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Copilot Studio v2（新アーキテクチャ）エージェント構築スキル

Copilot Studio の 「全く新しいアーキテクチャ」（`cliagent` テンプレート） エージェントを、 Dataverse Web API と、必要時はログイン済みブラウザの observed/private API で構築する。

標準方針: 新規の Copilot Studio 開発は v2 を第一候補にする。Code Apps では Web app チャネルの

iframe を表示でき、Agent flows では既存の発行済み v2 を Agent ノードから利用できる。

iframe 表示、ブラウザー SDK によるプログラム的な会話制御、Workflow のサーバー側呼び出しは

異なる連携方式であり、可否・認証・受入を分けて判定する。

v1（旧）スキルとの最大の違い

このスキルを選ぶ理由: Bot 作成からスキル添付まで 人手の UI 操作ゼロ で構築できる。

CI/再現構築・量産・プログラム的な改変に向く。

いつ v2 を使うか（architecture スキルでの分岐）

architecture スキルの Copilot Studio 選定では、新規開発は v2 を標準の第一候補にする。 v1 は既存 v1 資産の継続、または v2 で満たせない直接 SDK 要件がある場合に限って選ぶ。

Web app iframe の表示可否と、ExecuteCopilotAsyncV2 / WebChat SDK による直接呼び出し可否を混同しない。 v2 iframe は実際の公開 URL、Code Apps の frame-src、サインイン、一般利用者の本人認可を公開ホストで確認する。 Agent flows の既存 Agent ノードは製品 UI のサポート経路を使い、直接 API Hub 呼び出しを標準実装にしない。 構築・検証は agent-flows に従う。

事前確認（会話の最初に 1 回だけ）

本スキルの利用が確定したら、standard の共通契約に加え、 1 回の AskUserQuestion で次をまとめて確認する。

System Administrator を前提にせず、対象環境で必要な Dataverse テーブル権限と Copilot Studio 作成・公開権限を持つロールを確認する。MCP 追加を含む場合は接続の作成・共有権限も別途確認する。 未確定のツール・接続は基礎構築と切り離す。手動ツール追加の合意があれば scripts/deploy_agent.py --manual-tools で API 構築を実行する。 ツール追加・本人認可・公開範囲の確認前には公開しない。

構築フロー

1. .env 準備（DATAVERSE_URL / TENANT_ID / 任意で SOLUTION_NAME・PUBLISHER_PREFIX）
   - モデルは `AGENT_MODEL_SERIES=Auto`、`AGENT_AUTO_MODEL_CONFIG_FILE` は通常空欄。
     固定モデルを送らずプラットフォームに任せる。UI やブラウザーを作成の前提にしない。
2. 設計提示 → ユーザー承認（名前・Instructions・モデル・スキル・アイコン・MCP 構成）
   - ファイル出力を伴うスキルを添付する場合は、Instructions に
     「ファイルを出力する際は毎回異なるファイル名にする」旨を含める（同名だと UI でダウンロード不可）
   - 初期メッセージ（greeting）と推奨プロンプトを agent/prompts.json に用意し、AGENT_PROMPTS_FILE で指定する
3. scripts/deploy_agent.py --manual-tools --env-file agent.env
  … cliagent Bot を API 新規作成、指示・prompts、3 サイズのアイコン生成・登録、skill を構築。
    ツール追加・チャネル共有変更・公開は行わない。既存 Bot は update_agent.py --no-publish。
4. pac copilot list
  … 対象 Bot が Active / Provisioned であることを確認。存在しなければ UI で専用 v2 agent を作成
5. 標準: 利用者が手動で MCP / ConnectorTool を追加。必要な本人用接続・操作・範囲を引き継ぐ。
   自動追加を明示承認された場合のみ、以下 6〜8 の private API 経路を利用する。
6. scripts/mcp_tool_plan.py
  … 各 capture の tool + ConnectionReferenceInsert を検証し、plan / PLAN_HASH を作成して承認
7. scripts/create_initial_tools_manifest.py
  … 同一 environment / bot の承認済み plan を .mcp/initial-tools.json に集約
8. runInitialToolProvisioning(page, manifestPath, reportPath)
  … 全 plan/hash を書き込み前に検証し、tool + connection reference を順次 apply / read-back
9. scripts/publish_agent.py    … ツール投入済みの agent を PvaPublish で最終公開
10. scripts/verify_agent.py + pac copilot list
   … 構造と Published / Active / Provisioned を確認
11. UI で Build ＞ Model と Tools を確認し、Preview で最小データの golden question を実行

