同じ発想を Microsoft Agent Framework で — Agent Harness でツールを足すだけのレビューエージェントを作る

agent-harness-doc-reviewer/
├── AgentHarnessDocReviewer.csproj
├── Program.cs              # ASP.NET 最小 API + SSE サーバ
├── ReviewTools.cs          # 5 つのカスタムツール（AIFunction）
├── ReviewPrompt.cs         # レビュー指示
├── glossary.json           # 用語統一チェック用の正規表記辞書
├── docs/                   # レビュー対象
├── reviews/                # 出力先
└── wwwroot/
    └── index.html          # ブラウザ UI（バニラ JS、Copilot SDK 版と同一）

dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Harness --prerelease
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --prerelease
dotnet add package Azure.AI.OpenAI
dotnet add package Azure.Identity

<PropertyGroup>
  <TargetFramework>net9.0</TargetFramework>
  <NoWarn>$(NoWarn);MAAI001;OPENAI001</NoWarn>
</PropertyGroup>

// ReviewTools.cs
using System.ComponentModel;
using Microsoft.Extensions.AI;
 
public static class ReviewTools
{
    private static readonly string DocsRoot = Path.GetFullPath("docs");
    private static readonly string ReviewsRoot = Path.GetFullPath("reviews");
 
    // パストラバーサル対策: 解決後のパスがルート配下にあることを保証する
    private static string ResolveWithin(string root, string target)
    {
        string resolved = Path.GetFullPath(Path.Combine(root, target));
        if (!resolved.StartsWith(root + Path.DirectorySeparatorChar, StringComparison.Ordinal)
            && resolved != root)
        {
            throw new InvalidOperationException($"許可されていないパスです: {target}");
        }
        return resolved;
    }
 
    public static IList<AITool> Create(Action<string, string> emit)
    {
        return new List<AITool>
        {
            AIFunctionFactory.Create(() =>
            {
                var files = Directory
                    .EnumerateFiles(DocsRoot, "*.*", SearchOption.AllDirectories)
                    .Where(f => f.EndsWith(".md") || f.EndsWith(".mdx"))
                    .Select(f => Path.GetRelativePath(DocsRoot, f))
                    .ToArray();
                emit("list_documents", $"{files.Length} 件のドキュメントを検出");
                return new { files };
            }, "list_documents", "レビュー対象の docs/ 配下にあるドキュメントの一覧を返す"),
 
            AIFunctionFactory.Create((
                [Description("docs/ からの相対パス")] string filePath) =>
            {
                string abs = ResolveWithin(DocsRoot, filePath);
                string content = File.ReadAllText(abs);
                emit("read_document", $"{filePath} を読み込み（{content.Length} 文字）");
                return new { filePath, content };
            }, "read_document", "指定したドキュメントの本文を読み込んで返す"),
 
            AIFunctionFactory.Create(async (
                [Description("チェック対象の本文")] string content) =>
            {
                var urls = System.Text.RegularExpressions.Regex
                    .Matches(content, @"https?://[^\s)\]]+")
                    .Select(m => m.Value)
                    .Distinct()
                    .ToArray();
                var broken = new List<object>();
                using var http = new HttpClient { Timeout = TimeSpan.FromSeconds(5) };
                foreach (var url in urls)
                {
                    try
                    {
                        using var reqMsg = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Head, url);
                        var res = await http.SendAsync(reqMsg);
                        if (!res.IsSuccessStatusCode)
                            broken.Add(new { url, status = ((int)res.StatusCode).ToString() });
                    }
                    catch
                    {
                        broken.Add(new { url, status = "unreachable" });
                    }
                }
                emit("check_links", $"{urls.Length} 件中 {broken.Count} 件が到達不能");
                return new { checked_ = urls.Length, broken };
            }, "check_links", "本文中の HTTP(S) リンクが生きているかを確認し、到達不能なものを返す"),
 
            AIFunctionFactory.Create((
                [Description("チェック対象の本文")] string content) =>
            {
                var glossary = System.Text.Json.JsonSerializer
                    .Deserialize<Dictionary<string, string[]>>(File.ReadAllText("glossary.json"))
                    ?? new();
                var hits = new List<object>();
                foreach (var (canonical, variants) in glossary)
                    foreach (var variant in variants)
                        if (content.Contains(variant))
                            hits.Add(new { canonical, found = variant });
                emit("check_terminology", $"{hits.Count} 件の表記ゆれ候補");
                return new { issues = hits };
            }, "check_terminology", "glossary.json の正規表記に照らして表記ゆれを検出する"),
 
            AIFunctionFactory.Create((
                [Description("保存するファイル名")] string fileName,
                [Description("レビュー結果の Markdown 本文")] string markdown) =>
            {
                string abs = ResolveWithin(ReviewsRoot, fileName);
                Directory.CreateDirectory(Path.GetDirectoryName(abs)!);
                File.WriteAllText(abs, markdown);
                emit("save_review", $"{fileName} に保存");
                return new { saved = fileName };
            }, "save_review", "完成したレビュー結果を reviews/ に Markdown として保存する"),
        };
    }
}

// Program.cs（抜粋）— ハーネスの組み立て
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;
 
AIAgent CreateReviewer(IChatClient client, Action<string, string> emit) =>
    client.AsHarnessAgent(new HarnessAgentOptions
    {
        Name = "DocReviewer",
        Description = "技術文書をレビューするエージェント",
 
