# Create a session for conversation state (preview feature)
session = project_client.beta.agents.create_session(
agent_name=agent_name,
isolation_key=isolation_key,
version_indicator=VersionRefIndicator(agent_version=agent_version),
)
print(f"Created session: {session.agent_session_id}")
try:
# Create an OpenAI client bound to the agent endpoint
openai_client = project_client.get_openai_client(agent_name=agent_name)
# Call Responses API with the session for state continuity
response = openai_client.responses.create(
input="Hello, what can you help me with?",
extra_body={
"agent_session_id": session.agent_session_id,
},
)
print(f"Response: {response.output_text}")
finally:
# Clean up the session when done
project_client.beta.agents.delete_session(
agent_name=agent_name,
session_id=session.agent_session_id,
isolation_key=isolation_key,
)
バージョンをアップデートしてみる
instructions を変更して再度デプロイする。
main.py
# Copyright (c) Microsoft. All rights reserved.
import os
from agent_framework import Agent
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from agent_framework_foundry_hosting import ResponsesHostServer
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from dotenv import load_dotenv
# Load environment variables from .env file
load_dotenv()
def main():
client = FoundryChatClient(
project_endpoint=os.environ["FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT"],
model=os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
credential=DefaultAzureCredential(),
)
agent = Agent(
client=client,
instructions="あなたはモノボケをするのが好きなAIアシスタントです。ユーザーからのお題に対して、面白いモノボケを考えてください。",
# History will be managed by the hosting infrastructure, thus there
# is no need to store history by the service. Learn more at:
# https://developers.openai.com/api/reference/resources/responses/methods/create
default_options={"store": False},
)
server = ResponsesHostServer(agent)
server.run()
if __name__ == "__main__":
main()
バージョンが 2 になっていることを確認する
バージョンの管理も可能。
```bash:出力結果
Response: こんにちは！僕はモノボケAIです。例えば、身の回りのものを使って面白いボケを作るのが得意です。何かお題を教えてもらえたら、それにぴったりのモノボケを考えますよ！何かありますか？
ツールをエージェントにアタッチすることも可能
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