Teams AI ライブラリについて

2025-06-20

Teams AI ライブラリは JavaScript をサポートし、Microsoft Teamsと対話できるボットの構築を簡素化します。また、AI を利用した機能を使用するための既存のボットの移行も容易になります。このライブラリでは、メッセージング、メッセージ拡張機能、アダプティブカードの機能を新しい形式に移行できます。これらの機能を使用して、既存の Teams アプリをアップグレードすることもできます。

以前は、BotBuilder SDK を使用して Teams 用のボットを作成しました。 Teams AI ライブラリは、このプロセスを容易にするように設計されており、組み込みの AI サポートが含まれています。最初は、AI なしでボットをアップグレードすることもできますが、アップグレードした後は、AI ライブラリで使用できる AI または大規模な言語モデル (LLM) に接続できます。

Teams AI ライブラリでは、次の点に重点を置くことができます。

会話管理におけるアクティビティハンドラーの役割を理解する。
インテリジェントな応答のためのボットロジックの設計。
ユーザーの意図をアクションに変換するための自然言語処理 (NLP) の統合。

アクティビティハンドラー

Teams AI ライブラリでは、次のアクティビティハンドラーがサポートされています。

メッセージの送受信
メッセージ拡張機能 (ME) 機能
アダプティブカードの機能

AI ライブラリを使用して、ソースファイル内のボットとアダプティブカードハンドラーをスキャフォールディングする必要があります。以降のセクションでは、 AI ライブラリのサンプルを使用して、各機能と移行パスについて説明します。

メッセージの送受信

この機能は、Bot Framework を使用してメッセージを送受信する方法を示しています。このサンプルでは、ユーザーメッセージをリッスンし、受信時に会話状態を削除し、会話内のメッセージ数を追跡し、ユーザーのメッセージをカウントでエコーバックします。

.NET コードサンプル

 // Listen for user to say "/reset" and then delete conversation state
    app.OnMessage("/reset", ActivityHandlers.ResetMessageHandler);

    // Listen for ANY message to be received. MUST BE AFTER ANY OTHER MESSAGE HANDLERS
    app.OnActivity(ActivityTypes.Message, ActivityHandlers.MessageHandler);

    return app;

JavaScript コードサンプル

// Listen for user to say '/reset' and then delete conversation state
app.message('/reset', async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState) => {
    state.deleteConversationState();
    await context.sendActivity(`Ok I've deleted the current conversation state.`);
});

// Listen for ANY message to be received. MUST BE AFTER ANY OTHER MESSAGE HANDLERS
app.activity(ActivityTypes.Message, async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState) => {
    // Increment count state
    let count = state.conversation.count ?? 0;
    state.conversation.count = ++count;

    // Echo back users request
    await context.sendActivity(`[${count}] you said: ${context.activity.text}`);
});

Python コードサンプル

@app.activity("message")
async def on_message(context: TurnContext, _state: TurnState):
    await context.send_activity(f"you said: {context.activity.text}")
    return True

メッセージ拡張機能

このセクションでは、Bot Framework SDK の TeamsActivityHandlerでメッセージ拡張機能を設定する方法について説明します。このサンプルは、アプリが検索アクションと項目タップをリッスンする方法を示しています。検索結果は、パッケージ情報を表示するヒーローカードとして書式設定され、メッセージング拡張機能に表示されます。

.NET コードサンプル

// Listen for search actions
    app.MessageExtensions.OnQuery("searchCmd", activityHandlers.QueryHandler);
    // Listen for item tap
    app.MessageExtensions.OnSelectItem(activityHandlers.SelectItemHandler);

    return app;

 // Format search results in ActivityHandlers.cs

            List<MessagingExtensionAttachment> attachments = packages.Select(package => new MessagingExtensionAttachment
            {
                ContentType = HeroCard.ContentType,
                Content = new HeroCard
                {
                    Title = package.Id,
                    Text = package.Description
                },
                Preview = new HeroCard
                {
                    Title = package.Id,
                    Text = package.Description,
                    Tap = new CardAction
                    {
                        Type = "invoke",
                        Value = package
                    }
                }.ToAttachment()
            }).ToList();

            // Return results as a list

            return new MessagingExtensionResult
            {
                Type = "result",
                AttachmentLayout = "list",
                Attachments = attachments
            };

