Phase 2: Microsoft Foundry への接続

所要時間

約10分

🎯 学習目標

Microsoft Foundry が提供するモデルの機能を理解する
Microsoft Foundry のモデルへ接続する情報を取得する
Microsoft Agent Framework のライブラリで接続をテストする

📖 Microsoft Foundry とは？

Microsoft Foundry は、2025年11月に Azure AI Foundry から名称が変わりリブランディングした、Microsoft の AI の中核をなすプラットフォームです。モデルのみならず AI エージェントやワークフローの作成・管理、監視などの機能を備えています。

過去バージョンとの互換のため、Microsoft Foundry はクラシックポータル (古いポータル) と new ポータル (最新バージョンのポータル) がありますが、今回は new ポータルを対象に進めます。

🔧 ステップ 1: Micorosoft Foundry のモデルの情報で .env を更新

COGBOT 提供の API キーで接続自身の API キーで接続する

Connpass のイベントページに .env に追記するための情報があります。その情報で .env を更新してください。不明点がありましたら運営スタッフにお気軽にお声がけください。

自身の API キーでモデルに接続したい場合は、Microsoft Foundry のリソースが作成済み、かつ、利用するモデルのデプロイ済みであることを確認し、必要な情報を取得して .env を更新します。

クイックスタート: Microsoft Foundry リソースを設定する - Microsoft Foundry | Microsoft Learn

操作方法はここでは詳しく記載しませんが、ご不明点がありましたら COGBOT 運営スタッフまでお気軽にご質問ください。

取得した値を .env の中の以下の値を更新します。

MSF_MODEL_ENDPOINT
MSF_MODEL_API_KEY
MSF_MODEL_DEPLOYMENT_NAME

🔧 ステップ 3: 接続テスト用スクリプトの作成

まず、phase-02 フォルダを作成します：

macOS / LinuxWindows (PowerShell)

mkdir -p phase-02
cd phase-02
touch microsoft_foundry_model_check.py

mkdir phase-02
cd phase-02
New-Item microsoft_foundry_model_check.py

microsoft_foundry_model_check.py に以下のコードを記述します：

import asyncio
import os
from dotenv import load_dotenv
from agent_framework.azure import AzureOpenAIChatClient

# 環境変数の読み込み
load_dotenv(override=True)


async def main():
    """Microsoft Foundry Model への接続テスト"""
    print("🔄 Microsoft Foundry Model へ接続中...")

    # Azure OpenAI Chat クライアントの初期化
    chat_client = AzureOpenAIChatClient(
        endpoint=os.environ["MSF_MODEL_ENDPOINT"],
        api_key=os.environ["MSF_MODEL_API_KEY"],
        api_version=os.environ["MSF_MODEL_API_VERSION"],
        deployment_name=os.environ["MSF_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"]
    )

    # エージェントの作成
    hello_agent = chat_client.as_agent(
        name="HelloAgent",
        instructions="""あなたは親切なアシスタントです。
        挨拶をされたら Hello from Microsoft Foundry と回答してください
        """
    )

    # 接続テスト
    print("🔄 テストメッセージを送信中...")
    response = await hello_agent.run("こんにちは")
    print(f"🤖 レスポンス:{response.text}")
    print("✅ 接続成功！")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

🔧 ステップ 4: テストの実行

python microsoft_foundry_model_check.py

成功すると以下のような出力が表示されます：

🔄 Microsoft Foundry Model へ接続中...
🔄 テストメッセージを送信中...
🤖 レスポンス:Hello from Microsoft Foundry
✅ 接続成功！

🔍 コードの解説

コード	説明
`AzureOpenAIChatClient`	非同期リクエスト用の Azure OpenAI クライアントライブラリ。ほかに `AzureOpenAIResponsesClient` や Azure 以外で Ollama や Anthropic など多様なクライアントライブラリがあります。
`chat_client.as_agent(...)`	chat client のオブジェクトから agent を生成するメソッド。Agent Framework の新しいバージョンで利用可能。
`hello_agent.run(...)`	Agent Framework の Agent を実行する際の標準的なメソッドの一つ

📁 プロジェクト構成

agent-framework-workshop/
├── .venv/
├── .env
├── requirements.txt
└── phase-02/
    └── microsoft_foundry_model_check.py

✅ チェックポイント

以下を確認してください：

[x] Microsoft Foundry のモデルの情報を取得した。
[x] .env ファイルにモデルの情報を保存した。
[x] microsoft_foundry_model_check.py を実行して「接続成功」が表示された。

ここまでで、Microsoft Foundry のモデルへの接続が確認できました！

❓ よくあるトラブルと解決方法

404: Resource not found エラー

.env ファイルの MSF_MODEL_ENDPOINT, MSF_MODEL_API_VERSION, MSF_MODEL_DEPLOYMENT_NAME が正しいか確認してください。
load_dotenv(override=True) が呼び出されているか確認してください。

401 エラー

.env の MSF_MODEL_API_KEY が正しいか確認してください。

完成コード（クリックで展開）

import asyncio
import os
from dotenv import load_dotenv
from agent_framework.azure import AzureOpenAIChatClient

# 環境変数の読み込み
load_dotenv(override=True)


async def main():
    """Microsoft Foundry Model への接続テスト"""
    print("🔄 Microsoft Foundry Model へ接続中...")

    # Azure OpenAI Chat クライアントの初期化
    chat_client = AzureOpenAIChatClient(
        endpoint=os.environ["MSF_MODEL_ENDPOINT"],
        api_key=os.environ["MSF_MODEL_API_KEY"],
        api_version=os.environ["MSF_MODEL_API_VERSION"],
        deployment_name=os.environ["MSF_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"]
    )

    # エージェントの作成
    hello_agent = chat_client.as_agent(
        name="HelloAgent",
        instructions="""あなたは親切なアシスタントです。
        挨拶をされたら Hello from Microsoft Foundry と回答してください
        """
    )

    # 接続テスト
    print("🔄 テストメッセージを送信中...")
    response = await hello_agent.run("こんにちは")
    print(f"🤖 レスポンス:{response.text}")
    print("✅ 接続成功！")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

➡️ 次のステップ

次は、Chainlit を使ってチャットの UI

Phase 3: Chainlit 基礎🏃‍♂️‍➡️

Phase 2: Microsoft Foundry への 接続