Azure上でAutoGenを使って安全でスケーラブルなマルチエージェントシステムを構築

Multi-Agent Systems with AutoGen on Azure: 構想から現実へ ここ数ヶ月、私はAIの世界に没頭し、AI関連の書籍を執筆し、モデルコンテキストプロトコルを開発し、AutoGenの書籍の共同作者としても活動してきました。この経験は非常にやりがいのあるものでしたが、ブログ投稿をする時間がほとんどありませんでした。しかし、今日はその成果について共有したいと思います。特に注目しているテーマは、AutoGenを用いて堅牢なマルチエージェントシステムを構築し、Azureでそれをセキュアかつ高性能に展開する方法です。 AutoGenとマルチエージェントシステムの理解 単一の巨大なAIエージェントではなく、協調する複数のエージェントによるシステムが主流となりつつあります。これらは複雑な目標達成に向け、各エージェントが専門的な役割を持つことで、柔軟性、スケーラビリティ、信頼性を提供します。MicrosoftのAutoGenは、このようなパラダイムシフトを可能にする強力で柔軟なフレームワークの一つです。 協調の力: マルチエージェントシステムのゲームチェンジャーポイント 1. モジュール化と専門化: 各エージェントが特定のタスクに特化することで、高品質なアウトプットと効率的な開発が可能になります。 2. 堅牢性と耐障害性: 一部のエージェントが障害を起こしても、他のエージェントが代わりに作業を行うことができるため、より信頼性が高いシステムとなります。 3. スケーラビリティ: 必要に応じて各エージェントを個別にスケーリングできるため、リソースの最適利用が可能です。 4. 複雑問題解決: 複雑な実世界の問題も、小さなサブタスクに分割して解決できます。 5. ヒューマンインザループ統合: 必要な際に人間の介入を容易にするため、クリティカルなアプリケーションでも安心です。 AutoGenによるエージェントワークフロー: 秘密兵器 AutoGenはエージェント間のワークフローを定義するための柔軟かつ拡張可能なフレームワークを提供します。主な抽象概念には次のものがあります： - エージェント: 各エージェントが独自の能力を持ち、ユーザー代理エージェントや支援エージェントなど、さまざまなプリビルトエージェントが用意されています。 - 会話: エージェントがマッピングされたメッセージ交換を通じてタスクを実行します。 - ツールと関数: エージェントを外部システムと連携させ、計算、ウェブ検索、ファイル管理など様々な機能を拡張します。 生産環境への設計: AzureでのAutoGen マルチエージェントシステムを本番環境で稼働させるためには、堅牢性、セキュリティ、スケーラビリティを兼ね備えたインフラストラクチャが必要です。Azureの豊富なサービス群は、これが可能となる基盤を提供します。 主要なコンポーネントと役割: 1. AutoGenマルチエージェントシステムコア: - ユーザープロキシエージェント: 人間や外部システムとのインターフェースを担当。ユーザーからの要求を受けて適切なエージェントにリレーします。 - アシスタントエージェント: タスクの中央オーケストレーターとして、各専門エージェントを戦略的に活用し、最終的な結論を合成します。 - ツールエージェント: ウェブブラウズやファイルハンドリングなどの専門的な機能を提供。 Azureサービス: Azure OpenAI Service: 企業向けのセキュアでコンプライアンス対応の強力な大型言語モデル（LLM）を提供。データプライバシーやガバナンスに配慮。 Azure Kubernetes Service (AKS): コンテナ化してマルチエージェントシステムを微サービスとして展開。自動スケーリングと自己修理機能により信頼性が確保。 Azure Key Vault: APIキーなどの機密情報を安全に管理。 Azure Monitor: 全体的な監視とロギング、アラートを提供して、パフォーマンスや健康状態を把握し、問題を早期に発見・対処。 Azure Storage: 情報やファイルの永続的な保存が可能。 サンプルマルチエージェントアプリケーション: 実際のコード 具体的な動作を理解するために、シンプルなサンプルアプリケーションを紹介します。このアプリケーションでは、ユーザープロキシエージェントとアシスタントエージェントが、ウェブ検索やファイル書き込みのツールを使用して、情報を検索し、要約を作成し、ファイルに保存します。 プロジェクト構造: - requirements.txt: 必要なバージョン情報 - OAI_CONFIG_LIST.json: LLMへのアクセス情報を記述 - app.py: 複数のエージェントを定義し、ワークフローを制御 主要なコード部分: ```python Configuration for the agents config_list = autogen.config_list_from_json( "OAI_CONFIG_LIST", filter_dict={ "model": ["gpt-4o"], }, ) Create a UserProxyAgent instance user_proxy = autogen.UserProxyAgent( name="Admin", llm_config={"config_list": config_list, "model": "gpt-4o"}, system_message="A human admin. Interact with the Assistant to solve tasks.", code_execution_config={"last_n_messages": 3, "work_dir": "coding", "use_docker": False}, is_termination_msg=lambda x: str(x.get("content", "")).rstrip().endswith("TERMINATE"), human_input_mode="NEVER", ) Create an AssistantAgent instance assistant = autogen.AssistantAgent( name="Assistant", llm_config={"config_list": config_list, "model": "gpt-4o"}, system_message="A helpful AI assistant. Can write and execute Python code, and use web browsing and file handling tools.", ) Define custom tools def browse_web(query: str) -> str: """Simulates web browsing and