変更要約: 各節に図（figure）を追加＝cert-figure-retrofit。AI-901 第4章を新規作成（ドメイン2: エージェントの定義＝目標→自律計画→ツール実行→反復、構成要素＝指示/モデル/知識/ツール、関数呼び出し、生成AIとの違い、Foundry Agent Service、マルチエージェント、安全策＝権限最小化/human-in-the-loop/Content Safety）
4.1AI エージェントとは
エージェント型 AI が、生成 AI に「目標に向けた自律的な計画・ツール利用・複数ステップの実行」を加えたものであることを理解し、単純な生成 AI との違い、ツール（関数呼び出し）・知識・行動という構成要素、エージェントが向くシナリオを学びます。
AI エージェント（agent）とは、目標を与えると、自律的に手順を計画し、必要なツールを呼び出して実行し、結果を見て次の手を決める——という「考えて動く」AI です。単純な生成 AI が「1回の入力に1回の文章を返す」のに対し、エージェントは「目標達成まで複数ステップを回す」点が決定的に違います。たとえば「来週の出張を手配して」に対し、エージェントは空き状況の確認・予約・確認メール送信といった一連の行動を、ツールを使って自律的にこなします。
4.1.1エージェントの構成要素
- 指示（instructions）：エージェントの目的・役割・守るべき制約（システムメッセージに相当）。
- モデル：判断と文章生成を担う LLM（Foundry でデプロイしたもの）。
- 知識（knowledge）：参照する情報源（社内文書など）。グラウンディング/RAG で根拠を与える。
- ツール／行動（tools / actions）：エージェントが呼び出せる外部機能（関数呼び出し・API・検索など）。「行動できる」ことがエージェントの肝。
4.1.2ツール（関数呼び出し）の仕組み
エージェントが「行動」できるのは 関数呼び出し（function calling／tool calling）の仕組みによります。開発者はエージェントに「使える道具（関数）」とその使い方を登録しておきます。エージェントは目標達成に必要だと判断すると、その関数をいつ・どんな引数で呼ぶかを自分で決めて呼び出し、得られた結果を踏まえて次の生成に進みます。これにより、在庫検索・予約・メール送信・計算といった実世界の操作を AI が連鎖的に実行できます。