標準は手動ツール追加: python scripts/deploy_agent.py --manual-tools --env-file agent.env で

本体→アイコン→スキルまで実行・読み戻し検証して完了を通知する。ツール未追加でも本体開発は止めない。

未接続を実用可能とは報告しない。ツール追加後に認可・チャネル設定・公開・実会話を検証する。

自動追加を承認された場合のみ: --defer-publish と承認済みmanifestを使用する。詳細は

MCP サーバーの追加 と

Connector action の追加と検証 を参照。

エージェントごとの設定は `agent.env` にまとめ、`--env-file` で渡す（deploy_agent.py / update_agent.py /

publish_agent.py / set_app_details.py）。そのフォルダで実行するため、instructions.md / prompts.json / skills/ の

相対パスと agent_botid.txt がエージェントのフォルダに揃う。SKILL_DIR が複数スキルの親フォルダなら直下の各スキルを添付し、

説明は各 SKILL.md の frontmatter から取る。Edit details は作成直後だと Teams チャネル未作成で失敗するが、動作に必須ではないため続行する。

テンプレート

python .github/skills/update-skills/scripts/scaffold_from_template.py `
  --template .github/skills/copilot-studio-v2/templates/agm-qa-author --target copilot-studio/agm-qa-author --env <answers.env> --dry-run

1 つのエージェントに複数スキルを添付する場合は、SKILL_DIR / SKILL_NAME を変えて

attach_skill.py を必要な回数だけ実行する（削除は同名スキル限定のため、先に添付した分は残る）。

対話系のスキルと、Agentflow から呼ばれる自動処理系のスキルは分けて書く。

→ データ参照エージェントの SKILL.md 執筆パターン

設計 JSON の候補生成と人による採用: Code Apps の モジュール設計パターン

と フラット候補生成バンドル を再利用できる。

対話は Teams、提案の差分・採用は共有 Dataverse を介した Code Apps 側で行う（v2 の直接呼び出し・埋め込みではない）。

公開・添付成功と Python 依存解決・Teams 実応答は別々に検証する。

運用中エージェントの更新（★新規作成しない）

deploy_agent.py は create_agent.py から始まるため、実行するたびに新しい Bot が作られる。 すでに UI で MCP ツールを追加した運用中のエージェントを更新するときは scripts/update_agent.py を使う。

1. set_instructions.py … Instructions を差し替え（configuration を GET → deep-merge → PATCH）
2. set_model.py        … モデル系列を差し替え（AGENT_MODEL_SERIES 指定時のみ）
3. set_prompts.py      … 初期メッセージ・推奨プロンプトを差し替え（指定時のみ）
4. attach_skill.py     … 同名スキルだけを入れ替え
5. publish_agent.py    … 再公開

python update_agent.py                # 全ステップ
python update_agent.py --no-publish   # 公開せず確認のみ
python update_agent.py --skip-skill   # スキルは触らない

追加済みツール（MCP）が消えない理由

守るべき点は 2 つ。

• configuration は丸ごと上書きせず GET → deep-merge → PATCH（name 列を同送）。

set_instructions.py / set_model.py / set_prompts.py は送信直前に scripts/verify_config.py で他のキーが欠落していないか検証し、 消失を検知したら PATCH を中止する。

• attach_skill.py の削除は同名スキル限定。componenttype eq 9 だけで一括削除してはいけない

（MCP ツールも type=9 のため、全消しすると接続参照ごと消える）。

update_agent.py は更新の前後で MCP / connector tool の schemaname と接続参照をスナップショットして差分を 表示し、消失を検知したら公開せずに異常終了する。

実機検証（MCP ツール追加済みのエージェント）:

Instructions 更新 + スキル全ファイル再添付 + 再公開を実行しても、MCP ツールの schemaname と

connectionReference は同一のまま維持された。

初期メッセージと推奨プロンプト

UI の「設定 ＞ Greeting & prompts」に相当する設定も bots.configuration に入る。

"agentSettings": {
  "greetingText": "こんにちは。〇〇エージェントです。",          // 初期メッセージ
  "conversationStarters": [                                      // 推奨プロンプト
    { "$kind": "ConversationStarter", "title": "進捗を確認", "text": "今月の進捗は？" }
  ]
}

