正しい：
* 必要な句が欠落している場合にレスポンスを再生成するリフレクションパスを追加します。
これは自己修正戦略です。リフレクションパスにより、エージェントは指定された制約（例えば、必須の規制条項の有無）に対して自身の初期出力を評価できます。必要なテキストが欠落している場合、エージェントはプログラムによる自己修正または再生成ループをトリガーし、最終配信前にそれらを含めます。
正しくない：
* max_tokens パラメータの値を増やします。
max_tokens パラメータを増やすと、長さの制約により応答が文の途中で途切れるのを防ぐことができます。ただし、モデルのロジックが、テキストの前半で省略した欠落情報を明示的に含めるように強制されるわけではありません。
* 温度パラメータの値を増やします。
温度パラメータを上げると、ランダム性と創造性が高まります。規制文書の要約といった厳格なコンプライアンス作業においては、温度が高いほど幻覚や見落としのリスクが高まります。
* 回答の完全性を採点し、定義されたしきい値を下回る回答をブロックする評価フローを実行します。
評価フローブロック：評価フローを実行して完全性を採点し、不適切な回答をブロックすることで、低品質な出力を特定して停止できますが、回答の完全性を修正したり、積極的に改善したりするものではありません。単にシステムから障害を除外するだけです。
参照：
https://pub.towardsai.net/reflection-with-llm-how-to-make-ai-review-its-own-work-2db122fca1d8

Explanation:
会話間でユーザー設定を保持するには、永続ストレージを使用するエージェントメモリを使用します。チャット中にユーザーがコンテキスト情報を提供できるようにするには、ファイル検索ツールを使用します。ユーザー設定を保持するための適切な機能は、永続ストレージを使用するエージェントメモリです。
Microsoft Foundry Agent Service のメモリは、セッション、デバイス、ワークフロー間で継続性を実現する管理型長期メモリ機能です。特に、エージェントがユーザー設定を保持し、関連する履歴コンテキストを維持し、個別の会話間で応答をパーソナライズすることを目的としています。メモリ ストアは永続ストレージ レイヤーを提供し、スコープを使用してメモリをセグメント化することで、ユーザー固有の安全なエクスペリエンスを実現できます。
ユーザーがアップロードしたドキュメントから文脈に基づいた情報を抽出する適切な機能は、ファイル検索ツールです。
Microsoftは、ファイル検索を、Foundryエージェントがドキュメントを検索し、基本モデル外の関連情報（独自の製品情報やユーザー提供のドキュメントなど）を取得できるようにするツールと説明しています。ファイル検索のワークフローは、ファイルのアップロード、ベクターストアの作成、エージェント上でのツールの有効化、およびエージェントを介したドキュメントのクエリをサポートしています。
会話履歴だけでは会話内の継続性は維持できますが、複数の会話にわたる永続的な設定情報として保持することはできません。Azure AI Search ツールは、事前に構成されたエンタープライズ インデックスに適していますが、ファイル検索はドキュメントを直接アップロードできる基盤機能です。参照トピック: Foundry Agent Service のメモリ、メモリ ストア、ファイル検索ツール、ベクトル ストア、および基盤となるエージェント応答。

Explanation:
展開タイプ: 標準
バージョン更新ポリシー：現在のバージョンの有効期限が切れた後
適切なデプロイ タイプは Standard です。ケース スタディでは、Project1 が EU Azure リージョンにデプロイされ、モデル処理されたデータは EU 内に留まる必要があると指定されています。また、予約されたスループット容量なしで、変動する顧客サポート トラフィックを動的に処理する、スケーラブルで高スループットの生成型 AI ワークロードも必要です。Microsoft Foundry Models では、Standard はトークンごとに課金されるデプロイ タイプで、単一の Azure リージョンでデータを処理します。一方、Global Standard はリージョンをまたいでリクエストを処理でき、Global Provisioned は予約されたプロビジョニング済みスループットを使用します。Microsoft のデプロイ タイプ ガイダンスでは、Standard は単一リージョン、トークンごとに課金されるタイプ、Global Provisioned はリージョンをまたいで予約された容量を持つタイプとして識別されています。
正しいバージョン更新ポリシーは「現在のバージョンの有効期限が切れたら」です。これにより、Agent1はサポート対象ライフサイクル期間中、選択されたモデルバージョンに維持され、安定した一貫性のある応答が保証されます。また、現在のバージョンが廃止された際には、サポート対象の代替バージョンに自動的に移行することで、継続性も維持されます。
Microsoft のモデル バージョン管理に関するガイダンスでは、このポリシーは現在のモデル バージョンが期限切れになった場合にのみ更新され、新しいデフォルトが利用可能になったときにアップグレードすると展開が早期に変更され、オプトアウトすると廃止後に展開が動作しなくなる可能性があると規定されています。参照トピック: 展開の種類、リージョン別データ処理、モデル バージョン管理、スループット容量、安定した運用展開。

