第5章 · 生成 AI とエージェント型ソリューションの実装·v2.0.0·更新 2026/6/3·読了目安 約9分
変更要約: AI-102 第5章を深掘り（図ja化・比較表/シナリオ/FAQ/ひっかけ/深掘り段落を全節に追加）
5.2エージェント型ソリューションとオーケストレーション
この節の要点
LLM がツール（関数）を呼び出し、複数ステップを自律的に実行する エージェント型ソリューション を理解します。関数呼び出し（ツール）・Azure AI Foundry / Agent Service・オーケストレーションの考え方を学びます。
単に応答を返すだけでなく、目標に向けてツールを使い分け、複数ステップを自律実行するのが エージェント です。LLM が「何をすべきか」を判断し、関数（ツール）を呼びます。
5.2.1エージェントの仕組み
- 関数呼び出し（ツール）：LLM が必要に応じて定義済みの関数/API を呼ぶことで、外部の処理やデータを使う。
- 反復ループ：推論→ツール実行→結果観察→次の行動を繰り返し、目標達成まで自律的に進める。
- Azure AI Foundry / Agent Service：エージェントの構築・ツール統合・オーケストレーションを行う基盤。
- ツールの例：コードインタープリター・ファイル検索（RAG）・外部 API・ナレッジ連携など。
試験ポイント
「LLM が関数/API を呼ぶ＝関数呼び出し（ツール）」「目標に向けて複数ステップを自律実行＝エージェント」「エージェントの構築/オーケストレーション＝Azure AI Foundry / Agent Service」「ファイル検索ツール＝RAG の組み込み」 は AI-102 で頻出です。単一応答は通常の生成 AI、自律的なツール利用はエージェントと区別します。