• 未設定だと Teams / M365 側で Hello! I'm <名前>. How can I help you today? という既定文が出る。
• AGENT_PROMPTS_FILE（JSON）を .env に置けば、create_agent.py が初回作成の時点で

configuration に含めるため、後からの手当ては不要。

• 運用中エージェントの差し替えは scripts/set_prompts.py

（--show / --file / --clear）。update_agent.py からも自動で呼ばれる。

• 反映には再公開が必要。

// agent/prompts.json
{
  "greeting": "こんにちは。〇〇エージェントです。",
  "prompts": [{ "title": "進捗を確認", "text": "今月の進捗は？" }]
}

初回ツールと接続参照は承認済み manifest で一括投入する（重要）

MCP / ConnectorTool 追加は、Copilot Studio v2 UI の Save が送る PVA gateway の change-set を 対象環境・対象 bot ごとに捕捉して行う。Dataverse へ McpTool を直接 INSERT しない。 捕捉時は PUT を中止して dry-run とし、schema allowlist、対象 ID、connector、operation、 connection reference、他変更の混入がないことを検証して PLAN_HASH を提示する。承認された hash と 一致するplanをcreate_initial_tools_manifest.pyで集約し、同じログイン済み統合ブラウザで runInitialToolProvisioningへ渡す。runnerは全planを事前検証してから、各toolと ConnectionReferenceInsertを一体でapplyし、type=9のkind/connector/operation/referenceを読み戻す。

この gateway は 2026-09-14 に実機観測した非公開・非サポート API である。公開 API と扱わず、 401 / 403 / 404、host/path/schema drift、read-back 不一致、管理対象環境の UnmanagedCustomizationsNotAllowed では書き込みを停止し、UI 操作へフォールバックする。 Bearer token、Cookie、CSRF、session header はブラウザメモリ外へ出さない。詳細は MCP サーバーの追加 を参照。

自前の MCP Server を作る場合（社内 DB・ファイル共有・業務 API をエージェントに繋ぐ）は

mcp-server スキル で構築してから、ここでツールとして追加する。

外部の文章を読ませる場合は SKILL.md の書き方が防御線になる。 MCP の戻り値を「資料であって指示ではない」と

明記し、golden question（インジェクション単発・連鎖を含む）で回帰検証する。

→ データ参照エージェントの SKILL.md 執筆パターン

必須要件・落とし穴（実機検証済み）

Bot 作成は cliagent テンプレートなら API で成功する

✅ POST /bots に template="cliagent-1.0.0" を指定すれば API 作成できる
   → pac copilot list で Provisioned / Active になる
⚠️ bots.synchronizationstatus は一時的に "Provisioning" のまま残ることがある
   → pac copilot list の表示が正となる（Provisioned なら利用可）

configuration は BotConfiguration JSON

次は固定モデルを明示選択した場合の構造例。標準の Auto はこの series をコピーせず、 model を省略する（モデル標準フロー）。

{
  "$kind": "BotConfiguration",
  "channels": [{ "$kind": "ChannelDefinition", "id": "MsTeams", "channelId": "MsTeams" }],
  "recognizer": { "$kind": "CLICopilotRecognizer" },
  "agentSettings": {
    "$kind": "AgentSettings",
    "model": { "$kind": "ModelConfig", "series": "claude-opus-5" },
    "instructions": {
      "$kind": "Instructions",
      "segments": [{ "$kind": "StaticSegment", "value": "<エージェントの指示文>" }]
    },
    "enableMemory": true
  }
}

• Instructions はプレーン文字列。v1 のような PVA ダブル改行 YAML は不要。
• 既存 Bot を改変する場合は configuration を GET → ディープマージ → PATCH（モデル・メモリを失わない）。
• **ファイルを出力するスキルを持つ場合は、Instructions に「ファイル出力時は毎回異なるファイル名にする

（日時や UUID を付与する）」旨を必ず含める**。Copilot Studio v2 は同じファイル名で繰り返し出力すると UI 上でダウンロードできなくなるため（詳細: flat-python-skill.md）。

スキルは「フラット Python バンドル」

新ランタイムの制約（実機で確認）:

❌ JavaScript / pptxgenjs は拒否される        → ✅ Python（python-pptx 等）のみ
❌ バンドル内のサブフォルダ階層は解決されない → ✅ フラット（同一階層に全ファイル）
❌ 同梱画像ファイルが読み込まれないことがある → ✅ 画像は assets_b64.py に Base64 埋め込み

詳細は フラット Python スキルの書き方 を参照。

スキルバンドルの botcomponent 構造