アプリクラスには、ハンドラーの作成を簡略化するための messageExtensions 機能が含まれています。ハンドラーパラメーターは次のとおりです。

context: TurnContext
state: TurnState
query: メッセージ拡張機能の対話から渡されたデータ
コードサンプル
サンプルコードリファレンス

JavaScript コードサンプル

import { MessagingExtensionAttachment } from "botbuilder";
import axios from 'axios';
import { Application } from `@microsoft/teams-ai`;

// Listen for search actions
app.messageExtensions.query('searchCmd', async (context: TurnContext, state: TurnState, query) => {
    const searchQuery = query.parameters.queryText ?? '';
    const count = query.count ?? 10;
    const response = await axios.get(
        `http://registry.npmjs.com/-/v1/search?${new URLSearchParams({
            size: count.toString(),
            text: searchQuery
        }).toString()}`
    );

    // Format search results
    const results: MessagingExtensionAttachment[] = [];
    response?.data?.objects?.forEach((obj: any) => results.push(createNpmSearchResultCard(obj.package)));

    // Return results as a list
    return {
        attachmentLayout: 'list',
        attachments: results,
        type: 'result'
    };
});

同様に、 selectItem リスナーは次のように設定されます。

app.messageExtensions.selectItem(async (context: TurnContext, state: TurnState, item) => {
    // Generate detailed result
    const card = createNpmPackageCard(item);

    // Return results
    return {
        attachmentLayout: 'list',
        attachments: [card],
        type: 'result'
    };
});

Python コードサンプル

@app.message_extensions.query("searchCmd")
async def search_command(
    _context: TurnContext, _state: AppTurnState, query: MessagingExtensionQuery
) -> MessagingExtensionResult:
    query_dict = query.as_dict()
    search_query = ""
    if query_dict["parameters"] is not None and len(query_dict["parameters"]) > 0:
        for parameter in query_dict["parameters"]:
            if parameter["name"] == "queryText":
                search_query = parameter["value"]
                break
    count = query_dict["query_options"]["count"] if query_dict["query_options"]["count"] else 10
    url = "http://registry.npmjs.com/-/v1/search?"
    params = {"size": count, "text": search_query}

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url, params=params) as response:
            res = await response.json()

            results: List[MessagingExtensionAttachment] = []

            for obj in res["objects"]:
                results.append(create_npm_search_result_card(result=obj["package"]))

            return MessagingExtensionResult(
                attachment_layout="list", attachments=results, type="result"
            )

アダプティブカードの機能

このセクションでは、 app.adaptiveCards プロパティを使用してアダプティブカードアクションハンドラーを登録する方法について説明します。このサンプルでは、 static キーワードまたは dynamic キーワードを含むメッセージをリッスンし、 StaticMessageHandler() または DynamicMessageHandler()を使用してアダプティブカードを返します。また、アプリは動的検索カードからのクエリと送信ボタンアクションをリッスンします。

.NET コードサンプル

// Listen for messages that trigger returning an Adaptive Card
    app.OnMessage(new Regex(@"static", RegexOptions.IgnoreCase), activityHandlers.StaticMessageHandler);
    app.OnMessage(new Regex(@"dynamic", RegexOptions.IgnoreCase), activityHandlers.DynamicMessageHandler);

    // Listen for query from dynamic search card
    app.AdaptiveCards.OnSearch("nugetpackages", activityHandlers.SearchHandler);
    // Listen for submit buttons
    app.AdaptiveCards.OnActionSubmit("StaticSubmit", activityHandlers.StaticSubmitHandler);
    app.AdaptiveCards.OnActionSubmit("DynamicSubmit", activityHandlers.DynamicSubmitHandler);

    // Listen for ANY message to be received. MUST BE AFTER ANY OTHER HANDLERS
    app.OnActivity(ActivityTypes.Message, activityHandlers.MessageHandler);

    return app;

JavaScript コードサンプル

// Listen for messages that trigger returning an Adaptive Card
app.message(/dynamic/i, async (context, _state) => {
    const attachment = createDynamicSearchCard();
    await context.sendActivity({ attachments: [attachment] });
});

app.message(/static/i, async (context, _state) => {
    const attachment = createStaticSearchCard();
    await context.sendActivity({ attachments: [attachment] });
});

