エージェントを呼び出し

Maestro のエージェンティック プロセスで、Responses API 上に構築された Microsoft Azure AI Foundry エージェントを呼び出します。

説明

このアクティビティでは、Responses API 上に構築された Microsoft Azure AI Foundry エージェントを、Maestro によってオーケストレーションされる自動化プロセスの参加者として使用できます。

Foundry エージェントの表面

Azure AI Foundry は、同じプロジェクト エンドポイント上に 2 つの別個のエージェント サーフェスを公開します。

• Assistant (クラシック) — /assistants API を介して作成されます。これらには 、[スレッドを実行 ] アクティビティを使用します。
• Agents (Foundry ポータル) — Azure AI Foundry ポータルで作成され、Responses API を介して呼び出されます。これらには [エージェントを呼び出し ] を使用します。

注:

種類が [プロンプト ] で [ホスト] のエージェントのみが、このアクティビティで動作することが検証されます。種類が ワークフロー または 外部 のエージェントは検証されておらず、動作することも確認されていません。

アクティビティの使用方法

このアクティビティを Maestro のエージェンティック プロセスで使用するには、以下の手順に従います。

1. キャンバスにサービス タスク要素を追加し、タスクの [ プロパティ ] パネルを開きます。

2. [ 実装 ] セクションの [ アクション ] ドロップダウン リストから、[ 外部エージェントを起動し、待機] を選択します。

3. Microsoft Azure AI Foundry コネクタを選択します。

4. 既存のコネクションを選択するか、新しいコネクションを作成します。詳細については、「 Microsoft Azure AI Foundry の認証」をご覧ください。

5. [ アクティビティ] から [ エージェントを呼び出し] を選択します。

6. [ エージェント] で、Azure AI Foundry プロジェクト内のエージェントのリストからエージェントを選択します。各エントリの名前の横にエージェントの種類が表示されます (例: ah-vo-script-agent (hosted))。

7. [ メッセージ] に、エージェントに送信するプロンプトを入力します。

8. 開始イベントをサービス タスクに接続し、サービス タスクをキャンバスの終了イベント ノードに接続します。

9. [ デバッグ ] を選択してこのプロセスを実行します。

   このアクティビティは常に非同期的に実行されます。Integration Service はエージェントの応答をポーリングし、実行が完了すると Maestro のステップを再開します。

出力

パラメーター	説明
応答識別子	エージェントの応答の一意の識別子です。
ステータス	応答の現在のステータス ( queued、 in_progress、 completed、 failed、または incomplete)。
出力テキスト	エージェントの応答テキストです。
モデル識別子	応答を生成したモデル。
エラー コード	実行が正常に完了しなかったときのエラー コード (status は failedです)。成功すると空っぽになります。
エラー メッセージ	人間が判読できる実行が失敗した理由です (status は failed)。成功すると空っぽになります。
理由が不完全である	実行が未完了で終了した理由 (status が incompleteの場合 (例: content_filter 、 max_output_tokens)。成功すると空っぽになります。
使用する入力トークン	消費された入力トークンの数。
使用する出力トークン	生成される出力トークンの数。
使用されるトークンの合計数	要求中に消費されたトークンの合計数。

出力をプロセス変数に割り当てて、Maestro プロセスの進行状況に影響を与えます (たとえば、[ ステータス] で分岐したり、[ 出力テキスト] からの回答を使用したりできます)。

注:

アクティビティの応答時間は、接続のポーリング間隔によって異なります (既定値は 5 分)。そのため、完了した実行は実際の完了時間よりも遅く表示される可能性があります。