MASUDAQ BLOG

NO DEVELOPMENT NO LIFE.

.NET 10 リリース日と .NET ライフサイクルまとめ

2025/10/04
★★★

.NET 10 RC1 のリリース 2025 年 9 月 9 日に .NET 10 RC1(10.0.100-rc.1) がリリースされました。2025 年 2 月 25 日に .NET 10 の最初のプレビューがリリースされてから毎月アップデートされたプレビューがリリースされて、現在の RC1 のリリースとなりました。.NET 10 RC1 は、以下のサイトからダウンロードできます。 .NET のダウンロード RC(release candidate) は、リリース候補ビルドという位置付けですが、サポート フェーズが Go Live でマークされるため運用環境での利用ができます。 .NET 10 RC1 は、Go Live であるため運用環境で利用できますが、サ...

Foundry Local を使用して gpt-oss へのアクセスを .NET(C#) コンソール アプリで実装する方法

2025/09/15
★★★

Foundry Local 2025 年 5 月に Foundry Local のパブリック プレビューが開始されました。Foundry Local は、エッジ デバイス向けの推論プラットフォームであり、Windows, macOS 向けに提供されており、容易にローカル デバイスで言語モデルを実行することができます。 Foundry Local: A New Era of Edge AI Foundry Local とは Foundry Local の概要 Foundry Local ではクラウド ベースのモデル カタログが利用でき、提供モデル一覧からモデルをダウンロードできます。ダウンロードしたモデルは、CLI、REST API でアクセスできます。 今回は、Win...

Azure AI Foundry Agent Service MCP クライアント サポートを .NET(C#) コンソール アプリで実装する方法

2025/07/27
★★

Azure AI Foundry Agent Service の MCP クライアント サポート 2025 年 6 月末に Azure AI Foundry Agent Service の MCP クライアント サポート(プレビュー)が発表されました。 Announcing Model Context Protocol Support (preview) in Azure AI Foundry Agent Service 現時点(2025/07/28)では、日本リージョンでのサポートはなく、いくつかのリージョンでの限定的なサポートとなっています。 Connect to Model Context Protocol servers (preview) また、UI ...

C# でも動作するマルチエージェント フレームワーク AutoGen 動的グループチャット編

2025/02/08
★★★

複数のエージェントを動的に連携させて問題解決を行うグループチャット 前回は、複数のエージェントをシーケンシャルに実行してタスクを実行するラウンドロビン グループチャットについて説明しました。 今回は、タスク解決のために動的にエージェント選択して実行する GroupChat について説明します。 エージェントの種類としては以下を実装していきます。 coderAgent: タスク解決のためのコードを記述するエージェント。 runnerAgent: coderAgent が記述したコードを実行するエージェント。 summarizerAgent: コード実行結果を要約するエージェント。 userProxyAgent: ユーザーの入力を受け取るエージェント。 groupAdmin...

C# でも動作するマルチエージェント フレームワーク AutoGen ラウンドロビン グループチャット編

2025/01/18
★★★

複数のエージェントを連携させるグループチャット 前回は、マルチエージェント フレームワーク AutoGen for .NET を使用して簡単な壁打ちチャット実装の例を紹介しました。 今回は、より多くのエージェントを使用したグループチャットの実装例を説明したいと思います。 グループチャットを使用することで、複数のエージェントでコンテキストを共有し、エージェントを連携をさせてタスクを解決させることができます。 グループチャットは、IGroupChat の実装として、RoundRobinGroupChat、GroupChat が提供されています。 ラウンドロビン グループチャット RoundRobinGroupChat を使用することで、各エージェントをシーケンシャルに実行でき...

C# でも動作するマルチエージェント フレームワーク AutoGen

2025/01/12
★★★

AutoGen for .NET AutoGen の情報を Web で調べると、Python コードの例が多く出てきますが、AutoGen for .NET といった C# 対応のもの提供されています。 AutoGen: https://microsoft.github.io/autogen/ AutoGen for .NET: https://microsoft.github.io/autogen-for-net/ Auto Gen for .NET は、Nuget パッケージとして公開されており、実際にコードを書く場合は、このパッケージをインストールして利用します。 AutoGen Nuget Package: https://www.nuget.org/pac...

.NET(C#) コンソールアプリで、Phi-3-vision を実行し画像を入力する

2024/06/08
★★★

Phi-3-vision 前回は、Microsoft Research が開発した SLM(Small Language Model) Phi-3 を .NET(C#) でローカル実行する方法を説明しました。 .NET 8 コンソールアプリで、Phi-3 を実行する 前回は、テキスト入力をサポートするモデルを使用しましたが、今回は、画像入力をサポートするモデル Phi-3-vision を使用したコード例を説明します。 今回も Hugging Face で公開されている ONNX 形式のモデルを使用したいと思います。2024/06 現在では、以下のモデルが公開されています。 microsoft/Phi-3-vision-128k-instruct-onnx-cpu ...

.NET(C#) コンソールアプリで、Phi-3 を実行する

2024/06/02
★★★

Phi-3 ラインナップ Phi-3 は、Microsoft Research が開発した SLM(Small Language Model) と呼ばれるコンパクトな言語モデルです。最大の特徴としては、モデルが公開されており、PC レベルでのリソースでも動作するため、言語モデルをローカルで実行することができます。エッジへの言語モデルの組み込みが可能です。 小さくても強力: 小規模言語モデル Phi-3 の大きな可能性 現在(2024/06)、Phi-3 モデルのラインナップは、以下のようになっています。 No. モデル パラメータ数 モデル名 コンテキスト長 1 Phi-3-mini 3.8B Phi-3-Mini-128K-Instruc 128K ...

Blazor WebAssembly から ASP.NET Core Web API を介した Azure OpenAI Service 応答ストリーム(Server-Side Events)の受信

2024/03/10
★★★

Blazor WebAssembly から中間層を介した Server-Sent Events の受信 前回、Azure OpenAI Service からのストリーム応答を ASP.NET Core Web API を介して、フロントエンド アプリで受信する方法を説明しました。 ASP.NET Core Web API を経由した Azure OpenAI Service 応答ストリーム(Server-Side Events)の受信 前回は、フロントエンド アプリを .NET コンソール アプリで実装しましたが、今回は、フロントエンド アプリに Blazor WebAssembly を使用した例を説明します。 Blazor WebAssembly を使用することで、...

ASP.NET Core Web API を経由した Azure OpenAI Service 応答ストリーム(Server-Side Events)の受信

2024/03/08
★★★★

中間層を介した Server-Sent Events 前回、Azure OpenAI Service からの応答をストリームで受信する方法を説明しました。Azure OpenAI Service では、応答を Server-Sent Events で受信でき、順次、回答の部分文字列を取得でき、取得した文字列を順次レンダリングすることができます。 Azure OpenAI Client Library で応答をストリームで受信する ただし、Azure OpenAI Service を利用したシステムを構築する場合では、前回の例のようなフロントエンドから直接 Azure OpenAI Service へ要求を行うシーンは少ないと思います。 多くのシステムでは、以下のように...

最新の記事


人気の記事

profile image

Masudaq


趣味は、プログラミング。Microsoft 技術を中心に、フルスタックエンジニアとして日々鍛錬しています。