AI901-Foundry#55-1
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある人事系企業が、社内 IT サポート用のチャット型 AI を Foundry single-agent で構築します。社員が問い合わせると、知識ベース検索 / チケット作成 / FAQ 回答 / 必要なら担当者へエスカレートを自律的に行う必要があります。Microsoft 公式パターンに沿った設計が求められます。
解決策
Foundry portal で single-agent を作成し、ベース モデルは GPT-4o、instructions に「IT サポート アシスタント、丁寧な敬語、不確実な場合は担当者へエスカレート」を明記、tools として knowledge_base_search / create_ticket / get_user_info を JSON Schema で宣言、portal の playground でテストしてから本番デプロイします。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由rn本構成は Microsoft 公式の Foundry agent リファレンス アーキテクチャに完全に沿った設計です。GPT-4o は agent の推論コアとして高品質で、instructions による役割 / トーン / エスカレーション ルールの明示は Responsible AI ガードレールの第一線として機能します。tools 宣言 (knowledge_base_search / create_ticket / get_user_info) により agent が知識ベース検索 → チケット作成 → ユーザー確認の多段処理を自律的に組み合わせられ、IT サポート ユース ケースの典型実装になります。portal playground での事前テストは品質保証の標準プロセスで、本番デプロイ前のリスク低減につながります。Foundry SDK でクライアント アプリから呼び出し、Slack / Teams / Web UI と統合する構成も標準的で、IT サポート業務を完全に自動化できる本番品質設計です。rnrn【「いいえ」が違う理由】rn本ソリューションは agent 構築のフル要素 (モデル選択 / instructions / tools 宣言 / テスト / デプロイ) を網羅した Microsoft 推奨パターンで、要件を完全に満たします。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。

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