Semantic-Kernel | The .NET Blog

.NETのAgent Skillsが本気で柔軟になった

Emiliano Montesdeoca — Tue, 14 Apr 2026 00:00:00 +0000

この記事は自動翻訳されました。原文はこちらをご覧ください。

Microsoft Agent Frameworkでエージェントを構築しているなら、流れは分かっているはずです：スキルを定義し、プロバイダーに接続し、エージェントにどれを呼び出すか判断させる。新しいのはスキルの作り方であり、柔軟性の向上は大きなものです。

最新のアップデートでは、エージェントスキルの3つのオーサリングパターンが導入されました：ファイルベース、クラスベース、インラインコード定義。3つすべてが単一の AgentSkillsProviderBuilder に接続されるため、ルーティングロジックや特別なグルーコードなしで自由に組み合わせることができます。それぞれのパターンと、いつ使うべきかを説明します。

ファイルベースのスキル：出発点

ファイルベースのスキルはそのままの意味です — SKILL.mdファイル、オプションのスクリプト、参照ドキュメントを含むディスク上のディレクトリです。エージェントに新しい能力を与える最もシンプルな方法です：

skills/
└── onboarding-guide/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ └── check-provisioning.py
└── references/
└── onboarding-checklist.md

SKILL.mdのフロントマターでスキル名と説明を宣言し、指示セクションでスクリプトと参照の使い方をエージェントに伝えます：

---
name: onboarding-guide
description: >-
 Walk new hires through their first-week setup checklist.
---

## Instructions

1. Ask for the employee's name and start date.
2. Run `scripts/check-provisioning.py` to verify accounts.
3. Walk through `references/onboarding-checklist.md`.
4. Follow up on incomplete items.

そして SubprocessScriptRunner.RunAsync でスクリプト実行を接続します：

var skillsProvider = new AgentSkillsProvider(
 Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "skills"),
 SubprocessScriptRunner.RunAsync);

AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
 .GetResponsesClient()
 .AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions
 {
 Name = "HRAgent",
 ChatOptions = new() { Instructions = "You are a helpful HR assistant." },
 AIContextProviders = [skillsProvider],
 },
 model: deploymentName);

エージェントは自動的にスキルを発見し、アカウントステータスを確認する必要があるときにプロビジョニングスクリプトを呼び出します。クリーンでシンプルです。

クラスベースのスキル：NuGetで配布

ここからがチームにとって面白いところです。クラスベースのスキルは AgentClassSkill<T> から派生し、[AgentSkillResource] や [AgentSkillScript] などの属性を使用して、フレームワークがリフレクションですべてを発見します：

public sealed class BenefitsEnrollmentSkill : AgentClassSkill<BenefitsEnrollmentSkill>
{
 public override AgentSkillFrontmatter Frontmatter { get; } = new(
 "benefits-enrollment",
 "Enroll an employee in health, dental, or vision plans.");

 protected override string Instructions => """
 1. Read the available-plans resource.
 2. Confirm the plan the employee wants.
 3. Use the enroll script to complete enrollment.
 """;

 [AgentSkillResource("available-plans")]
 [Description("Plan options with monthly pricing.")]
 public string AvailablePlans => """
 ## Available Plans (2026)
 - Health: Basic HMO ($0/month), Premium PPO ($45/month)
 - Dental: Standard ($12/month), Enhanced ($25/month)
 - Vision: Basic ($8/month)
 """;

 [AgentSkillScript("enroll")]
 [Description("Enrolls employee in the specified benefit plan.")]
 private static string Enroll(string employeeId, string planCode)
 {
 bool success = HrClient.EnrollInPlan(employeeId, planCode);
 return JsonSerializer.Serialize(new { success, employeeId, planCode });
 }
}

素晴らしいのは、チームがこれをNuGetパッケージとしてパッケージ化できることです。プロジェクトに追加し、ビルダーに入れるだけで、ファイルベースのスキルと一緒に調整なしで動作します：

var skillsProvider = new AgentSkillsProviderBuilder()
 .UseFileSkill(Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "skills"))
 .UseSkill(new BenefitsEnrollmentSkill())
 .UseFileScriptRunner(SubprocessScriptRunner.RunAsync)
 .Build();

両方のスキルがエージェントのシステムプロンプトに表示されます。エージェントは会話に基づいてどちらを使うか判断します — ルーティングコードは不要です。

インラインスキル：素早いブリッジ

別のチームがまさに必要なスキルを構築しているけど、次のスプリントまで完成しない、あの瞬間を知っていますか？AgentInlineSkill があなたのブリッジです：

var timeOffSkill = new AgentInlineSkill(
 name: "time-off-balance",
 description: "Calculate remaining vacation and sick days.",
 instructions: """
 1. Ask for the employee ID if not provided.
 2. Use calculate-balance to get the remaining balance.
 3. Present used and remaining days clearly.
 """)
 .AddScript("calculate-balance", (string employeeId, string leaveType) =>
 {
 int totalDays = HrDatabase.GetAnnualAllowance(employeeId, leaveType);
 int daysUsed = HrDatabase.GetDaysUsed(employeeId, leaveType);
 int remaining = totalDays - daysUsed;
 return JsonSerializer.Serialize(new { employeeId, leaveType, totalDays, daysUsed, remaining });
 });

