Microsoft、Azure Linux 4.0とAIエージェント向けオープン基盤を公開

特徴は次の通りです。

• クラウドネイティブ環境を前提に設計
• AIやコンテナワークロード向けの最適化
• セキュリティ強化と安定したアップデート管理

Azureを運用するMicrosoft自身のチームがメンテナンスするLinuxであるため、互換性やパッチ管理の面で企業にとって扱いやすい基盤になる可能性があります。

Azure Container Linuxが一般提供（GA）に

同時にMicrosoftは、**Azure Container Linuxの一般提供（GA）**を発表しました。

これはコンテナ実行環境に特化したLinuxで、次の特徴を持ちます。

• コンテナホスト向けの最小構成OS
• イミュータブル（不変）設計で設定ドリフトを防止
• クラウドネイティブ環境向けのセキュリティ強化

Kubernetesなどのコンテナプラットフォームでは、一般用途のLinuxよりも軽量で攻撃面積が小さいOSが好まれる傾向があります。Azure Container Linuxは、Azure上のコンテナやAIインフラにその役割を提供します。

Microsoft Agent Framework：AIエージェント開発の統合SDK

インフラだけでなく、MicrosoftはAIエージェント開発のためのオープンソースフレームワークも強く打ち出しました。

Microsoft Agent Frameworkは、AIエージェントやマルチエージェントシステムを構築するためのSDKです。

主な機能は以下です。

• LLMを使った個別AIエージェントの作成
• 複数エージェントを連携させるグラフ型ワークフロー
• 外部ツールやAPI呼び出しの統合

このフレームワークは、Microsoftの既存プロジェクトであるSemantic KernelとAutoGenのアイデアを統合した開発基盤として位置付けられています。

複数のモデルプロバイダーに対応しており、AIエージェントがツールや外部サービスを呼び出しながら複雑なタスクを段階的に処理できる設計です。

Conductor：決定論的マルチエージェントオーケストレーション

Microsoftは、マルチエージェントの制御を容易にするツールとしてConductorも紹介しました。

Conductorでは、AIエージェントのワークフローをYAMLで定義し、エージェント間のルーティングを決定論的に制御します。

特徴としては：

• YAMLベースのワークフロー定義
• Jinjaテンプレートと式評価による条件分岐
• オーケストレーション層がLLMトークンを消費しない設計

このアプローチにより、エージェントシステムの挙動をより予測可能にし、運用時のデバッグを容易にすることが狙いです。

Agent Governance Toolkit：自律AIエージェントのセキュリティ

AIエージェントが実際にシステムやAPIを操作するようになると、セキュリティとガバナンスが重要になります。

そこでMicrosoftが公開したのがAgent Governance Toolkitです。

このツールキットは、AIエージェントの実行時にポリシーを適用し、行動を監視するオープンソースプロジェクトです。MITライセンスで公開されています。

主な特徴は次の通りです。

• エージェントの行動をリアルタイム監視
• ポリシーに基づくアクセス制御
• サブミリ秒レベルの高速ポリシー評価

Microsoftによれば、このツールはOWASPのAgentic AI Top 10リスクに対応する設計になっています。

Python、TypeScript、Rust、Go、.NETなど複数の言語で利用できるコンポーネントが提供されています。

Microsoftが描く「AIネイティブなスタック」

今回の発表をまとめると、Microsoftは次のような階層型AIインフラを構築しようとしています。

• 基盤：Linux（Azure Linux）
• 実行環境：コンテナOS（Azure Container Linux）
• アプリ層：AIエージェント開発（Agent Framework）
• 統制層：エージェントセキュリティ（Governance Toolkit）

つまり、OSからAIエージェントのガバナンスまでを一体化したオープンスタックを提示した形です。

AIエージェントが企業システムを横断してタスクを実行する未来を見据え、Microsoftは「オープン性」と「企業向け管理機能」を両立させるインフラづくりを進めています。