人間中心エージェント

はじめに

必要な NuGet パッケージをプロジェクトに追加します。

dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Anthropic --prerelease

Azure Foundry を使用している場合は、次も追加します。

dotnet add package Anthropic.Foundry --prerelease
dotnet add package Azure.Identity

コンフィギュレーション

環境変数

Anthropic 認証に必要な環境変数を設定します。

# Required for Anthropic API access
$env:ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"
$env:ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME="claude-haiku-4-5"  # or your preferred model

Anthropic コンソールから API キーを取得できます。

プロバイダーホスト型の Anthropic エンドポイントの場合、Python パッケージでは、 AnthropicFoundryClient、 AnthropicBedrockClient、および AnthropicVertexClientも公開されます。

API キーを使用した Azure Foundry の場合

$env:ANTHROPIC_RESOURCE="your-foundry-resource-name"  # Subdomain before .services.ai.azure.com
$env:ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"
$env:ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME="claude-haiku-4-5"

Azure CLI を使用した Azure Foundry の場合

$env:ANTHROPIC_RESOURCE="your-foundry-resource-name"  # Subdomain before .services.ai.azure.com
$env:ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME="claude-haiku-4-5"

Anthropic エージェントを作成する

基本的なエージェントの作成 (Anthropic パブリック API)

パブリック API を使用して Anthropic エージェントを作成する最も簡単な方法は次のとおりです。

var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_API_KEY");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME") ?? "claude-haiku-4-5";

AnthropicClient client = new() { APIKey = apiKey };

AIAgent agent = client.AsAIAgent(
    model: deploymentName,
    name: "HelpfulAssistant",
    instructions: "You are a helpful assistant.");

// Invoke the agent and output the text result.
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Hello, how can you help me?"));

API キーを使用した Azure Foundry での Anthropic の使用

Azure Foundry で Anthropic を設定したら、API キー認証で使用できます。

var resource = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_RESOURCE");
var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_API_KEY");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME") ?? "claude-haiku-4-5";

AnthropicClient client = new AnthropicFoundryClient(
    new AnthropicFoundryApiKeyCredentials(apiKey, resource));

AIAgent agent = client.AsAIAgent(
    model: deploymentName,
    name: "FoundryAgent",
    instructions: "You are a helpful assistant using Anthropic on Azure Foundry.");

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("How do I use Anthropic on Foundry?"));

Azure 資格情報で Anthropic on Azure Foundry を使用する (Azure Cli 資格情報の例)

Azure 資格情報が推奨される環境の場合:

var resource = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_RESOURCE");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME") ?? "claude-haiku-4-5";

AnthropicClient client = new AnthropicFoundryClient(
    new AnthropicAzureTokenCredential(new DefaultAzureCredential(), resource));

AIAgent agent = client.AsAIAgent(
    model: deploymentName,
    name: "FoundryAgent",
    instructions: "You are a helpful assistant using Anthropic on Azure Foundry.");

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("How do I use Anthropic on Foundry?"));

/// <summary>
/// Provides methods for invoking the Azure hosted Anthropic models using <see cref="TokenCredential"/> types.
/// </summary>
public sealed class AnthropicAzureTokenCredential(TokenCredential tokenCredential, string resourceName) : IAnthropicFoundryCredentials
{
    /// <inheritdoc/>
    public string ResourceName { get; } = resourceName;

    /// <inheritdoc/>
    public void Apply(HttpRequestMessage requestMessage)
    {
        requestMessage.Headers.Authorization = new AuthenticationHeaderValue(
                scheme: "bearer",
                parameter: tokenCredential.GetToken(new TokenRequestContext(scopes: ["https://ai.azure.com/.default"]), CancellationToken.None)
                    .Token);
    }
}

ツール

エージェントの使用

エージェントは標準の AIAgent であり、すべての標準エージェント操作をサポートします。

エージェントを実行して操作する方法の詳細については、 エージェントの概要 に関するチュートリアルを参照してください。

[前提条件]

