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）
4.2Foundry でエージェントを構築する
Microsoft Foundry の Foundry Agent Service でエージェントを作る流れ（モデル＋指示＋知識＋ツールの構成）、複数のエージェントを連携させるマルチエージェント、そしてエージェント運用の安全策（権限・確認・監視）を理解します。
Microsoft Foundry では Foundry Agent Service を使ってエージェントを構築・運用します。作り方の骨子は「
①デプロイしたモデルを選ぶ →
②指示（役割・制約）を書く →
③知識（参照データ）を接続する →
④使えるツールを登録する」。これらを組み合わせると、目標を受け取り自律的に動くエージェントが完成します。前章までの要素（モデルのデプロイ・グラウンディング・ツール）が、ここで1つのエージェントとして統合される、という関係を押さえましょう。
4.2.1マルチエージェント — 役割分担
1つのエージェントで複雑すぎる業務は、複数のエージェントに役割を分けて連携させると扱いやすくなります。これが マルチエージェント（multi-agent）です。たとえば「調査担当」「下書き担当」「チェック担当」のように専門化したエージェントを用意し、オーケストレーター（取りまとめ役）が全体を調整します。各エージェントが得意な小タスクに集中することで、品質と保守性が上がります。AI-901 では「複雑な業務は専門エージェントに分けて連携できる」という概念を理解すれば十分です。
4.2.2エージェントの安全な運用
エージェントは自律的に行動するため、安全策が特に重要です。基本は3つ：
①権限の最小化——エージェントに渡すツールやアクセス権は本当に必要な分だけにする。
②human-in-the-loop——支払いや削除など影響の大きい操作は人の承認を挟む。
③監視と安全フィルター——応答や行動を評価・監視し、有害な出力は Azure AI Content Safety でブロックし、プロンプトインジェクション対策を施す。これらは責任ある AI（信頼性と安全性・説明責任）の実装でもあります。