[C#/.NET] ITエンジニア (Developer) 向け AIエージェント開発ハンズオンセミナー

ITエンジニア (Developer) 向け AIエージェント開発 ハンズオンセミナー 2025年10月 小島 富治雄

自己紹介 小島 富治雄 @Fujiwo  Microsoft MVP (2005-2026) 

• https://twitter.com/Fujiwo

社内での取り組み  2018年 『機械学習勉強会』  2019年  『AI/ML勉強会 基本編』  『AI/ML勉強会 IoT編』  2021年～ 『AI・ML勉強会』 チャンネル (Teams)  2024年 『生成AI入門 ～人工知能/機械学習とは～』  2025年  『AIエージェント勉強会 ～マイクロソフトの最新技術発表を受けて～』  『AIエージェント開発ハンズオンセミナー』 2

社外での取り組み  2018年  【de:code 2018】『C# でニューラルネットワークをスクラッチで書いて機械学習の原理を理解しよう』 講演  2019年  【Global AI Nights Fukui】 主催・ 講演  【福井工業大学 AI&IoTセンター設立シンポジウム】 講演  2020年  【de:code 2020】 『Azure Machine Learning Studio (Preview) と Python と C#/.NET による ディープ ラーニングのサンプル/チュートリアル』  【Global AI On Tour Toyama】 主催 3

本日のゴール C#/.NET でAIエージェントが 作れるようになる 4

アジェンダ 前回の復習 生成 AI AIエージェント MCP (Model Context Protocol) AIエージェントとMCPサーバーの開発 Microsoft Agent Framework チュートリアル 5

前回の復習 ITエンジニア (Developer) 向け AIエージェント勉強会 (2025/07) 6

• https://www.docswell.com/s/Fujiwo/5RE214-2025-08-aiagent

生成AI 7

生成AI 8

LLM (Large Language Models:大規模言語モデル) 9

【図解】ChatGPTの原理/仕組みとは？データの学習方法も解説 - AI総研 10

• https://metaversesouken.com/ai/chatgpt/mechanism-3/

AIエージェント 11

生成AIとAIエージェント 例1. 開発の例 生成AI プロンプトでサンプル コードを書く プロンプトで「計画立案 → 情報収集 → コーディング AIエージェント → テスト → 結果報告」まで自律的に実行 例2. 資料作成の例 生成AI プロンプトで参考文献一覧を作成 プロンプトで「計画立案 → 参考文献収集 → 分析 → AIエージェント 資料作成 → PDFで出力」まで自律的に実行 12

AIエージェントの例 (主にコーディング関連) Claude Code | Anthropic Gemini CLI | Google GitHub Copilot CLI Codex | OpenAI GitHub Copilot Agent Mode GitHub Copilot Coding Agent … 13

• https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/overview
• https://github.com/google-gemini/gemini-cli
• https://github.com/github/copilot-cli
• https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2015069.html
• https://github.blog/jp/2025-02-07-github-copilot-the-agent-awakens/
• https://github.blog/jp/2025-05-20-github-copilot-meet-the-new-coding-agent/

Claude Code | Anthropic npm install -g @anthropic-ai/claude-code claude 14

Gemini CLI | Google npm install -g @google/gemini-cli gemini 15

GitHub Copilot CLI npm install -g @github/copilot copilot 16

Codex | OpenAI npm install -g @openai/codex codex 17

AIエージェントの例  AIエージェント  NotebookLM | Google  Genspark  Manus  Perplexity Labs  skywork  Napkin  AIエージェント ブラウザー  Fellou  Genspark Browser  Opera Neona  Dia 18

• https://notebooklm.google.com/
• https://www.genspark.ai/
• https://manus.im/
• https://www.perplexity.ai/labs
• https://skywork.ai/
• https://fellou.ai/
• https://www.operaneon.com/
• https://www.genspark.ai/browser
• https://www.diabrowser.com/
• https://www.napkin.ai/

AI エージェント開発 AI エージェント開発ツール n8n Make Zapier 19

• https://n8n.io/
• https://www.make.com/
• https://zapier.com/

マイクロソフト技術でのAIエージェントの開発 Microsoft Agent Framework Microsoft Copilot Studio Azure AI Foundry Agent Service | Microsoft Azure Microsoft 365 Agents SDK 20