正しい：
* ドキュメント用のプロンプトシールドを設定します。
文書保護のための迅速なシールド：非常に効果的（クリティカル防御）
効果：このシールドは、信頼できない第三者からのデータ入力（外部ドキュメントやアップロードされた画像から抽出されたテキストなど）を特にスキャンします。
メカニズム：抽出された画像テキストをLLMに送信する前に評価し、隠された牢獄を特定します。
* ユーザープロンプト用のプロンプトシールドを設定します。
ユーザープロンプトに対するプロンプトシールド：部分的に有効（多層防御）
効果：このシールドは、アップロード時にユーザーがテキストプロンプトフィールドに手動で入力した直接的な脱獄試行を標的にします。
仕組み：ユーザーが、画像内に含まれる隠された命令を実行するための準備となる補助命令を入力することを阻止します。
* 画像を処理する前に、安全でないコンテンツをブロックするように画像モデレーションを設定します。
厳格な画像モデレーションを実施することは、マルチモーダルAIシステムをこれらの脅威から保護する最も効果的な方法の一つです。モデレーションは、悪意のある入力が生成モデルに到達するのを防ぐ、必要不可欠なゲートキーパーとして機能します。
正しくない：
* 保護対象素材の検出を設定します。
保護対象物検出：この脅威に対しては効果なし
なぜ役に立たないのか：この機能は、モデルの出力をスキャンして、著作権で保護されたテキスト、独自のソースコード、またはライセンスされた画像が生成されないように設計されているからです。
制限事項：入力データから敵対的な指示をスキャンする機能はなく、ユーザーがモデルのロジックを操作することを防ぐ機能もありません。
参照：
https://www.upgrad.com/blog/what-is-multimodal-ai/
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-safety/concepts/jailbreak-detection

適切な機能はトレースです。なぜなら、個々のエージェント実行の実行パスを検査する必要があるからです。Microsoft Foundryのトレース機能は、LLM呼び出し、ツール呼び出し、エージェントの意思決定フロー、入力、出力、ツール結果、トークン消費量、実行時間、レイテンシなど、エージェントの動作に関する詳細なテレメトリをキャプチャします。
これは、どのステップで遅延が発生したか、エージェントが内部知識APIを呼び出したかどうか、ツールがどのようなデータを返したか、そしてモデルが最終応答を生成する前にそのデータをどのように使用したかを判断する必要がある場合に適切な可観測性メカニズムです。MicrosoftのFoundry可観測性に関するガイダンスでは、分散トレーシングはLLM呼び出し、ツール呼び出し、エージェントの決定、およびサービス間の依存関係を可視化するメカニズムとして説明されています。
トークンの使用状況はコスト分析や迅速な最適化に役立ちますが、実行手順の順序やツール呼び出しのシーケンスは表示されません。安全性指標は、レイテンシやツール実行ではなく、リスクに関連する出力動作を評価します。
一般的な監視では、集計された健全性、レイテンシ、成功率、およびダッシュボードビューが提供されますが、質問では実行ごとのシーケンス検査とタイミングの内訳が求められています。Foundry エージェントのトレースは、特に予期しない動作のデバッグと、リクエスト間のレイテンシの監視をサポートします。参考トピック：Microsoft Foundry の可観測性、エージェントのトレース、OpenTelemetry ベースのトレース、ツールの呼び出し、LLM 呼び出しの検査、およびレイテンシの診断。