決して疲れず、面倒な定型作業を引き受けてくれるチームメンバーを想像してください。このエピソードでは、エージェント型AIが従来のオートコンプリートと何が違うのか、.NETとAzureのワークフローでどう機能するのか、明確なガードレールのもとで小さく始める方法を解説します。このエピソードで学べること：予測と計画の違い：エージェントのコンテキスト、記憶、目標指向性、そして固定的な自動化と適応的な自律性の違いチームとしての専門エージェント：プロジェクトの全履歴を踏まえたアーキテクチャ、コードレビュー、テスト、運用.NETの新しいワークフロー：より速いスキャフォールディング（例：SignalR、Entity Framework）、継続的な設計レビュー、NuGet・Application Insights・YAMLパイプラインの設定作業の削減Azureのクラウドエージェント：公開されたストレージコンテナのロックやVMのパッチのずれの修正を、コスト上限・承認済みリージョン・コンプライアンスの範囲内で実行今週の実験：小さなASP.NET CoreのプロトタイプでVisual StudioのCopilotを試し、削減時間や発見したバグなど1つの指標を測定AIエージェントを管理された形でパイプラインに取り入れたい.NET開発者、DevOpsチーム、Azureアーキテクト向けです。このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。▶ 動画を見る: https://youtu.be/dOP8tnbiTT4🎧 他のエピソード: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 無料のオンライン Microsoft カンファレンス: https://m365con.net💼 LinkedIn の Mirko Peters: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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