        // ── 能力の絞り込み（攻撃面の最小化）──
        DisableWebSearch = true,          // 広範な Web 検索は無効化（自前の check_links だけ使う）
        DisableFileAccess = true,         // 任意のファイル IO は無効化
        DisableFileMemory = true,         // ファイル記憶も無効化
        DisableAgentSkillsProvider = true,// スキル探索も無効化
        DisableToolApproval = true,       // 非対話サーバなので承認 UI は使わず、構成時に能力を絞る
 
        // TodoProvider と AgentModeProvider（plan/execute）は残す → 計画機能を活かす
        // ShellExecutor は設定しない → シェル実行は最初から不可能
 
        ChatOptions = new ChatOptions
        {
            Instructions = ReviewPrompt.Instructions,
            Tools = ReviewTools.Create(emit),
        },
    });

// Program.cs
using System.Text.Json;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;
 
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
var app = builder.Build();
app.UseDefaultFiles(); // "/" を wwwroot/index.html にマップ
app.UseStaticFiles();  // wwwroot を配信
 
// モデルクライアントは起動時に 1 つだけ生成する
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")!;
string deployment = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT") ?? "gpt-5";
IChatClient chatClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
    .GetChatClient(deployment)
    .AsIChatClient();
 
app.MapPost("/api/review", async (HttpContext ctx) =>
{
    var req = await ctx.Request.ReadFromJsonAsync<ReviewRequest>();
    var instruction = req?.Instruction ?? "docs 配下をレビューして report.md に保存して";
 
    ctx.Response.Headers.ContentType = "text/event-stream";
    ctx.Response.Headers.CacheControl = "no-cache";
 
    // ツールの emit がストリーミングループと同時にレスポンスボディへ
    // 書き込まないよう、書き込みを直列化する。
    var writeLock = new SemaphoreSlim(1, 1);
    async Task Send(string type, object data)
    {
        await writeLock.WaitAsync();
        try
        {
            var payload = JsonSerializer.Serialize(new { type, data });
            await ctx.Response.WriteAsync($"data: {payload}\n\n");
            await ctx.Response.Body.FlushAsync();
        }
        finally
        {
            writeLock.Release();
        }
    }
 
    // このリクエスト専用の emit を閉じ込めたツールでハーネスを生成
    void Emit(string tool, string detail) =>
        _ = Send("tool", new { tool, detail });
 
    AIAgent agent = CreateReviewer(chatClient, Emit);
    AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();
 
    try
    {
        // レビュー報告をストリーミング
        await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync(instruction, session))
        {
            if (!string.IsNullOrEmpty(update.Text))
                await Send("delta", new { text = update.Text });
        }
        await Send("done", new { });
    }
    catch (Exception ex)
    {
        await Send("error", new { message = ex.Message });
    }
});
 
app.Run();
 
record ReviewRequest(string Instruction);

// ReviewPrompt.cs
public static class ReviewPrompt
{
    public const string Instructions = """
        あなたは技術文書のレビュアーです。与えられたツールを使ってドキュメントをレビューしてください。
 
        レビューの観点:
        - リンク切れ（check_links を使う）
        - 用語の表記ゆれ（check_terminology を使う）
        - 文章の明確さ・構成・誤りの可能性
 
        まず計画を立てて作業項目に分解し、各観点をツールで検証し、
        最後に save_review でレビュー結果を Markdown として保存してください。
 
        報告は次の構成で、簡潔に日本語で書くこと:
        ## 要約
        ## 重大な問題
        ## 軽微な指摘
        ## 確認した項目
        """;
}

<!-- wwwroot/index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
  <head>
    <meta charset="utf-8" />
    <title>文書レビューエージェント（Agent Harness 版）</title>
    <style>
      body { font-family: system-ui, sans-serif; max-width: 760px; margin: 2rem auto; }
      #timeline div { padding: 4px 8px; border-left: 3px solid #16a34a; margin: 4px 0; }
      #report { white-space: pre-wrap; background: #f6f8fa; padding: 1rem; border-radius: 8px; }
    </style>
  </head>
  <body>
    <h1>文書レビューエージェント（Agent Harness 版）</h1>
    <input id="instruction" size="60" value="docs 配下をレビューして report.md に保存して" />
    <button id="run">レビュー実行</button>
    <h2>ツールの実行</h2>
    <div id="timeline"></div>
    <h2>レビュー報告</h2>
    <div id="report"></div>
    <script>
      const $ = (id) => document.getElementById(id);
      $("run").onclick = async () => {
        $("timeline").innerHTML = "";
        $("report").textContent = "";
        const res = await fetch("/api/review", {
          method: "POST",
          headers: { "Content-Type": "application/json" },
          body: JSON.stringify({ instruction: $("instruction").value }),
        });
        const reader = res.body.getReader();
        const decoder = new TextDecoder();
        let buffer = "";
        while (true) {
          const { value, done } = await reader.read();
          if (done) break;
          buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
          const parts = buffer.split("\n\n");
          buffer = parts.pop() ?? "";
          for (const part of parts) {
            if (!part.startsWith("data: ")) continue;
            const evt = JSON.parse(part.slice(6));
            if (evt.type === "tool") {
              const div = document.createElement("div");
              div.textContent = `🔧 ${evt.data.tool}: ${evt.data.detail}`;
              $("timeline").appendChild(div);
            } else if (evt.type === "delta") {
              $("report").textContent += evt.data.text;
            } else if (evt.type === "error") {
              $("report").textContent += `\n[エラー] ${evt.data.message}`;
            }
          }
        }
      };
    </script>
  </body>
</html>

az login
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://<your-resource>.openai.azure.com/"
export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT="gpt-5"   # デプロイ名
 
dotnet run   # → 起動時に表示される URL（http://localhost:5000 など）を開く