• https://github.com/microsoft/agent-framework
• https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365-copilot/microsoft-copilot-studio
• https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-foundry/agent-service
• https://learn.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/agents-sdk/agents-sdk-overview?tabs=csharp

MCP (Model Context Protocol) 21

MCP (Model Context Protocol) MCP （Model Context Protocol） とは Anthropic が開発 オープンソース LLM （大規模言語モデル） に コンテキストを提供する方法の標準化 「AIのためのUSB-C」 【参考】 Introduction - Model Context Protocol 22

• https://modelcontextprotocol.io/introduction

MCP (Model Context Protocol) 参考サイト  Introduction - Model Context Protocol 多プログラミング言語対応SDK  Python, TypeScript, Java, Kotlin, C#, Swift 23

• https://modelcontextprotocol.io/introduction

MCP Server データ フォーマット: JSON-RPC2.0 提供する機能: 「ツール」「リソース」「プロンプト」 種類: 種類 通信方法 コンソール プログラム Stdio Web API SSE (Server Sent-Events / HTTP POST) 24

• https://ja.wikipedia.org/wiki/JSON-RPC

多数の MCP サーバー MCP Registry | GitHub Model Context Protocol | GitHub  modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers | GitHub Official Microsoft MCP (Model Context Protocol) server マイクロソフト、WindowsがMCPをサポートすると発表 CData MCP Servers 25

• https://github.com/mcp
• https://github.com/modelcontextprotocol
• https://github.com/modelcontextprotocol/servers
• https://github.com/Microsoft/mcp
• https://www.publickey1.jp/blog/25/windowsmcpaiwindows.html
• https://jp.cdata.com/solutions/mcp/

MCP (Model Context Protocol) 【参考】 API の仕様から一つ一つ紐解くMCP 入門 とても分かりやすい のでお勧め! 26

• https://www.cdata.com/jp/blog/mcp-introduction

MCP (Model Context Protocol) LLM ・GPT ・Claude ・Gemini など AIエージェント (MCPクライアント) ユーザー ① ツール一覧の取得 ・Claude Desktop ・VS Code ・GPT-CLI など MCPサーバー ② ツール一覧 ・GitHub ・Slack ・独自サーバーなど 外部システム 27

MCP (Model Context Protocol) LLM ③ 質問・指示 ユーザー AIエージェント ・GPT ・Claude ・Gemini など (MCPクライアント) ・Claude Desktop ・VS Code ・GPT-CLI など MCPサーバー ・GitHub ・Slack ・独自サーバーなど 外部システム 28

MCP (Model Context Protocol) LLM ④ ツール一覧と共に問いかけ ・GPT ・Claude ・Gemini など AIエージェント (MCPクライアント) ユーザー ・Claude Desktop ・VS Code ・GPT-CLI など ⑤ ツール呼び出し依頼 MCPサーバー ・GitHub ・Slack ・独自サーバーなど 外部システム 29

MCP (Model Context Protocol) LLM ・GPT ・Claude ・Gemini など AIエージェント (MCPクライアント) ユーザー ・Claude Desktop ・VS Code ・GPT-CLI など MCPサーバー ⑥ ツール呼び出し ・GitHub ・Slack ・独自サーバーなど ⑦ データ取得 外部システム 30

MCP (Model Context Protocol) LLM ・GPT ・Claude ・Gemini など AIエージェント (MCPクライアント) ユーザー ・Claude Desktop ・VS Code ・GPT-CLI など MCPサーバー ⑨ データ ・GitHub ・Slack ・独自サーバーなど ⑧ データ 外部システム 31

MCP (Model Context Protocol) ⑩ データ AIエージェント (MCPクライアント) ユーザー ・Claude Desktop ・VS Code ・GPT-CLI など LLM ・GPT ・Claude ・Gemini など ⑪ 回答 MCPサーバー ・GitHub ・Slack ・独自サーバーなど 外部システム 32

MCP (Model Context Protocol) LLM AIエージェント ・GPT ・Claude ・Gemini など (MCPクライアント) ユーザー ⑫ 回答 ・Claude Desktop ・VS Code ・GPT-CLI など MCPサーバー ・GitHub ・Slack ・独自サーバーなど 外部システム 33

【参考】 Function Calling 【参考】 Function calling | OpenAI 34

• https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling?api-mode=responses

