Microsoftは、Azure AI FoundryのPrompt Flowが2026年4月20日に新機能の提供を停止し、2027年4月20日に廃止されることを発表しました。開発者に対しては、ワークロードをMicrosoft Agent Frameworkへ移行するよう促しています。この期限が重要である理由は、Prompt Flowを支えるランタイムイメージがまもなくセキュリティアップデートを受け取れなくなるためであり、サービスを継続して利用する組織にとってコンプライアンス上の問題を引き起こす可能性があります。

Prompt Flowは、大規模言語モデル（LLM）パイプラインのためのAzure AI Foundryのビジュアルオーケストレーターでした。「フロー」とは、実質的には入力、出力、およびノードのシーケンスを記述する flow.dag.yaml ファイルを含むフォルダのことです。ビジュアルエディターを使用すると、ユーザーはコンポーネントをドラッグ＆ドロップできましたが、バージョン管理システムが実際に追跡するのは、その基盤となるYAMLファイルです。

この変更が重要である理由

  • コンプライアンスのリスク – セキュリティアップデートが行われないと、ランタイムイメージで発見された脆弱性が修正されないまま残ることになります。規制当局は、特に認証情報を扱う場合、メンテナンスされていないコードを非準拠と見なすことがよくあります。

知っておくべきコアコンセプト

Prompt Flowの利用停止を計画していても、それが推奨してきたパターンは依然として価値があります。これらを理解しておくことで、Agent Frameworkへの移行がスムーズになります。

  • フォルダベースの定義 – フローのYAMLファイルには、すべてのノード、そのタイプ、およびデータコントラクトがリストされています。このファイルをソース管理下に置いてください。これが「信頼できる唯一の情報源（single source of truth）」となります。
  • 決定論的な作業のためのPythonノード – パース、検証、または同じ入力に対して必ず同じ結果を生成する必要があるロジックには、Pythonステップを使用してください。これにより、非決定論的なLLM呼び出しが分離され、後続のテストが容易になります。
  • シークレット用のConnectionオブジェクト – 認証情報はコード内ではなく、個別の接続（connection）フィールドに保存されます。この設計により、フローの定義を変更することなく、開発用のキーを本番用のキーに切り替えることができます。
  • 評価データセット – Prompt Flowの最大の強みは、組み込みの評価ループでした。現実的な入力と期待される出力をペアにしたJSONLファイルは、どのフレームワークでも再利用可能です。これをポータブルなテストデータとして扱ってください。
  • システムレベルのメトリクス – 単一のノードの出力のみを測定すると、誤解を招く可能性があります。決定論的なチェック（例：正規表現の一致）とエンドツーエンドのメトリクスを組み合わせることで、パイプライン全体が実行された後にのみ発生するデグレードを捉えることができます。

移行ロードマップ

Prompt FlowからAgent Frameworkへの移行は、クリック一つで変換できるような操作ではありません。各ノードのセマンティクス（意味論）を書き換える必要があります。

  1. LLMノードのマッピング – ビジュアルなLLMブロックを、エージェントクラス内にラップされた明示的なAPI呼び出しに置き換えます。エージェントは、元のYAMLで定義されたものと同じ入力スキーマを受け入れる必要があります。
  2. Pythonノードの変換 – Pythonコードを、新しいオーケストレーターが呼び出せる通常の関数またはメソッドに移行します。それらを中心に構築した決定論的なコントラクトは維持してください。
  3. 接続の再構築 – Prompt Flowから接続定義をエクスポートし、Agent Frameworkのシークレットストアにインポートします。環境固有の値が引き続き正しく解決されることを確認してください。
  4. 評価データの移植 – 既存のJSONLファイルを新しいフレームワークのテストハーネスに投入します。Agent Frameworkのレポート形式に合わせて、メトリクスの計算方法を調整してください。
  5. エンドツーエンドの検証 – 実際のトラフィックのサンプルを使用して、パイプライン全体を実行します。最終的な出力を元のPrompt Flowのベースラインと比較して、ドリフト（乖離）がないか確認します。
  6. オーケストレーションの反復 – ワークフローにプロセス再起動をまたぐ回復力（レジリエンス）が必要な場合は、ビジュアルフローを再構築する代わりに、Azure Durable Functionsや他の耐久性のあるオーケストレーターを検討してください。

今後の注意点

まとめ： 2027年4月の期限を最終期限（ハードストップ）として捉えてください。新しいPrompt Flowプロジェクトは一旦停止し、再利用可能な要素（YAML定義、Pythonロジック、接続設定、評価データ）を抽出して、セキュリティアップデートが提供されているうちにAgent Frameworkでの再構築を開始してください。今取り組んでおくことで、後になって慌ててリスクの高い移行を行うことを防げます。

出典: https://dev.to/multigrid/building-a-prompt-flow-in-azure-ai-foundry-2bbn