Microsoft Agent Framework Anthropic パッケージをインストールします。

pip install agent-framework-anthropic --pre

コンフィギュレーション

環境変数

Anthropic 認証に必要な環境変数を設定します。

# Required for Anthropic API access
ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"
ANTHROPIC_CHAT_MODEL="claude-sonnet-4-5-20250929"  # or your preferred model

# Optional: override the Anthropic API endpoint (e.g. for Foundry-compatible deployments)
ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-custom-endpoint.com"

または、プロジェクト ルートで .env ファイルを使用することもできます。

ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key
ANTHROPIC_CHAT_MODEL=claude-sonnet-4-5-20250929
# ANTHROPIC_BASE_URL=https://your-custom-endpoint.com  # optional

Anthropic コンソールから API キーを取得できます。

はじめに

Agent Framework から必要なクラスをインポートします。

import asyncio
from agent_framework.anthropic import AnthropicClient

Anthropic エージェントを作成する

基本的なエージェントの作成

Anthropic エージェントを作成する最も簡単な方法は次のとおりです。

async def basic_example():
    # Create an agent using Anthropic
    agent = AnthropicClient().as_agent(
        name="HelpfulAssistant",
        instructions="You are a helpful assistant.",
    )

    result = await agent.run("Hello, how can you help me?")
    print(result.text)

明示的な構成の使用

環境変数に依存する代わりに、明示的な構成を指定できます。

async def explicit_config_example():
    agent = AnthropicClient(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        api_key="your-api-key-here",
    ).as_agent(
        name="HelpfulAssistant",
        instructions="You are a helpful assistant.",
    )

    result = await agent.run("What can you do?")
    print(result.text)

カスタム ベース URL の使用

base_urlを AnthropicClient に直接渡して、Foundryによってホストされたデプロイメントなど、Anthropic互換のエンドポイントを指すようにします。 これにより、AnthropicClientに切り替えるのではなく、同じAnthropicFoundryClientコードを保持し、エンドポイントのみを変更できます。

async def custom_base_url_example():
    agent = AnthropicClient(
        model="claude-haiku-4-5",
        api_key="your-api-key-here",
        base_url="https://your-foundry-resource.services.ai.azure.com/models/anthropic",
    ).as_agent(
        name="HelpfulAssistant",
        instructions="You are a helpful assistant.",
    )

    result = await agent.run("What can you do?")
    print(result.text)

base_url 明示的に渡されない場合、 ANTHROPIC_BASE_URL 環境変数にフォールバックします。

Foundry でアントロピックを使用する方法

Foundry で Anthropic をセットアップしたら、次の環境変数が設定されていることを確認します。

ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY="your-foundry-api-key"
ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE="your-foundry-resource-name"
ANTHROPIC_CHAT_MODEL="claude-haiku-4-5"

次に、次のようにエージェントを作成します。

from agent_framework.foundry import AnthropicFoundryClient

async def foundry_example():
    agent = AnthropicFoundryClient().as_agent(
        name="FoundryAgent",
        instructions="You are a helpful assistant using Anthropic on Foundry.",
    )

    result = await agent.run("How do I use Anthropic on Foundry?")
    print(result.text)

ツール

AnthropicClient は、標準の関数ツールのサポートと共に、ホストされているAnthropic ツール ファクトリを公開します。 client.get_*_tool(...)を使用してツールをビルドし、tools=またはas_agent(...)でAgent(...)を渡します。

ホストされている MCP、Web 検索、拡張思考、Anthropic スキルの組み合わせなど、より豊富な例については、以下の「Hosted Toolsを参照してください。

エージェントの機能

from typing import Annotated

def get_weather(
    location: Annotated[str, "The location to get the weather for."],
) -> str:
    """Get the weather for a given location."""
    conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "stormy"]
    return f"The weather in {location} is {conditions[randint(0, 3)]} with a high of {randint(10, 30)}°C."

