azure-ai-projects-py

azure-ai-projects-py スキルの概要

azure-ai-projects-py は何のためのものか

azure-ai-projects-py は、Microsoft Foundry のプロジェクトクライアント向けに使う Azure AI Projects の Python SDK スキルです。エージェント作成、評価、接続、デプロイ、データセット、インデックス、OpenAI 互換アクセスのために azure-ai-projects をインストールし、つなぎ込み、実際に使うところまでを支えます。Azure AI についての一般的なプロンプトではなく、実用的な Azure AI Projects の Python ガイドが欲しいときに azure-ai-projects-py スキルを使ってください。

こんな読者・用途に向いている

このスキルは、Python で再現性のある Foundry プロジェクトのワークフローが必要なバックエンドエンジニア、プラットフォーム開発者、AI アプリ開発者に向いています。特に、サービス側でバージョン管理されたエージェントを作成したい、バッチ評価を回したい、プロジェクトエンドポイント経由で Azure リソースに接続したいといった azure-ai-projects-py for Backend Development の用途で有効です。

何が違うのか

azure-ai-projects-py の核となる価値は、単なるモデル呼び出しではなく Foundry のプロジェクトモデルを中心に据えている点にあります。プロジェクト単位の認証、管理された接続、エージェントのライフサイクル操作、構造化された入出力が必要な評価ワークフローに依存する作業で役立ちます。低レベルのエージェント API だけが欲しいなら、このスキルは向いていません。リポジトリ自体も、その場合は azure-ai-agents-python を案内しています。

azure-ai-projects-py スキルの使い方

まずインストールして、適切なファイルを読む

azure-ai-projects-py のインストールは次のコマンドで行います。

npx skills add microsoft/skills --skill azure-ai-projects-py

その後はまず SKILL.md を開いてください。インストール方法、認証、基本的な利用手順がまとまっています。導入を早めたいなら、次に references/agents.md、references/connections.md、references/datasets-indexes.md、references/evaluation.md を読みましょう。非同期コードやバッチ採点を想定している場合は、references/async-patterns.md と scripts/run_batch_evaluation.py も確認しておくと安心です。

スキルに必要な入力を具体的に渡す

azure-ai-projects-py をうまく使うには、エンドポイント、モデルのデプロイ名、認証方式、そして管理したい対象を明確に伝えるのが重要です。たとえば、「PromptAgentDefinition を使ってバージョン管理されたサポートエージェントを作成し、Azure AI Search を接続し、クリーンアップ手順も示してほしい」といった指示が有効です。「Azure AI Projects の使い方を教えて」よりずっと良い結果になります。SDK の挙動は、リソース種別と操作内容によって変わるからです。

ざっくりした目的を良いプロンプトに変える

良い結果を得るには、ワークフローの段階と制約をはっきりさせてください。create、list、update、evaluate、delete のどれか、sync か async か、ローカル開発か本番か、単一サンプルかバッチか、まで指定します。azure-ai-projects-py のガイドから実用コードを出したいなら、dataset path、evaluator type、connection name など、期待する入力と出力も含めましょう。対象のオブジェクトモデルが具体的であるほど、SDK クラスや環境変数まわりの推測は少なくなります。

ミスを減らす実践的なワークフロー

信頼できる流れは、まず環境変数を確認し、AIProjectClient を初期化し、接続またはデプロイを検証してから、1 つだけリソース操作を行い、最後にクリーンアップすることです。参照資料を使えば、Azure SDK の別系統に属するオブジェクト型を混ぜてしまうのを避けられます。出力を評価する場合は、先にスキーマを確認し、バッチ評価やカスタム評価を実行する前にフィールドを正しくマッピングしてください。

azure-ai-projects-py スキル FAQ

azure-ai-projects-py は Foundry プロジェクト専用ですか？

はい。このスキルは Foundry プロジェクトクライアントとプロジェクト単位の操作を中心にしています。アプリがプロジェクトエンドポイント、接続、Foundry リソースを使わないなら、一般的な Azure OpenAI のプロンプトのほうがシンプルな場合があります。azure-ai-projects-py は、プロジェクト自体がデプロイとガバナンスの単位になっているときに最も役立ちます。

通常のプロンプトと比べて何が違いますか？

通常のプロンプトでも簡単なサンプルは出せますが、azure-ai-projects-py はインストール、認証、クライアント設定、正しいリソース参照まで含めたワークフロー前提の出発点を返します。これは、エンドポイントの形、資格情報の選び方、リソースクラスの選定ミスがよくあるつまずきどころだからです。一回限りの断片コードより、信頼できる azure-ai-projects-py の使い方が必要なときに向いています。

初心者にも向いていますか？

基本的な Python を理解していて、環境変数を扱えるなら初心者でも使いやすいです。主な学習コストは、プロジェクトエンドポイント、バージョン管理されたエージェント、接続、評価器といった Foundry 固有の概念にあります。初心者は、評価や async フローに進む前に、まず接続の一覧表示や単一エージェントの作成など、範囲の狭いタスクから始めると成功しやすくなります。

どんなときにこのスキルを使わないほうがいいですか？

低レベルのエージェント操作だけが必要な場合、Python を使っていない場合、Azure Foundry のエコシステム外で作業している場合は、azure-ai-projects-py は使わないでください。プロジェクト文脈のない最小限の直接呼び出しサンプルが欲しいだけなら、これも不向きです。その場合、Foundry SDK のオーバーヘッドは見合わないことがあります。

azure-ai-projects-py スキルを改善する方法

プロンプトはリソース単位で具体化する

品質を大きく上げるコツは、agent、connection、dataset、index、evaluator、deployment、async client のように、対象のリソースと操作を正確に名前で指定することです。たとえば、「PromptAgentDefinition と 2 つのツールを使ってバージョン管理されたエージェントを作成して」と言うほうが、「エージェントを作って」よりずっと良いです。こうすると azure-ai-projects-py スキルが適切な API 面を選びやすくなり、過度に一般化されたコードを避けられます。

環境と認証の情報は先に渡す

ローカル開発なのか、managed identity を使うのか、本番用の資格情報構成なのかを最初に伝えてください。AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT と AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME の値、またはプレースホルダーを含め、aiohttp のような async 依存関係が必要かどうかも明記します。認証の前提によって推奨されるインストール方法やクライアント設定が変わるため、ここが曖昧だと手戻りが増えやすくなります。

タスクに合うリポジトリのパスを指定する

より深い azure-ai-projects-py ガイドが欲しいなら、関連する参照ファイルに絞って案内してもらいましょう。たとえば、エージェントのライフサイクルなら references/agents.md、スコアリングなら references/built-in-evaluators.md、独自採点なら references/custom-evaluators.md です。こうすると、一般的な Azure の説明に流れず、実際の SDK の表面に近い回答になります。

小さく動く例から段階的に広げる

まず 1 つ動く操作を作り、そこから広げてください。たとえば、クライアントを作成し、接続を一覧表示し、1 つのエージェントを作成してから、バージョニングやツールを追加する、という順番です。よくある失敗は、sync と async のパターンを混ぜること、クリーンアップを省くこと、評価器やデータセットに誤ったオブジェクトスキーマを使うことです。最初の結果が惜しいけれど違う場合は、より大きく書き直してもらうのではなく、正確な SDK オブジェクト、入力フィールド、望む出力形を言い直してください。