【参考】 Function Calling と MCP 「M×N問題」を 「M + N問題」に 35

【参考】 RAG (Retrieval-Augmented Generation) ユーザーの質問に基づき 外部データベースを検索し、 それを元に LLM に回答 させる 【参考】 Retrieval-Augmented Generation (RAG) とは? | NVidia 36

• https://blogs.nvidia.co.jp/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/

【参考】 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 【参考】 Retrieval-Augmented Generation (RAG) とは? | NVidia 37

• https://blogs.nvidia.co.jp/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/

【参考】 ファインチューニング 38

【参考】 A2A (Agent-to-Agent) 特徴 Agent2Agent (A2A) 目的 エージェント間の相互運用と協調作業 AIモデルと外部システムの接続とコンテキスト提供 対象 異なるエージェント間 AIモデルと外部のツール/データソース 焦点 エージェント間の「会話と協力」 エージェントとツールの「接続」 機能 目標交換、状態管理、アクション呼び出し 構造化された呼び出し、コンテキスト提供 関係性 MCPを補完し、その上に構築される A2Aの基盤となるコンテキスト共有を提供 Model Context Protocol (MCP) A2A: 水平的連携 MCP: 垂直的連携 エージェント同士の直接的な協調 AIモデルとツール/データの接続 39

AIエージェントと MCPサーバーの 開発 40

SemanticKernel (AIエージェント構築用ミドルウェア)  microsoft/semantic-kernel: Integrate cutting-edge LLM technology quickly and easily into your apps  セマンティック カーネルの概要 | Microsoft Learn 41

• https://github.com/microsoft/semantic-kernel
• https://learn.microsoft.com/ja-jp/semantic-kernel/overview/

10月1日に発表 Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog 42

• https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-microsoft-agent-framework/

Microsoft Agent Framework microsoft/agent-framework: A framework for building, orchestrating and deploying AI agents and multi-agent workflows with support for Python and .NET. 43

• https://github.com/microsoft/agent-framework

Microsoft Agent Framework Introducing Microsoft Agent Framework (Preview): Making AI Agents Simple for Every Developer - .NET Blog 44

• https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-microsoft-agent-framework-preview/

Microsoft Agent Framework Introducing Microsoft Agent Framework (Preview): Making AI Agents Simple for Every Developer - .NET Blog 45

• https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-microsoft-agent-framework-preview/

Introducing Microsoft Agent Framework (Preview): Making AI Agents Simple for Every Developer - .NET Blog 46

• https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-microsoft-agent-framework-preview/

Microsoft Agent Framework の特長  Python (3.10以降) と C#/.NET (.NET 8.0以降) 対応  各種 LLM を簡単に使える  マルチエージェント対応  Thread (会話の状態・履歴などを管理) 対応  ワークフロー対応  MCPサーバー等のツールを簡単に使える  A2A 対応  Microsoft Copilot Studio との連携機能  ・・・ 47

Microsoft Agent Framework Microsoft Agent Framework (MAF) の概要 48

• https://github.com/Fujiwo/Shos.AIAgentSample/blob/a1bd7494cb4c71f592f95cee42af3f86ade71378/Documents/maf.md

MCP サーバーと MCP クライアントの開発 Model Context Protocol The official C# SDK for Model Context Protocol servers and clients 49

• https://github.com/modelcontextprotocol
• https://github.com/modelcontextprotocol/csharp-sdk

【参考】 AIエージェントのログ (LLMへの指示の例)
You are Claude, an AI assistant created by
Anthropic.

In this environment you have access to a set of

<functions>
{
"messages": [

tools you can use to answer the user's question.
{
You can invoke functions by writing a

"role": "user",

"$FUNCTION_NAME" block like the following as part

"content": "ファイルシステムの内容を確認してください"

of your reply to the user:
String and scalar parameters should be specified as

}

is, while lists and objects should use JSON format.

],

Here are the functions available in JSONSchema

"tools": [

format:

{

Shos.AIAgentSample/Documents/aiagentlog.md at master · Fujiwo/Shos.AIAgentSample
50

• https://github.com/Fujiwo/Shos.AIAgentSample/blob/master/Documents/aiagentlog.md

チュートリアル こちら 51

• https://github.com/Fujiwo/Shos.AIAgentSample/blob/a1bd7494cb4c71f592f95cee42af3f86ade71378/Documents/tutorial.md

まとめ 前回の復習 生成 AI AIエージェント MCP (Model Context Protocol) AIエージェントとMCPサーバーの開発 Microsoft Agent Framework チュートリアル 52