Microsoft AI-500(Designing and Implementing Multi-Agent AI Solutions) 1-10

Q1.ある製造企業のMicrosoft Foundryプロジェクトには、FinanceOrchestrator、InvoiceValidationAgent、PaymentApprovalAgentという3つのエージェントがあります。
これらは、VendorNegotiationAgentという外部エージェントと連携します。
各エージェントの構成は（①の表）のとおりです。
これらのエージェントに推奨すべきID（アイデンティティ）構成を、回答エリアで選択してください。

Q2.ある保険会社のMicrosoft Foundryプロジェクトには、保険金請求処理を担うコーディネーターエージェントがあります。
Foundryの外部でホストされている既存の不正分析エージェントがあり、標準規格に準拠したHTTPSエンドポイントを公開し、対応可能なスキルとメディアタイプを公開し、認証付きのリクエストを必要とします。
コーディネーターエージェントがこの不正分析エージェントを呼び出せるように構成する必要があります。
要件は、相互運用可能な呼び出しインターフェイスを使用すること、公開された機能検出コントラクトを使用すること、コーディネーターエージェントのバージョンをまたいで保存済みの認証を再利用することです。
統合の構成を回答エリアで選択してください。

Q3.ある企業のMicrosoft Foundryヘルプデスク トリアージ エージェントがあります。
従業員はMicrosoft Entraを使用してエージェントにサインインします。
このエージェントは、既存の従業員ごとの承認モデルを適用するチケット検索ツールと、別の本番記事リポジトリに書き込むナレッジ記事ツールを呼び出せます。
対話的なチケット検索では従業員ごとの承認を適用し、承認済みの記事更新は本番記事リポジトリに限定する必要があります。
要件は、埋め込みシークレットの使用を防ぐことと、最小権限の原則に従うことです。
各実行コンテキストに適したアクセス構成を、選択肢からドラッグして割り当ててください。

Q4.あるカスタマーサポート向けのMicrosoft Agent Frameworkソリューションには、トリアージエージェント、トリアージエージェントと同一プロセスで動作する返金スペシャリストエージェント、パートナーチームがリモートサービスとして公開するコンプライアンスレビューエージェントが含まれます。
トリアージエージェントが他のエージェントとのやり取りを調整するために使用する統合コンポーネントを特定する必要があります。
各エージェントに適したコンポーネントを、選択肢からドラッグして割り当ててください。

Q5.Microsoft Foundryで、チェックポインターを使用してappとしてコンパイルされたLangGraphワークフローがあります。
各リクエストにはticket_idという値が含まれます。
ストリーミングされる各実行がOpenTelemetryトレースをFoundryのObservabilityへ送信するように計装する必要があります。
要件は、指定されたticket_idでリクエストごとにグラフステップとツール呼び出しを関連付けること、LangGraphの呼び出しでAzure AI OpenTelemetryトレーサーを使用することです。
コードを完成させるため、（①の図）の①と②で適切なオプションを選択してください。

①

import os
from langchain_azure_ai.callbacks.tracers import AzureAIOpenTelemetryTracer
from langchain_core.messages import HumanMessage

azure_tracer = AzureAIOpenTelemetryTracer(
    connection_string=os.environ.get("APPLICATION_INSIGHTS_CONNECTION_STRING"),
    name="Ticket Triage Orchestrator",
    id="ticket_triage_orchestrator_v1",
)
input_message = HumanMessage(content=ticket_description)
config = {
    "configurable": {  ①  },
    ② ,
}
for event in app.stream({"messages": [input_message]}, config, stream_mode="values"):
    event["messages"][-1].pretty_print()

Q6.次の特定のドメイン要件を満たすMicrosoft Foundryマルチエージェントソリューションを推奨する必要があります。
エージェントの応答には、制裁対象の特定2社の社名を決して含めないこと。
エージェントの応答が顧客の口座番号を公開しないこと。
推奨に含めるべきガードレール戦略はどれですか。

Q7.あるMicrosoft Foundryプロジェクトに、最終応答エージェントを含むマルチエージェントのカスタマーサポートソリューションがあります。
レビュー担当者がプレビューWebアプリでエージェントの応答を評価し、各応答に完了スコアを記録できるようにする必要があります。
ソリューションは最小権限の原則に従う必要があります。
レビュー担当者に割り当てるべきロールはどれですか。

Q8.LangGraphで構築されたMicrosoft Foundryエージェントがあり、ベクターストアからポリシー内容を取得します。
LangGraphのオーケストレーションはAzure Container Appsで実行され、運用チームはAzure Monitorでエージェントの実行を調査します。
ベクターストアがAzureのリージョンメンテナンス中に到達不能になることが判明しました。
停止中でもエージェントがポリシーの質問に回答できるようにツールエコシステムを構成する必要があります。
要件は、主経路ではローカルの取得ノードを追加せずにプロジェクトのベクターストアを使うこと、キャッシュされたポリシー参照をLangGraphコードと同一のコンピューティング環境で実行すること、Azure Monitorで調査できるようにエージェント・モデル・ツールのスパンを出力することです。
ツールエコシステムの構成を回答エリアで選択してください。

Q9.あるMicrosoft Foundryマルチエージェントソリューションには、Azure AI Searchをセマンティックキャッシュとして用いてエージェントを絞り込み、最上位の一致を呼び出すオーケストレーターがあります。
キュレーション済みデータセット、期待されるルーティング、期待される応答を含むバージョン管理されたリポジトリがあります。
あるプルリクエストが、Agent1というエージェント、新しいサンプル発話、変更されたセレクタープロンプトを追加します。
このプルリクエストに対する自動のリリース前評価ゲートを構成する必要があります。
要件は、新エージェントがオーケストレーションで利用可能になった後に統合システムの応答を検証すること、セマンティックキャッシュの取得品質を期待結果に照らして検証すること、回帰テストをプルリクエストの変更に整合させることです。
評価ゲートの構成を回答エリアで選択してください。

Q10.あるMicrosoft Foundryマルチエージェントソリューションは、Microsoft Agent FrameworkとLangGraphを使用します。
ワークロードからのテレメトリはApplication Insightsに送信されます。
次の要件を満たす可観測性のコンポーネントを実装する必要があります。
冗長な本番ログに依存せず、エージェント・モデル・ツール・関数・API境界をまたいだユーザー操作の調査を支援すること。
デプロイ済みの応答品質と安全性について、反復可能で比較可能な測定を経時的に生成すること。
使用すべきものを回答エリアで選択してください。