AI-103：Developing AI Apps and Agents on Azure 生成 AI とエージェント ソリューションの実装 問4
生成 AI とエージェント ソリューションの実装／Foundry でのエージェント構築Foundry Agent Service で社内ヘルプ エージェントを構築しています。利用者が翌日に同じ相談へ戻ってきても、前回までのやり取りの続きから回答できるようにしたいのですが、会話履歴の保管と再投入をアプリ側で実装することは避けたい要件です。方法として適切なものはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AI-103：Developing AI Apps and Agents on Azureの出題範囲「生成 AI とエージェント ソリューションの実装」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aアプリ側で履歴を保存し、利用者が戻るたびに全履歴を新しい要求へ連結して送る
- BFoundry Agent Service が保持する会話（Conversation）の識別子を保存し、再訪時に同じ会話へ続けて要求する
- C利用者ごとに履歴全体を学習させたモデルをファインチューニングで作成してエージェントに割り当てる
- Dエージェントの指示（システム プロンプト）に前回の相談内容を書き込み、毎回エージェントを再作成する
正解：B
解説
Foundry Agent Service はエージェントとの会話（Conversation。classic の旧ポータルではスレッドと呼びました）をサービス側で保持します。アプリは会話の識別子だけを保存しておき、再訪時に同じ会話へ続けて要求すれば、履歴の保管や再投入を自前で実装せずに文脈を継続できます。履歴の連結送信は動作しますが、保管とトークン管理をアプリが担うことになり要件に反します。
選択肢ごとの解説
- A誤り。履歴の保存と連結をアプリが担うことになり、保管と再投入を自前で実装しない要件に反します。
- B正しい。会話（Conversation）の識別子を保持し、同じ会話へ続けて要求すれば、サービス側の履歴で文脈が継続します。
- C誤り。ファインチューニングは利用者ごとの会話の続きを扱う手段ではなく、利用者ごとのモデル作成はコストも運用負荷も過大です。
- D誤り。指示に内容を書き込んで再作成する方法は、履歴の取得と書き込みをアプリが担う上、エージェントの管理も煩雑になります。