returns a search result.""" return f"Simulated web search result for: {query}." def read_file_content(file_path: str) -> str: """Reads content from a file.""" try: with open(file_path, "r") as f: content = f.read() return f"Content of {file_path}:\n{content}" except FileNotFoundError: return f"Error: File not found at {file_path}" def write_file_content(file_path: str, content: str) -> str: """Writes content to a file. Overwrites existing files.""" try: with open(file_path, "w") as f: f.write(content) return f"Content successfully written to {file_path}" except Exception as e: return f"Error writing to file {file_path}: {e}" Register the tools with the assistant assistant.register_for_llm(browse_web=browse_web) assistant.register_for_llm(read_file_content=read_file_content) assistant.register_for_llm(write_file_content=write_file_content) def run_conversation(): user_proxy.initiate_chat( assistant, message="Please search for 'latest trends in AI security' and write a summary into 'ai_security_notes.txt'." ) if name == "main": run_conversation() ``` この設定によって、各エージェントがタスクを分担し、外部との連携も容易になります。モジュール化によって、システムはよりスケーラブルでメンテナブルになり、長期的に成功を収められるようになります。 Azureへの展開: 生産環境向け コンテナ化: アプリケーションのパッケージング Dockerfile FROM python:3.11-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY app.py . COPY OAI_CONFIG_LIST . RUN mkdir -p coding EXPOSE 8000 CMD ["python", "app.py"] Kubernetes配置: 大規模でのオーケストレーション yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: autogen-multi-agent labels: app: autogen-multi-agent spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: autogen-multi-agent template: metadata: labels: app: autogen-multi-agent spec: containers: - name: autogen-app image: your-acr-name.azurecr.io/autogen-multi-agent:latest ports: - containerPort: 8000 env: - name: AZURE_OPENAI_API_KEY valueFrom: secretKeyRef: name: azure-openai-secret key: api-key - name: AZURE_OPENAI_ENDPOINT valueFrom: secretKeyRef: name: azure-openai-secret key: endpoint resources: requests: memory: "512Mi" cpu: "250m" limits: memory: "1Gi" cpu: "500m" livenessProbe: httpGet: path: /health port: 8000 initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10 readinessProbe: httpGet: path: /ready port: 8000 initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 5 セキュリティとパフォーマンスの最適化: - データプライバシー: Azure OpenAI Serviceを使うことでデータのリソデンシーとコンプライアント要求に準拠。 - 権限制御: レビュアプライビレッジ原則に基づき、最小限の権限で動作。 - 入力検証: LLMのプロンプト注入攻撃を防ぐために、ユーザーからの入力を検証。 - 効率的な通信: キャッシングや非同期操作を用いてパフォーマンスを最適化。 結論 AutoGenを用いてAzure上でセキュアかつ高性能なマルチエージェントシステムを構築することは、最初は挑戦に見えますが、AutoGenとAzureの強い組み合わせにより実現可能です。これは技術的課題だけでなく、新しいAI開発パラダイムへの移行であり、単なる単一タスクのBotを超えた、高度な適応型システムへと進化します。今後の可能性は無限大であり、この革新的な方法を用いて自らのマルチエージェントシステムを構築・展開した際、その成果に驚かされることでしょう。 業界関係者のコメント 業界専門家たちは、AutoGenとAzureの組み合わせが未来的なAIアプリケーションの開発に重要な進歩であると評価しています。「AutoGenのフレームワークとAzureの強力なインフラストラクチャの相乗効果は、複雑な実世界の課題に対する解決策を提供し、未来のAI開発を加速させています」と、某ITコンサルティング会社のCTOは述べています。 Microsoftは、 AutoGenのオープンソースプロジェクトを続けており、開発者コミュニティの貢献により、更なる機能強化が期待されます。Azureの豊富なサービス群との連携により、AutoGenを使ったマルチエージェントシステムの展開がますます容易になっています。