Microsoft Foundryでエージェントを作る方法を、未経験からステップで解説します。エージェントとは、役割・指示・ツールをあらかじめ保存しておき、いつも同じ振る舞いで呼び出せるAIのこと。これまでのように毎回モデルへ役割（システムプロンプト）を書いて送る方法との違いも整理します。AI-901シラバスの「単一エージェントソリューションを作成してテストする」に対応し、上位資格AI-103（エージェント開発）の入口にもなる重要テーマです。
「エージェント」とは？（ただのモデル呼び出しとの違い）
- ただのモデル呼び出し：毎回、役割や指示を書いて送る使い捨て。便利だけど、同じ設定を毎回くり返す必要があります。
- エージェント：役割（instructions）・モデル・ツールなどを“保存”しておき、名前で呼ぶだけでいつも同じ振る舞い。さらにツールを使って“行動”もできます。
つまりエージェントは、設定済み・名前つきのAI担当者のようなもの。一度作れば、何度でも一貫した応答が得られます。
エージェントを作って使う流れ
ステップ①：エージェントを作る（コード）
モデルと指示（instructions）を決めて、名前をつけて作成します。
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import PromptAgentDefinition
PROJECT_ENDPOINT = "ここに自分のエンドポイント"
AGENT_NAME = "MyAgent"
project = AIProjectClient(endpoint=PROJECT_ENDPOINT, credential=DefaultAzureCredential())
# モデルと指示（instructions）でエージェントを作成
agent = project.agents.create_version(
agent_name=AGENT_NAME,
definition=PromptAgentDefinition(
model="gpt-5-mini",
instructions="あなたは一般的な質問に答える親切なアシスタントです",
),
)
print(agent.id, agent.name, agent.version) # 作成されたエージェントの情報- PromptAgentDefinition：エージェントの中身（モデル＋指示）の定義。
- create_version：その定義でエージェントを作成。一度作れば名前で呼べます。
ステップ②〜④：エージェントと会話する（コード）
作ったエージェントを、名前で指定して呼びます。会話（conversation）を作っておくと、履歴を覚えたまま続けられます。
openai = project.get_openai_client()
# 会話を作る（履歴の入れ物）
conversation = openai.conversations.create()
# エージェントに質問する（名前で指定）
response = openai.responses.create(
conversation=conversation.id,
extra_body={"agent_reference": {"name": AGENT_NAME, "type": "agent_reference"}},
input="フランスの面積は？",
)
print(response.output_text)
# 同じ会話で続けて聞く（履歴を覚えている）
response = openai.responses.create(
conversation=conversation.id,
extra_body={"agent_reference": {"name": AGENT_NAME, "type": "agent_reference"}},
input="では首都は？",
)
print(response.output_text) # 「フランスの首都は…」と続けて答えてくれるinstructions を「あなたは関西弁のガイドです」などに変えて作り直すと、性格の違うエージェントができます。ポータルのBuild → Agents → Create agent からは、コードなしでも同じことが試せます。
確認クイズ
Q1. 「ただのモデル呼び出し」と比べた、エージェントの特徴はどれ？
Q2. エージェントを作るとき、最低限決めるものは？
Q3. 同じエージェントとの会話で「前の話を覚えたまま」続けるには？
Q4. コードでエージェントを呼ぶとき、どれで「どのエージェントか」を指定する？
よくある質問（FAQ）
Q. エージェントとチャット（前回）の違いは？
A. 前回は毎回役割を送る使い捨ての呼び出し。エージェントは役割・ツールを保存して名前で呼べる点が違います。何度も同じ役割で使うなら、エージェントが便利です。
Q. ツールも使えますか？
A. はい。エージェントには、検索や関数などのツールを持たせて“行動”させられます。本格的なエージェント開発は上位資格AI-103のテーマです。
Q. コードなしでも作れますか？
A. はい。ポータルのBuild → Agents → Create agent から、名前と指示を入れて作成できます。
まとめ
- エージェント＝役割・指示・ツールを保存し、名前で呼べる一貫したAI（使い捨て呼び出しとの違い）
- 作成はモデル＋instructions。呼び出しは名前（agent_reference）で指定
- 同じ会話（conversation）で履歴が続く＝多ターン
この記事はAI-901の学習範囲の一部です。どの順番で・何時間くらい勉強すればよいかは、AI-901の勉強方法・独学ロードマップで全体像を解説しています。迷ったらここから確認するのがおすすめです。
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※本記事はMicrosoft公式のFoundryクイックスタート（azure-ai-projects 2.x／エージェント作成）に基づき、エンジニアKが作成しています。仕様は更新されるため、最新は Microsoft公式 をご確認ください。
