Microsoft Semantic Kernel を用いたプランナー駆動型エージェントワークフローの構築

Microsoft Semantic Kernel を用いたプランナー駆動型エージェントワークフローの構築 は何をしますか？

プロンプト、プラグイン、メモリ、プランナー、コネクターを組み合わせて、Python、.NET、またはJavaで再利用可能なエージェントワークフローを構築します。

前提条件

Microsoft Semantic Kernel; ランタイムに応じて Python 3.10以上、.NET 10.0以上、または Java 17以上; 選択したコネクターに必要なLLMプロバイダの認証情報

インストール

環境に合わせてアップストリームのインストールまたはセットアップ手順を使用します:

• pip install semantic-kernel

アップストリームからの要件と注意事項:

• 
• Python: 3.10以上

• Python

基本的な使用方法または入門メモ:

• ローカルデプロイ: Ollama、LMStudio、または ONNX で実行

• まず、AIサービスの環境変数を設定します:

• Azure OpenAI:

• ソース: https://github.com/microsoft/semantic-kernel

• アップストリームドキュメントから抽出: https://raw.githubusercontent.com/microsoft/semantic-kernel/HEAD/README.md

ドキュメント

• https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/

ソース

• Agent Skill Exchange