// Listener for action.submit on cards from the user

interface SubmitData {
    choiceSelect?: string;
}

// Listen for submit buttons
app.adaptiveCards.actionSubmit('DynamicSubmit', async (context, _state, data: SubmitData) => {
    await context.sendActivity(`Dynamically selected option is: ${data.choiceSelect}`);
});

app.adaptiveCards.actionSubmit('StaticSubmit', async (context, _state, data: SubmitData) => {
    await context.sendActivity(`Statically selected option is: ${data.choiceSelect}`);
});

Python コードサンプル

@app.message(re.compile(r"static", re.IGNORECASE))
async def static_card(context: TurnContext, _state: AppTurnState) -> bool:
    attachment = create_static_search_card()
    await context.send_activity(Activity(attachments=[attachment]))
    return True

@app.adaptive_cards.action_submit("StaticSubmit")
async def on_static_submit(context: TurnContext, _state: AppTurnState, data) -> None:
    await context.send_activity(f'Statically selected option is: {data["choiceSelect"]}')

@app.adaptive_cards.action_submit("DynamicSubmit")
async def on_dynamic_submit(context: TurnContext, _state: AppTurnState, data) -> None:
    await context.send_activity(f'Dynamically selected option is: {data["choiceSelect"]}')

@app.message(re.compile(r"dynamic", re.IGNORECASE))
async def dynamic_card(context: TurnContext, _state: AppTurnState) -> bool:
    attachment = create_dynamic_search_card()
    await context.send_activity(Activity(attachments=[attachment]))
    return True

アクションを処理するためのボットロジック

このサンプルでは、ボットがユーザーの入力に対して、ライトをオンにするためのアクション LightsOn で応答する方法を示します。これは、Teams AI ライブラリが、特に OpenAI を使用して応答を求める場合に、 LightsOn や LightsOff などのアクションをマッピングしてボットロジックを管理する方法を示しています。

.NET コードサンプル

/ Create AI Model
if (!string.IsNullOrEmpty(config.OpenAI?.ApiKey))
{
    builder.Services.AddSingleton<OpenAIModel>(sp => new(
        new OpenAIModelOptions(config.OpenAI.ApiKey, "gpt-3.5-turbo")
        {
            LogRequests = true
        },
        sp.GetService<ILoggerFactory>()
    ));
}
else if (!string.IsNullOrEmpty(config.Azure?.OpenAIApiKey) && !string.IsNullOrEmpty(config.Azure.OpenAIEndpoint))
{
    builder.Services.AddSingleton<OpenAIModel>(sp => new(
        new AzureOpenAIModelOptions(
            config.Azure.OpenAIApiKey,
            "gpt-35-turbo",
            config.Azure.OpenAIEndpoint
        )
        {
            LogRequests = true
        },
        sp.GetService<ILoggerFactory>()
    ));
}
else
{
    throw new Exception("please configure settings for either OpenAI or Azure");
}

// Create the bot as transient. In this case the ASP Controller is expecting an IBot.
builder.Services.AddTransient<IBot>(sp =>
{
    // Create loggers
    ILoggerFactory loggerFactory = sp.GetService<ILoggerFactory>()!;

    // Create Prompt Manager
    PromptManager prompts = new(new()
    {
        PromptFolder = "./Prompts"
    });

    // Adds function to be referenced in the prompt template
    prompts.AddFunction("getLightStatus", async (context, memory, functions, tokenizer, args) =>
    {
        bool lightsOn = (bool)(memory.GetValue("conversation.lightsOn") ?? false);
        return await Task.FromResult(lightsOn ? "on" : "off");
    });

    // Create ActionPlanner
    ActionPlanner<AppState> planner = new(
        options: new(
            model: sp.GetService<OpenAIModel>()!,
            prompts: prompts,
            defaultPrompt: async (context, state, planner) =>
            {
                PromptTemplate template = prompts.GetPrompt("sequence");
                return await Task.FromResult(template);
            }
        )
        { LogRepairs = true },
        loggerFactory: loggerFactory
    );

    return new TeamsLightBot(new()
    {
        Storage = sp.GetService<IStorage>(),
        AI = new(planner),
        LoggerFactory = loggerFactory,
        TurnStateFactory = () =>
        {
            return new AppState();
        }
    });
});

// LightBotActions defined in LightBotActions.cs
    
[Action("LightsOn")]
        public async Task<string> LightsOn([ActionTurnContext] ITurnContext turnContext, [ActionTurnState] AppState turnState)
        {
            turnState.Conversation.LightsOn = true;
            await turnContext.SendActivityAsync(MessageFactory.Text("[lights on]"));
            return "the lights are now on";
        }

