環境を設定する (クラシック)

現在表示中:Foundry (クラシック) ポータルのバージョン - 新しい Foundry ポータルのバージョンに切り替える

この記事では、Foundry Agent Service でエージェントを作成するために必要なインフラストラクチャをデプロイします。 このセットアップを完了したら、任意の SDK または Foundry ポータルを使用してエージェントを作成および構成できます。

最初のエージェントの作成は、次の 2 段階のプロセスです。

1. エージェント環境を設定します (この記事)。
2. エージェントを作成して構成します。

必要なアクセス許可

エージェント環境を設定する

開始するには、Microsoft Foundry リソースと Foundry プロジェクトが必要です。
エージェントは特定のプロジェクト内に作成され、各プロジェクトは分離されたワークスペースとして機能します。 これはですね：

• 同じプロジェクト内のすべてのエージェントは、同じファイル ストレージ、スレッド ストレージ (会話履歴)、および検索インデックスへのアクセスを共有します。
• データはプロジェクト間で分離されます。 あるプロジェクトのエージェントは、別のプロジェクトのリソースにアクセスできません。 現在、プロジェクトは Foundry での共有と分離の単位です。 Foundry プロジェクトの詳細については、 AI ファウンドリ の概要に関する記事を参照してください。

前提 条件

• Azure サブスクリプション - 無料で作成。
• アカウントとプロジェクトを作成する個人が、サブスクリプション スコープで Azure AI アカウント所有者 ロールを持っていることを確認します
• 標準セットアップを構成する場合は、同じユーザーが必要なリソース (Cosmos DB、Azure AI 検索、Azure Blob Storage) にロールを割り当てるアクセス許可も必要です。 エージェント サービスに固有の RBAC ロールの詳細については、「 エージェント サービスの RBAC ロール」を参照してください。
  • 必要な組み込みロールは 、ロール ベースのアクセス管理者です。
  • または、サブスクリプション レベルで 所有者 ロールを持つことも、この要件を満たします。
  • 必要な主なアクセス許可は次のとおりです: Microsoft.Authorization/roleAssignments/write

セットアップを選択する

Agent Service には、さまざまなニーズに合わせて 3 つの環境構成モードが用意されています。

• 基本的なセットアップ:

  このセットアップは OpenAI Assistants と互換性があり、プラットフォームの組み込みストレージを使用してエージェントの状態を管理します。 これには、Assistants API と同じツールと機能が含まれており、OpenAI 以外のモデルとツール (Azure AI 検索、Bingなど) のサポートが追加されています。

• 標準セットアップ:

  独自のAzure リソースを使用できるようにすることで、基本的なセットアップとデータに対するきめ細かな制御のすべてを含めることができます。 ファイル、スレッド、ベクター ストアを含むすべての顧客データは、独自のAzure リソースに格納され、完全な所有権と制御を提供します。

• Bring Your Own (BYO) Virtual Network:

  Standard セットアップのすべてを含み、独自の仮想ネットワーク内で完全に動作する機能が追加されています。 このセットアップでは Bring Your Own Virtual Network (BYO virtual network) がサポートされており、データ移動を厳密に制御でき、トラフィックをネットワーク環境に限定してデータ流出を防ぐことができます。

セットアップ オプションを比較する

デプロイ オプション

これらのテンプレートをカスタマイズするには、 独自のリソースを使用する方法に関するページを参照してください。

プライベート ネットワーク分離のサポートが必要な場合は、独自の仮想ネットワークを使用する方法の詳細については、 ネットワークで保護されたセットアップ に関するページを参照してください。

説明と自動デプロイ	ダイアグラム (クリックして拡大)
認証にマネージド ID を使用する基本的なエージェントセットアップをデプロイします。 アカウントとプロジェクトが作成されます。 GPT-4.1 モデルがデプロイされます。 既定では、Microsoftマネージド Key Vaultが使用されます。
認証にマネージド ID を使用する標準エージェントセットアップをデプロイします。 アカウントとプロジェクトが作成されます。 GPT-4.1 モデルがデプロイされます。 顧客データを格納するためのAzureリソース (Azure Storage、Azure Cosmos DB、Azure AI 検索) は、既存のリソースが指定されていない場合に自動的に作成されます。 これらのリソースは、ファイル、スレッド、ベクター データを格納するためにプロジェクトに接続されます。 既定では、Microsoftマネージド Key Vaultが使用されます。

[省略可能]自動デプロイ テンプレートでのモデルの選択

自動デプロイ テンプレートでモデル パラメーターを編集することで、エージェントで使用されるモデルをカスタマイズできます。 別のモデルをデプロイするには、少なくとも modelName パラメーターと modelVersion パラメーターを更新する必要があります。

既定では、デプロイ テンプレートは次の値で構成されます。

デプロイを確認してください

デプロイが完了した後 (通常は 5 ~ 10 分)、リソースが正常に作成されたことを確認します。

1. Azure ポータルに移動します。
2. あなたのリソース グループ名を検索します。
3. 次のリソースが存在することを確認します。
   • 基本的なセットアップ: Foundry アカウント、プロジェクト、モデルのデプロイ。
   • 標準セットアップ: すべての基本的なリソースに加えて、Azure Storage アカウント、Azure Cosmos DB アカウント、およびAzure AI 検索 サービス。

トラブルシューティング

次は何ですか?

• 最初のエージェントを作成する

• 詳細については、以下をご覧ください。

  • 既存のリソースを使用する
  • ネットワークで保護されたエージェントのセットアップ