async def tools_example():
    agent = AnthropicClient().as_agent(
        name="WeatherAgent",
        instructions="You are a helpful weather assistant.",
        tools=get_weather,  # Add tools to the agent
    )

    result = await agent.run("What's the weather like in Seattle?")
    print(result.text)

ストリーミング応答

ユーザー エクスペリエンスを向上するために生成された応答を取得します。

async def streaming_example():
    agent = AnthropicClient().as_agent(
        name="WeatherAgent",
        instructions="You are a helpful weather agent.",
        tools=get_weather,
    )

    query = "What's the weather like in Portland and in Paris?"
    print(f"User: {query}")
    print("Agent: ", end="", flush=True)
    async for chunk in agent.run(query, stream=True):
        if chunk.text:
            print(chunk.text, end="", flush=True)
    print()

ホステッド ツール

Anthropic エージェントは、Web 検索、MCP (モデル コンテキスト プロトコル)、コード実行などのホストされたツールをサポートします。

from agent_framework.anthropic import AnthropicClient

async def hosted_tools_example():
    client = AnthropicClient()
    agent = client.as_agent(
        name="DocsAgent",
        instructions="You are a helpful agent for both Microsoft docs questions and general questions.",
        tools=[
            client.get_mcp_tool(
                name="Microsoft Learn MCP",
                url="https://learn.microsoft.com/api/mcp",
            ),
            client.get_web_search_tool(),
        ],
        default_options={"max_tokens": 20000},
    )

    result = await agent.run("Can you compare Python decorators with C# attributes?")
    print(result.text)

拡張思考 (推論)

Anthropic は、 thinking 機能を通じて拡張思考機能をサポートしています。これにより、モデルは推論プロセスを示すことができます。

from agent_framework.anthropic import AnthropicClient

async def thinking_example():
    client = AnthropicClient()
    agent = client.as_agent(
        name="DocsAgent",
        instructions="You are a helpful agent.",
        tools=[client.get_web_search_tool()],
        default_options={
            "max_tokens": 20000,
            "thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 10000}
        },
    )

    query = "Can you compare Python decorators with C# attributes?"
    print(f"User: {query}")
    print("Agent: ", end="", flush=True)

    async for chunk in agent.run(query, stream=True):
        for content in chunk.contents:
            if content.type == "text_reasoning":
                # Display thinking in a different color
                print(f"\033[32m{content.text}\033[0m", end="", flush=True)
            if content.type == "usage":
                print(f"\n\033[34m[Usage: {content.usage_details}]\033[0m\n", end="", flush=True)
        if chunk.text:
            print(chunk.text, end="", flush=True)
    print()

アントロピック スキル

Anthropic は、PowerPointプレゼンテーションの作成など、エージェント機能を拡張するマネージド スキルを提供します。 スキルが機能するには、コード インタープリター ツールが必要です。

from agent_framework import Content
from agent_framework.anthropic import AnthropicClient

async def skills_example():
    # Create client with skills beta flag
    client = AnthropicClient(additional_beta_flags=["skills-2025-10-02"])

    # Create an agent with the pptx skill enabled
    # Skills require the Code Interpreter tool
    agent = client.as_agent(
        name="PresentationAgent",
        instructions="You are a helpful agent for creating PowerPoint presentations.",
        tools=client.get_code_interpreter_tool(),
        default_options={
            "max_tokens": 20000,
            "thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 10000},
            "container": {
                "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "pptx", "version": "latest"}]
            },
        },
    )

    query = "Create a presentation about renewable energy with 5 slides"
    print(f"User: {query}")
    print("Agent: ", end="", flush=True)

    files: list[Content] = []
    async for chunk in agent.run(query, stream=True):
        for content in chunk.contents:
            match content.type:
                case "text":
                    print(content.text, end="", flush=True)
                case "text_reasoning":
                    print(f"\033[32m{content.text}\033[0m", end="", flush=True)
                case "hosted_file":
                    # Catch generated files
                    files.append(content)

    print("\n")