        [Action("LightsOff")]
        public async Task<string> LightsOff([ActionTurnContext] ITurnContext turnContext, [ActionTurnState] AppState turnState)
        {
            turnState.Conversation.LightsOn = false;
            await turnContext.SendActivityAsync(MessageFactory.Text("[lights off]"));
            return "the lights are now off";
        }

        [Action("Pause")]
        public async Task<string> LightsOff([ActionTurnContext] ITurnContext turnContext, [ActionParameters] Dictionary<string, object> args)
        {
            // Try to parse entities returned by the model.
            // Expecting "time" to be a number of milliseconds to pause.
            if (args.TryGetValue("time", out object? time))
            {
                if (time != null && time is string timeString)
                {
                    if (int.TryParse(timeString, out int timeInt))
                    {
                        await turnContext.SendActivityAsync(MessageFactory.Text($"[pausing for {timeInt / 1000} seconds]"));
                        await Task.Delay(timeInt);
                    }
                }
            }

            return "done pausing";
        }

JavaScript コードサンプル

// Create AI components
const model = new OpenAIModel({
    // OpenAI Support
    apiKey: process.env.OPENAI_KEY!,
    defaultModel: 'gpt-3.5-turbo',

    // Azure OpenAI Support
    azureApiKey: process.env.AZURE_OPENAI_KEY!,
    azureDefaultDeployment: 'gpt-3.5-turbo',
    azureEndpoint: process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT!,
    azureApiVersion: '2023-03-15-preview',

    // Request logging
    logRequests: true
});

const prompts = new PromptManager({
    promptsFolder: path.join(__dirname, '../src/prompts')
});

const planner = new ActionPlanner({
    model,
    prompts,
    defaultPrompt: 'sequence',
});

// Define storage and application
const storage = new MemoryStorage();
const app = new Application<ApplicationTurnState>({
    storage,
    ai: {
        planner
    }
});

// Define a prompt function for getting the current status of the lights
planner.prompts.addFunction('getLightStatus', async (context: TurnContext, memory: Memory) => {
    return memory.getValue('conversation.lightsOn') ? 'on' : 'off';
});

// Register action handlers
app.ai.action('LightsOn', async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState) => {
    state.conversation.lightsOn = true;
    await context.sendActivity(`[lights on]`);
    return `the lights are now on`;
});

app.ai.action('LightsOff', async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState) => {
    state.conversation.lightsOn = false;
    await context.sendActivity(`[lights off]`);
    return `the lights are now off`;
});

interface PauseParameters {
    time: number;
}

app.ai.action('Pause', async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState, parameters: PauseParameters) => {
    await context.sendActivity(`[pausing for ${parameters.time / 1000} seconds]`);
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, parameters.time));
    return `done pausing`;
});

Python コードサンプル

# Create AI components
model: OpenAIModel

if config.OPENAI_KEY:
    model = OpenAIModel(
        OpenAIModelOptions(api_key=config.OPENAI_KEY, default_model="gpt-3.5-turbo")
    )
elif config.AZURE_OPENAI_KEY and config.AZURE_OPENAI_ENDPOINT:
    model = OpenAIModel(
        AzureOpenAIModelOptions(
            api_key=config.AZURE_OPENAI_KEY,
            default_model="gpt-35-turbo",
            api_version="2023-03-15-preview",
            endpoint=config.AZURE_OPENAI_ENDPOINT,
        )
    )

メッセージ拡張クエリ

Teams AI ライブラリは、メッセージ拡張クエリコマンドのハンドラーを直感的に作成する方法を提供します。この機能は、既存の Teams Bot Framework SDK と共に機能します。

次の例は、 searchCmd コマンドのメッセージ拡張クエリを処理するコードを構成する方法を示しています。

.NET コードサンプル

// Listen for search actions
    app.MessageExtensions.OnQuery("searchCmd", activityHandlers.QueryHandler);
    // Listen for item tap
    app.MessageExtensions.OnSelectItem(activityHandlers.SelectItemHandler);

    return app;