他のスキルと同じようにビルダーに追加します：

var skillsProvider = new AgentSkillsProviderBuilder()
 .UseFileSkill(Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "skills"))
 .UseSkill(new BenefitsEnrollmentSkill())
 .UseSkill(timeOffSkill)
 .UseFileScriptRunner(SubprocessScriptRunner.RunAsync)
 .Build();

NuGetパッケージが最終的にリリースされたら、インラインスキルをクラスベースのバージョンに交換するだけです。エージェントは違いに気づきません。

ただし、インラインスキルはブリッジだけのものではありません。ランタイムで動的にスキルを生成する必要がある場合 — 設定からロードされるビジネスユニットごとのスキルを考えてみてください — やスクリプトがDIコンテナに属さないローカルステートをキャプチャする必要がある場合にも適切な選択です。

スクリプト承認：ヒューマンインザループ

本番エージェントを構築する.NET開発者にとって、これがデプロイメントの議論を本当に前進させる部分です。一部のスクリプトには実際の影響があります — 誰かを福利厚生に登録する、本番インフラを照会する。UseScriptApproval を有効にすると、エージェントはスクリプト実行前に一時停止します：

var skillsProvider = new AgentSkillsProviderBuilder()
 .UseFileSkill(Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "skills"))
 .UseSkill(new BenefitsEnrollmentSkill())
 .UseSkill(timeOffSkill)
 .UseFileScriptRunner(SubprocessScriptRunner.RunAsync)
 .UseScriptApproval(true)
 .Build();

エージェントがスクリプトを実行したいとき、代わりに承認リクエストを返します。アプリが判断を収集し — 承認または拒否 — エージェントはそれに応じて続行します。規制環境では、これが「デプロイできる」と「法務がノーと言っている」の違いです。

なぜこの組み合わせが重要なのか

本当の力は個々のパターンにあるのではなく、構成にあります。以下が可能になります：

ファイルベースのスキルで小さく始めて、指示を反復し、C#を書かずに公開する
他のチームが1行で追加できるNuGetパッケージとして再利用可能なスキルを配布する
何か今すぐ必要なときにインラインスキルでギャップを埋める
エージェントが必要なものだけをロードするようにプレディケートで共有ディレクトリをフィルタリングする
本番システムに触れるスクリプトに人間の監視を追加する

これらすべてが AgentSkillsProviderBuilder を通じて構成されます。特別なルーティングなし、条件ロジックなし、スキルタイプチェックなし。

まとめ

.NETのエージェントスキルは、真に柔軟なオーサリングモデルを手に入れました。ファイルベースのスキルでプロトタイピングするソロ開発者であろうと、NuGet経由でパッケージ化された機能を配布するエンタープライズチームであろうと、パターンは適合します。そしてスクリプト承認メカニズムにより、人間のチェックポイントが必要な環境でも本番対応できます。

オリジナルの発表、Microsoft LearnのAgent Skillsドキュメント、GitHubの.NETサンプルをチェックして始めましょう。

Microsoft Agent Frameworkが1.0に到達 — .NET開発者にとって本当に重要なこと

Emiliano Montesdeoca — Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 +0000

この記事は自動翻訳されています。原文はこちらをご覧ください。

Semantic KernelやAutoGenの初期からAgent Frameworkの歩みを追ってきた方にとって、今回のニュースは大きいです。Microsoft Agent Frameworkがバージョン1.0に到達しました — 本番環境対応、安定したAPI、長期サポートのコミットメント。.NETとPythonの両方で利用可能で、実際のワークロードに本当に対応できる状態です。

発表のノイズを切り抜けて、.NETでAI搭載アプリを構築している方にとって重要なポイントに集中しましょう。

短いまとめ

Agent Framework 1.0は、かつてSemantic KernelとAutoGenだったものを単一のオープンソースSDKに統合します。1つのエージェント抽象化。1つのオーケストレーションエンジン。複数のAIプロバイダー。エンタープライズパターン向けのSemantic Kernelと研究グレードのマルチエージェントワークフロー向けのAutoGenを行き来していた方は、もうその必要はありません。これが唯一のSDKです。

はじめるのはほぼ不公平なほど簡単

.NETで動作するエージェントはこちら：

// dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --prerelease
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Agents.AI.Foundry;
using Azure.Identity;

var agent = new AIProjectClient(endpoint: "https://your-project.services.ai.azure.com")
 .GetResponsesClient("gpt-5.3")
 .AsAIAgent(
 name: "HaikuBot",
 instructions: "You are an upbeat assistant that writes beautifully."
 );

