変更要約: 各節に図（figure）を追加＝cert-figure-retrofit。AI-103 第3章を新規作成（エージェント実装＝Foundry Agent Service、構成＝モデル＋指示＋知識＋ツール、ツール種別＝関数呼び出し/ファイル検索/コードインタープリター、スレッドとrun・multistep reasoning、マルチエージェント＝オーケストレーター/ハンドオフ/並列、安全策＝最小権限/human-in-the-loop/監視・評価/Content Safety）
3.1エージェントの実装
Foundry Agent Service でエージェントを実装する流れ——モデル・指示・知識（RAG）・ツール（関数呼び出し）の構成、複数ステップの推論（multistep reasoning）、スレッド/実行の管理——を開発者の視点で理解します。
第2章の関数呼び出しは、エージェントの土台でした。AI-103 では Foundry Agent Service を使って、目標を受け取り自律的に複数ステップをこなすエージェントを実装・運用します。エージェントは「モデル＋指示＋知識（RAG）＋ツール」で構成し、実行時には スレッド（会話の文脈）と 実行（run） を通じて、モデルが「考える→ツールを呼ぶ→結果を見る→次を決める」という multistep reasoning を繰り返します。開発者は、各ツールの定義・権限・検証を設計します。
3.1.1エージェントが使うツール
- 関数呼び出し（custom function）：開発者が用意した独自関数（在庫検索・予約 API・社内システム連携など）。
- ファイル検索／知識ツール：接続したデータ（Azure AI Search 等）をグラウンディングの根拠として検索する。
- コードインタープリター：計算やデータ処理をコード実行で行う組み込みツール。
- 組み込みツール：Web 連携や特定サービス連携など、用途別に用意されたツール群。
3.1.2スレッドと実行（run）
エージェントの会話は スレッド に蓄積され、ユーザーのメッセージごとに 実行（run） が走ります。1つの run の中で、エージェントは必要に応じてツール呼び出しを行い、その結果（tool output）を受け取って推論を続け、最終的な応答を返します。ツールがアプリ側の関数の場合、run は「ツール呼び出し待ち」状態になり、アプリが関数を実行して結果を戻すと再開します。開発者はこのライフサイクル（作成→ツール実行→完了）を扱い、失敗時の再試行やタイムアウトも設計します。
頻出：
①「Foundry でエージェントを作る/動かす」＝Foundry Agent Service。
②エージェント構成＝モデル＋指示＋知識（RAG）＋ツール。
③「自前の処理を呼ぶ」＝関数呼び出し（custom function）、「接続データを根拠に検索」＝ファイル検索/知識ツール、「計算/コード実行」＝コードインタープリター。
④会話の文脈＝スレッド、1ターンの処理＝run、アプリ関数は run がツール実行待ちになり結果を戻して再開。
混同・注意：
①知識（RAG・何を知るか）とツール（関数・何ができるか）は別。
②関数呼び出し（自前関数）とコードインタープリター（組み込みのコード実行）を取り違えない。
③アプリ側ツールは、モデルが要求を返すだけで実行と検証はアプリの責任——run は結果を戻すまで待つ。
④エージェントは自律実行ゆえ、ツールの権限は最小化する（第1章 RBAC と一貫）。
3.1.3この節のまとめ
- Foundry Agent Service で「モデル＋指示＋知識（RAG）＋ツール」のエージェントを実装
- ツール：関数呼び出し（自前）／ファイル検索・知識／コードインタープリター／組み込み
- 実行：スレッドに文脈、run で multistep reasoning。アプリ関数は run が待機→結果を戻して再開
- 権限最小化・失敗時の再試行/タイムアウトを設計（自律実行の統制）
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. Microsoft Foundry でエージェントを構築・運用するためのサービスはどれですか？
Q2. エージェントが計算やデータ処理をコード実行で行うための組み込みツールはどれですか？
Q3. エージェントの会話の文脈が蓄積される単位はどれですか？
Q4. アプリ側の関数をツールに使う場合、実行（run）と開発者の責任の関係として正しいものはどれですか？
Q5. エージェントが社内文書など接続データを根拠として検索するために使うツールはどれですか？
Q6. エージェントの「知識」と「ツール」の違いとして正しいものはどれですか？