ラップトップから本番へ：2つのコマンドでAIエージェントをMicrosoft Foundryにデプロイ

「自分のマシンでは動く」と「デプロイされてトラフィックを処理している」の間のギャップを知っていますか？AIエージェントにとって、そのギャップは痛いほど広かった。リソースのプロビジョニング、モデルのデプロイ、IDの設定、モニタリングの構築 — これら全ては、誰かが実際にエージェントを呼び出せるようになる前の話です。

Azure Developer CLIがこれを2つのコマンドで済む話にしました。

新しいazd ai agentワークフロー

実際にどんな感じか見せましょう。AIエージェントプロジェクトがあるとします — ホテルのコンシェルジュエージェントとしましょう。ローカルで動いています。Microsoft Foundry上で実行したい。

azd ai agent init
azd up

以上です。2つのコマンド。azd ai agent initがリポジトリにInfrastructure as Codeを生成し、azd upがAzure上で全てをプロビジョニングしてエージェントを公開します。Foundryポータルでエージェントへの直接リンクが得られます。

裏側で何が起きているか

initコマンドはリポジトリに実際の、検査可能なBicepテンプレートを生成します：

• Foundry Resource（トップレベルコンテナ）
• Foundry Project（エージェントが存在する場所）
• モデルデプロイメント設定（GPT-4oなど）
• 適切なRBACロール割り当てを持つマネージドID
• サービスマップ用のazure.yaml
• エージェントメタデータと環境変数を持つagent.yaml

重要なポイント：これは全てあなたのものです。リポジトリ内のバージョン管理されたBicepです。検査し、カスタマイズし、エージェントコードと一緒にコミットできます。魔法のブラックボックスはありません。

開発の内部ループ

本当に気に入っているのはローカル開発の体験です。エージェントのロジックを反復しているとき、プロンプトを変更するたびに再デプロイしたくないですよね：

azd ai agent run

これでエージェントをローカルで起動します。azd ai agent invokeと組み合わせてテストプロンプトを送信すると、タイトなフィードバックループが得られます。コード編集、再起動、呼び出し、繰り返し。

invokeコマンドはルーティングも賢く — ローカルエージェントが実行中なら自動的にそちらをターゲットにします。実行中でなければリモートエンドポイントにアクセスします。

リアルタイムモニタリング

これが私を納得させた機能です。エージェントがデプロイされたら：

azd ai agent monitor --follow

エージェントを通過する全てのリクエストとレスポンスがリアルタイムでターミナルにストリームされます。本番環境の問題デバッグには計り知れない価値があります。Log Analyticsを掘り返す必要なし、メトリクス集計を待つ必要なし — 今何が起きているかが見えます。

コマンドの完全セット

クイックリファレンスはこちら：

.NET開発者にとってなぜ重要か

アナウンスのサンプルはPythonベースですが、インフラストラクチャの話は言語に依存しません。あなたの.NETエージェントも同じBicepスキャフォールディング、同じマネージドID設定、同じモニタリングパイプラインを受け取ります。そして、すでに.NET Aspireアプリやazureデプロイメントにazdを使っているなら、既存のワークフローにそのまま組み込めます。

AIエージェントのデプロイメントギャップはエコシステムで最大の摩擦ポイントの一つでした。動くプロトタイプから適切なID、ネットワーキング、モニタリングを備えた本番エンドポイントへの移行に1週間のDevOps作業は必要ないはずです。今は2つのコマンドと数分で済みます。

まとめ

azd ai agentは今すぐ利用可能です。インフラストラクチャ設定が大変そうだからとAIエージェントのデプロイを先延ばしにしていたなら、試してみてください。フロントエンドチャットアプリ統合を含む完全なステップバイステップガイドは完全なウォークスルーをご覧ください。