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Write a haiku about shipping 1.0."));

これだけです。数行でAzure Foundryに対して実行されるAIエージェントが完成します。Pythonの同等コードも同様に簡潔です。関数ツール、マルチターン会話、ストリーミングは必要に応じて追加できます — APIサーフェスは奇妙になることなくスケールアップします。

マルチエージェントオーケストレーション — これが本題

単一エージェントはデモには十分ですが、本番シナリオには通常、調整が必要です。Agent Framework 1.0は、Microsoft ResearchとAutoGenから直接もたらされた実戦テスト済みのオーケストレーションパターンを搭載しています：

シーケンシャル — エージェントが順番に処理（ライター → レビュアー → エディター）
コンカレント — 複数のエージェントに並列で展開し、結果を収束
ハンドオフ — 1つのエージェントがインテントに基づいて別のエージェントに委任
グループチャット — 複数のエージェントが議論し、解決策に収束
Magentic-One — MSRの研究グレードのマルチエージェントパターン

すべてがストリーミング、チェックポイント、ヒューマンインザループの承認、一時停止/再開をサポートしています。チェックポイントの部分は重要です — 長時間実行されるワークフローがプロセスの再起動を生き延びます。Azure Functionsで耐久性のあるワークフローを構築してきた.NET開発者にとって、これは馴染みのある感覚です。

最も重要な機能

知っておく価値があるものの私のリストはこちら：

ミドルウェアフック。 ASP.NET Coreにミドルウェアパイプラインがあるのをご存知ですか？同じコンセプトですが、エージェント実行用です。すべてのステージをインターセプト — コンテンツセーフティ、ロギング、コンプライアンスポリシーを追加 — エージェントのプロンプトに触れることなく。これがエージェントをエンタープライズ対応にする方法です。

プラガブルメモリ。 会話履歴、永続的なキーバリューステート、ベクトルベースの検索。バックエンドを選択：Foundry Agent Service、Mem0、Redis、Neo4j、またはカスタム実装。メモリは、ステートレスなLLM呼び出しを、実際にコンテキストを覚えているエージェントに変えるものです。

宣言的YAMLエージェント。 エージェントの指示、ツール、メモリ、オーケストレーショントポロジーをバージョン管理されたYAMLファイルで定義します。単一のAPI呼び出しでロードして実行。これは、コードを再デプロイせずにエージェントの動作をイテレーションしたいチームにとってゲームチェンジャーです。

A2AとMCPサポート。 MCP（Model Context Protocol）により、エージェントは外部ツールを動的に発見して呼び出すことができます。A2A（Agent-to-Agentプロトコル）はクロスランタイムコラボレーションを実現します — .NETエージェントは他のフレームワークで実行されているエージェントと連携できます。A2A 1.0サポートは近日対応予定です。

注目すべきプレビュー機能

1.0ではいくつかの機能がプレビューとして出荷されました — 機能は動作しますがAPIは変更される可能性があります：

DevUI — エージェントの実行、メッセージフロー、ツール呼び出しをリアルタイムで可視化するブラウザベースのローカルデバッガー。Application Insightsのようなものですが、エージェントの推論用です。
GitHub Copilot SDKとClaude Code SDK — オーケストレーションコードから直接CopilotまたはClaudeをエージェントハーネスとして使用。同じワークフロー内の他のエージェントと一緒にコーディング対応エージェントを構成できます。
Agent Harness — エージェントにシェル、ファイルシステム、メッセージングループへのアクセスを提供するカスタマイズ可能なローカルランタイム。コーディングエージェントや自動化パターンを想像してください。
Skills — エージェントに構造化された機能をすぐに提供する再利用可能なドメイン機能パッケージ。

Semantic KernelまたはAutoGenからの移行

既存のSemantic KernelまたはAutoGenコードがある場合、コードを分析してステップバイステップの移行プランを生成する専用の移行アシスタントがあります。Semantic Kernel移行ガイドとAutoGen移行ガイドがすべてを案内してくれます。

RCパッケージを使用していた場合、1.0へのアップグレードはバージョン番号の変更だけです。

まとめ

Agent Framework 1.0は、エンタープライズチームが待ち望んでいた本番環境のマイルストーンです。安定したAPI、マルチプロバイダーサポート、実際に大規模に機能するオーケストレーションパターン、そしてSemantic KernelとAutoGenの両方からの移行パス。

フレームワークはGitHubで完全にオープンソースで、dotnet add package Microsoft.Agents.AIで今日から始められます。クイックスタートガイドとサンプルをチェックして、実際に触ってみてください。

「本番環境で安全に使える」というシグナルを待っていた方へ — これがそのシグナルです。