セッションの 紹 介
AIエージェントの 構 築 始 継 続 品 質 維 持 評 価 コスト 管 理 改 善 効 果 可 視 化 仕 組 。

セッションでは Microsoft Foundryの 評 価 機 能 Evaluations Agent Optimizer Microsoft IQを 用 AIワークフローの 品 質 評 価 測 定 改 善 方 法 紹 介 。

AIエージェントの 品 質 コスト パフォーマンスを 可 視 化 最 適 化 実 現 するためのアプローチを 学 。

学 習 内 容

• Microsoft Foundry したモデルの 比 較 評 価 なモデルの 選 定 方 法
• エージェントに 知 識 やコンテキストを 組 み 込 む 方 法
• 評 価 パイプラインを 構 築 方 法
• 品 質 応 答 速 度 トークンコストのバランスを 分 析 最 適 化
• Agent Optimizer してエージェントのパフォーマンスを 改 善
• CI / CD パイプラインでエージェントを 管 理 運 用 方 法

使 用 技 術

• Microsoft Foundry
• Microsoft Foundry Extension for Visual Studio Code
• Microsoft Foundry Evaluationsとエージェントオプティマイザー
• GitHub actions
• Microsoft Foundry 連 携

Microsoft Foundry 構 築 評 価 最 適 化 GitHub CI / CD プロセスにエージェントを 導 入 改 善 運 用 開 発 チーム

講 演 者
Keisuke Hatasaki