 // Format search results
            List<MessagingExtensionAttachment> attachments = packages.Select(package => new MessagingExtensionAttachment
            {
                ContentType = HeroCard.ContentType,
                Content = new HeroCard
                {
                    Title = package.Id,
                    Text = package.Description
                },
                Preview = new HeroCard
                {
                    Title = package.Id,
                    Text = package.Description,
                    Tap = new CardAction
                    {
                        Type = "invoke",
                        Value = package
                    }
                }.ToAttachment()
            }).ToList();

            return new MessagingExtensionResult
            {
                Type = "result",
                AttachmentLayout = "list",
                Attachments = attachments
            };

JavaScript コードサンプル

// Listen for search actions
app.messageExtensions.query('searchCmd', async (context, state, query) => {
    const searchQuery = query.parameters.queryText ?? '';
    const count = query.count ?? 10;
    const response = await axios.get(
        `http://registry.npmjs.com/-/v1/search?${new URLSearchParams({
            size: count.toString(),
            text: searchQuery
        }).toString()}`
    );


    // Format search results
    const results: MessagingExtensionAttachment[] = [];
    response?.data?.objects?.forEach((obj: any) => results.push(createNpmSearchResultCard(obj.package)));


    // Return results as a list
    return {
        attachmentLayout: 'list',
        attachments: results,
        type: 'result'
    };
});

And here’s how they can return a card when a message-extension result is selected.

// Listen for item tap
app.messageExtensions.selectItem(async (context, state, item) => {
    // Generate detailed result
    const card = createNpmPackageCard(item);


    // Return results
    return {
        attachmentLayout: 'list',
        attachments: [card],
        type: 'result'
    };
});

Python コードサンプル

@app.message_extensions.query("searchCmd")
async def search_command(
    _context: TurnContext, _state: AppTurnState, query: MessagingExtensionQuery
) -> MessagingExtensionResult:
    query_dict = query.as_dict()
    search_query = ""
    if query_dict["parameters"] is not None and len(query_dict["parameters"]) > 0:
        for parameter in query_dict["parameters"]:
            if parameter["name"] == "queryText":
                search_query = parameter["value"]
                break
    count = query_dict["query_options"]["count"] if query_dict["query_options"]["count"] else 10
    url = "http://registry.npmjs.com/-/v1/search?"
    params = {"size": count, "text": search_query}

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url, params=params) as response:
            res = await response.json()

            results: List[MessagingExtensionAttachment] = []

            for obj in res["objects"]:
                results.append(create_npm_search_result_card(result=obj["package"]))

            return MessagingExtensionResult(
                attachment_layout="list", attachments=results, type="result"
            )


# Listen for item tap
@app.message_extensions.select_item()
async def select_item(_context: TurnContext, _state: AppTurnState, item: Any):
    card = create_npm_package_card(item)

    return MessagingExtensionResult(attachment_layout="list", attachments=[card], type="result")

アクションの意図

このセクションでは、Teams AI ライブラリがアクションを予測にマッピングするためのシンプルなインターフェイスを使用して、ボットがユーザーの意図に自信を持って反応できるようにする方法について説明します。アンビエントプレゼンスは、ボットが意図を学習し、ビジネスロジックプロンプトを適用し、応答を生成するのに役立ちます。提供された例では、ボットは自然な会話を介してリストを管理し、コマンドを認識します。

人間と AI アシスタント間の会話構造には、次のものが含まれます。

する <action> <optional entities>
言う <response>

サポートされるアクションは次のとおりです。

addItem list="<list name>" item="<text>"
removeItem list="<list name>" item="<text>"
summarizeLists

すべてのエンティティは、アクションに必要なパラメーターです。

現在のリスト名:

{{conversation.listNames}}

Examples:  

Human: remind me to buy milk
AI: DO addItem list="groceries" item="milk" THEN SAY Ok I added milk to your groceries list
Human: we already have milk
AI: DO removeItem list="groceries" item="milk" THEN SAY Ok I removed milk from your groceries list
Human: buy ingredients to make margaritas
AI: DO addItem list="groceries" item="tequila" THEN DO addItem list="groceries" item="orange liqueur" THEN DO addItem list="groceries" item="lime juice" THEN SAY Ok I added tequila, orange liqueur, and lime juice to your groceries list
Human: do we have milk
AI: DO findItem list="groceries" item="milk"
Human: what's in my grocery list
AI: DO summarizeLists  
Human: what's the contents of all my lists?
AI: DO summarizeLists
Human: show me all lists but change the title to Beach Party
AI: DO summarizeLists
Human: show me all lists as a card and sort the lists alphabetically
AI: DO summarizeLists

