セマンティック カーネル テンプレートからエージェントを作成する
警告
セマンティック カーネル エージェント フレームワーク はプレビュー段階であり、変更される可能性があります。
セマンティック カーネルのプロンプト テンプレート
エージェントの役割は、主に受け取る命令によって形成され、その動作とアクションが決まります。
Kernel
promptの呼び出しと同様に、エージェントの命令には、実行中に動的に置換されるテンプレート化されたパラメーター (値と関数の両方) を含めることができます。 これにより、柔軟でコンテキストに対応した応答が可能になり、エージェントはリアルタイム入力に基づいて出力を調整できます。
さらに、エージェントは、 Prompt テンプレート構成を使用して直接構成できます。これにより、開発者は、その動作を定義するための構造化された再利用可能な方法を提供できます。 このアプローチは、エージェントの指示を標準化およびカスタマイズするための強力なツールを提供し、動的な適応性を維持しながら、さまざまなユース ケース間で一貫性を確保します。
関連 API:
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現在、エージェントは Java では使用できません。
テンプレートとしてのエージェント命令
テンプレート パラメーターを使用してエージェントを作成すると、さまざまなシナリオや要件に基づいて命令を簡単にカスタマイズできるため、柔軟性が向上します。 このアプローチでは、特定の値または関数をテンプレートに置き換えることで、エージェントの動作を調整し、さまざまなタスクやコンテキストに適応できるようにします。 テンプレート パラメーターを利用することで、開発者は、コア ロジックを変更しなくても、多様なユース ケースを満たすように構成できる、より汎用性の高いエージェントを設計できます。
チャット完了エージェント
// Initialize a Kernel with a chat-completion service
Kernel kernel = ...;
ChatCompletionAgent agent =
new()
{
Kernel = kernel,
Name = "StoryTeller",
Instructions = "Tell a story about {{$topic}} that is {{$length}} sentences long.",
Arguments = new KernelArguments()
{
{ "topic", "Dog" },
{ "length", "3" },
}
};
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AI アシスタント エージェントを開く
テンプレート化された手順は、 Open AI Assistant Agent を使用する場合に特に強力です。 この方法では、特定のタスクまたはコンテキストに合わせて調整された異なるパラメーター値を使用して、1 つのアシスタント定義を複数回作成して再利用できます。 これにより、より効率的なセットアップが可能になり、同じアシスタント フレームワークがコア動作の一貫性を維持しながら、さまざまなシナリオを処理できるようになります。
// Retrieve an existing assistant definition by identifier
OpenAIAssistantAgent agent =
await OpenAIAssistantAgent.RetrieveAsync(
this.GetClientProvider(),
"<stored agent-identifier>",
new Kernel(),
new KernelArguments()
{
{ "topic", "Dog" },
{ "length", "3" },
});
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Prompt テンプレートからのエージェント定義
Kernel プロンプト関数の作成に使用されるのと同じPrompt テンプレート構成を利用してエージェントを定義することもできます。 これにより、プロンプトとエージェントの両方を管理し、一貫性を高め、異なるコンポーネント間で再利用する統一されたアプローチが可能になります。 このメソッドは、コードベースからエージェント定義を外部化することで、複数のエージェントの管理を簡素化し、基になるロジックを変更することなく、更新と保守を容易にします。 この分離により、柔軟性も向上し、開発者はコード自体を調整するのではなく、構成を更新するだけでエージェントの動作を変更したり、新しいエージェントを導入したりできます。
YAML テンプレート
name: GenerateStory
template: |
Tell a story about {{$topic}} that is {{$length}} sentences long.
template_format: semantic-kernel
description: A function that generates a story about a topic.
input_variables:
- name: topic
description: The topic of the story.
is_required: true
- name: length
description: The number of sentences in the story.
is_required: true
エージェントの初期化
// Read YAML resource
string generateStoryYaml = File.ReadAllText("./GenerateStory.yaml");
// Convert to a prompt template config
PromptTemplateConfig templateConfig = KernelFunctionYaml.ToPromptTemplateConfig(generateStoryYaml);
// Create agent with Instructions, Name and Description
// provided by the template config.
ChatCompletionAgent agent =
new(templateConfig)
{
Kernel = this.CreateKernelWithChatCompletion(),
// Provide default values for template parameters
Arguments = new KernelArguments()
{
{ "topic", "Dog" },
{ "length", "3" },
}
};
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直接呼び出しのテンプレート値のオーバーライド
エージェントを直接呼び出すときに、 Agent Chat を使用せずに、エージェントのパラメーターを必要に応じてオーバーライドできます。 これにより、特定のタスク中のエージェントの動作をより細かく制御およびカスタマイズできるため、特定の要件に合わせてその指示や設定をオンザフライで変更できます。
// Initialize a Kernel with a chat-completion service
Kernel kernel = ...;
ChatCompletionAgent agent =
new()
{
Kernel = kernel,
Name = "StoryTeller",
Instructions = "Tell a story about {{$topic}} that is {{$length}} sentences long.",
Arguments = new KernelArguments()
{
{ "topic", "Dog" },
{ "length", "3" },
}
};
// Create a ChatHistory object to maintain the conversation state.
ChatHistory chat = [];
KernelArguments overrideArguments =
new()
{
{ "topic", "Cat" },
{ "length", "3" },
});
// Generate the agent response(s)
await foreach (ChatMessageContent response in agent.InvokeAsync(chat, overrideArguments))
{
// Process agent response(s)...
}
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操作方法
pmompt-template からエージェントを作成するエンド ツー エンドの例についてはを参照してください。