    # Download generated files
    if files:
        print("Generated files:")
        for idx, file in enumerate(files):
            file_content = await client.anthropic_client.beta.files.download(
                file_id=file.file_id,
                betas=["files-api-2025-04-14"]
            )
            filename = f"presentation-{idx}.pptx"
            with open(filename, "wb") as f:
                await file_content.write_to_file(f.name)
            print(f"File {idx}: {filename} saved to disk.")

完全な例

# Copyright (c) Microsoft. All rights reserved.

import asyncio
from random import randint
from typing import Annotated

from agent_framework import tool
from agent_framework.anthropic import AnthropicClient

"""
Anthropic Chat Agent Example

This sample demonstrates using Anthropic with an agent and a single custom tool.
"""


# NOTE: approval_mode="never_require" is for sample brevity. Use "always_require" in production; see samples/02-agents/tools/function_tool_with_approval.py and samples/02-agents/tools/function_tool_with_approval_and_sessions.py.
@tool(approval_mode="never_require")
def get_weather(
    location: Annotated[str, "The location to get the weather for."],
) -> str:
    """Get the weather for a given location."""
    conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "stormy"]
    return f"The weather in {location} is {conditions[randint(0, 3)]} with a high of {randint(10, 30)}°C."


async def non_streaming_example() -> None:
    """Example of non-streaming response (get the complete result at once)."""
    print("=== Non-streaming Response Example ===")

    agent = AnthropicClient(
    ).as_agent(
        name="WeatherAgent",
        instructions="You are a helpful weather agent.",
        tools=get_weather,
    )

    query = "What's the weather like in Seattle?"
    print(f"User: {query}")
    result = await agent.run(query)
    print(f"Result: {result}\n")


async def streaming_example() -> None:
    """Example of streaming response (get results as they are generated)."""
    print("=== Streaming Response Example ===")

    agent = AnthropicClient(
    ).as_agent(
        name="WeatherAgent",
        instructions="You are a helpful weather agent.",
        tools=get_weather,
    )

    query = "What's the weather like in Portland and in Paris?"
    print(f"User: {query}")
    print("Agent: ", end="", flush=True)
    async for chunk in agent.run(query, stream=True):
        if chunk.text:
            print(chunk.text, end="", flush=True)
    print("\n")


async def main() -> None:
    print("=== Anthropic Example ===")

    await streaming_example()
    await non_streaming_example()


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

エージェントの使用

エージェントは標準の Agent であり、すべての標準エージェント操作をサポートします。

エージェントを実行して操作する方法の詳細については、 エージェントの概要 に関するチュートリアルを参照してください。

Anthropic

anthropicprovider パッケージは、Anthropic API を使用してエージェントを作成します。

Installation

go get github.com/microsoft/agent-framework-go

Anthropic エージェントを作成する

import (
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/agent"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/provider/anthropicprovider"

    "github.com/anthropics/anthropic-sdk-go"
)

a := anthropicprovider.NewAgent(
    anthropic.NewClient(), // uses ANTHROPIC_API_KEY env var
    anthropicprovider.AgentConfig{
        Model: "claude-sonnet-4-5",
        Instructions: "You are a helpful assistant.",
        Config: agent.Config{
            Name:         "ClaudeAgent",
        },
    },
)

resp, err := a.RunText(ctx, "Tell me a joke.").Collect()

カスタム オプション

anthropicprovider.MessageNewParamsを使用してAnthropic固有のパラメーターを渡します。

resp, err := a.RunText(ctx, "Hello!",
    anthropicprovider.MessageNewParams(anthropic.MessageNewParams{
        MaxTokens: 500,
    }),
).Collect()