会話の履歴:
```
{{conversation.(history}} 
```
現在のクエリ:
```
Human: {{activity.text}} 
```
現在のリスト名:
```
{{conversation.listNames}}
```
AI: ボットロジックは、 addItem や removeItemなどのアクションのハンドラーによって合理化されます。アクションとプロンプトのこの違いにより、AI が正しい操作を実行するように誘導されます。

.NET コードサンプル

            [Action("AddItem")]
            public string AddItem([ActionTurnState] ListState turnState, [ActionParameters] Dictionary<string, object> parameters)
            {
                ArgumentNullException.ThrowIfNull(turnState);
                ArgumentNullException.ThrowIfNull(parameters);
    
                string listName = GetParameterString(parameters, "list");
                string item = GetParameterString(parameters, "item");
    
                IList<string> items = GetItems(turnState, listName);
                items.Add(item);
                SetItems(turnState, listName, items);
    
                return "item added. think about your next action";
            }
    
            [Action("RemoveItem")]
            public async Task<string> RemoveItem([ActionTurnContext] ITurnContext turnContext, [ActionTurnState] ListState turnState, [ActionParameters] Dictionary<string, object> parameters)
            {
                ArgumentNullException.ThrowIfNull(turnContext);
                ArgumentNullException.ThrowIfNull(turnState);
                ArgumentNullException.ThrowIfNull(parameters);
    
                string listName = GetParameterString(parameters, "list");
                string item = GetParameterString(parameters, "item");
    
                IList<string> items = GetItems(turnState, listName);
    
                if (!items.Contains(item))
                {
                    await turnContext.SendActivityAsync(ResponseBuilder.ItemNotFound(listName, item)).ConfigureAwait(false);
                    return "item not found. think about your next action";
                }
    
                items.Remove(item);
                SetItems(turnState, listName, items);
                return "item removed. think about your next action";
            }

JavaScript コードサンプル

app.ai.action('addItems', async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState, parameters: ListAndItems) => {
    const items = getItems(state, parameters.list);
    items.push(...(parameters.items ?? []));
    setItems(state, parameters.list, items);
    return `items added. think about your next action`;
});

app.ai.action('removeItems', async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState, parameters: ListAndItems) => {
    const items = getItems(state, parameters.list);
    (parameters.items ?? []).forEach((item: string) => {
        const index = items.indexOf(item);
        if (index >= 0) {
            items.splice(index, 1);
        }
    });
    setItems(state, parameters.list, items);
    return `items removed. think about your next action`;
});

Python コードサンプル

@app.ai.action("addItems")
async def on_add_items(
    context: ActionTurnContext[Dict[str, Any]],
    state: AppTurnState,
):
    parameters = ListAndItems.from_dict(context.data, infer_missing=True)
    state.ensure_list_exists(parameters.list)
    items = state.conversation.lists[parameters.list]
    if parameters.items is not None:
        for item in parameters.items:
            items.append(item)
        state.conversation.lists[parameters.list] = items
    return "items added. think about your next action"

@app.ai.action("removeItems")
async def on_remove_items(
    context: ActionTurnContext[Dict[str, Any]],
    state: AppTurnState,
):
    parameters = ListAndItems.from_dict(context.data, infer_missing=True)
    state.ensure_list_exists(parameters.list)
    items = state.conversation.lists[parameters.list]
    if parameters.items is not None and len(parameters.items) > 0:
        for item in parameters.items:
            if item in items:
                items.remove(item)
        state.conversation.lists[parameters.list] = items
    return "items removed. think about your next action"

次の手順

カスタムエンジンエージェントを構築する

次の方法で共有

Teams AI ライブラリについて

アクティビティ ハンドラー

メッセージの送受信

.NET コード サンプル

メッセージ拡張機能

.NET コード サンプル

アダプティブ カードの機能

.NET コード サンプル

アクションを処理するためのボット ロジック

.NET コード サンプル

メッセージ拡張クエリ

.NET コード サンプル

アクションの意図

.NET コード サンプル

次の手順

その他のリソース

アクティビティハンドラー

.NET コードサンプル

.NET コードサンプル

アダプティブカードの機能

.NET コードサンプル

アクションを処理するためのボットロジック

.NET コードサンプル

.NET コードサンプル

.NET コードサンプル