最近、AIエージェント開発の話題がかなり増えてきました。

ただ実際には、

• モデルの選択肢が少ない
• APIが独特で扱いづらい
• 記憶機能が弱い
• システム全体を組みにくい

など、「試せるけど実務ではまだ厳しい」という場面も多くありました。

そこで今回私たちは、Microsoft Foundry Agent Service v2を触りながら、「どこまで実用的になったのか？」を検証してみました。

そもそも、AIエージェント開発の何が難しい？

AIエージェントは、ただチャットできればいいわけではありません。

実際に使うには、

• ツールを呼び出す
• 状況を覚える
• 複数の処理をつなぐ
• UIや外部サービスと連携する

など、かなり多くの要素が必要になります。

つまり、「AIモデル単体」ではなく、
「AIシステム」として作る必要があるということです。

以前の課題：自由度が意外と低かった

従来のFoundry Agent Serviceでは、

• Azure OpenAI系が中心
• 利用モデルに制限がある
• 独自API色が強い

など、柔軟性に課題がありました。

例えば、「Claudeを使いたい」と思っても、簡単には組み込めませんでした。

また、Memoryやオーケストレーションも限定的で、ちゃんとしたAIエージェントシステムを作るには工夫が必要でした。

v2で大きく変わったポイント

今回のv2では、かなり方向性が変わっています。

モデル選択の自由度が上がった

Claudeを含め、利用できるモデルが広がりました。

これによって、

• 用途ごとにモデルを変える
• コストや性能で選ぶ
• 複数モデルを組み合わせる

といった構成がしやすくなっています。

つまり、「Azureだからこのモデルしか使えない」状態からかなり進化しています。

APIが扱いやすくなった

v2では、Responses APIベースに刷新されています。

これによって、

• ツール呼び出し
• ストリーミング
• OpenAI系APIとの整合性

などが改善されました。

以前より、「特殊なエージェントAPIを覚える感覚」が減り、扱いやすくなっています。

Agent Frameworkと連携しやすくなった

v2では、Microsoft Agent Frameworkとの連携も強化されています。

これによって、

• ワークフロー制御
• エージェント同士の連携
• オーケストレーション

などを組み込みやすくなっています。

つまり、“単体AI”ではなく、“AIシステム”を作りやすくなっています。

Memory機能も追加

Memory機能も重要なアップデートです。

これにより、

• 会話履歴
• ユーザー情報
• 過去のコンテキスト

などを扱いやすくなりました。

毎回ゼロから応答するだけでなく、継続性を持つエージェントに近づいています。

何がうれしいの？

今回触ってみて感じたのは、「ようやく“実務で使うイメージ”が見えてきた」ということです。

1. モデルを柔軟に選べる

用途によって最適なモデルを選択しやすくなりました。

2. システム全体を作りやすい

単発のチャットではなく、

• ツール
• Memory
• エージェント連携

まで含めた構成が組みやすくなっています。

3. “実験”から“実装”に近づいている

以前は「技術検証感」が強かったものが、「実際のプロダクトにどう組み込むか」を考えられるレベルに近づいています。

まとめ

AIエージェント開発は今、

• モデル単体を触る段階から
• システムとして組み上げる段階

へ進んでいます。

今回のFoundry Agent Service v2は、

• モデル選択
• API
• Framework
• Memory

などが大きく改善され、実用的なAIエージェント基盤にかなり近づいてきたと感じました。

Acroquestでは、

• MCP
• A2A
• AG-UI
• Memory
• Agentic RAG

なども含め、

「AIをどう実際のシステムとして使うか」

をテーマに技術検証を続けています。

もし、

• AIエージェントに興味がある
• 新しい技術を実際に触ってみたい
• 実務につながるAI開発をやってみたい

そんな方がいれば、ぜひ一度お話しましょう。

具体的な実装コードなど詳しくは当社技術ブログに記載しておりますので、詳細を知りたい場合はこちらをご覧ください。

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