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🛠️ M365エージェントTS

m365-agents-ts

Microsoft 365(旧Office 365

⏱ テスト計画作成 2時間 → 20分

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Microsoft 365 Agents SDK for TypeScript/Node.js.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

Microsoft 365(旧Office 365

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o m365-agents-ts.zip https://jpskill.com/download/3117.zip && unzip -o m365-agents-ts.zip && rm m365-agents-ts.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/3117.zip -OutFile "$d\m365-agents-ts.zip"; Expand-Archive "$d\m365-agents-ts.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\m365-agents-ts.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して m365-agents-ts.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → m365-agents-ts フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • M365 Agents Ts を使って、最小構成のサンプルコードを示して
  • M365 Agents Ts の主な使い方と注意点を教えて
  • M365 Agents Ts を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Microsoft 365 Agents SDK (TypeScript)

Microsoft 365 Agents SDK と Express ホスティング、AgentApplication ルーティング、ストリーミング応答、Copilot Studio クライアント統合を使用して、Microsoft 365、Teams、Copilot Studio 向けのエンタープライズエージェントを構築します。

実装の前に

  • microsoft-docs MCP を使用して、AgentApplication、startServer、および CopilotStudioClient の最新の API シグネチャを確認してください。
  • サンプルやテンプレートを接続する前に、npm でパッケージのバージョンを確認してください。

インストール

npm install @microsoft/agents-hosting @microsoft/agents-hosting-express @microsoft/agents-activity
npm install @microsoft/agents-copilotstudio-client

環境変数

PORT=3978
AZURE_RESOURCE_NAME=<azure-openai-resource>
AZURE_API_KEY=<azure-openai-key>
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o-mini

TENANT_ID=<tenant-id>
CLIENT_ID=<client-id>
CLIENT_SECRET=<client-secret>

COPILOT_ENVIRONMENT_ID=<environment-id>
COPILOT_SCHEMA_NAME=<schema-name>
COPILOT_CLIENT_ID=<copilot-app-client-id>
COPILOT_BEARER_TOKEN=<copilot-jwt>

コアワークフロー: Express ホスト型 AgentApplication

import { AgentApplication, TurnContext, TurnState } from "@microsoft/agents-hosting";
import { startServer } from "@microsoft/agents-hosting-express";

const agent = new AgentApplication<TurnState>();

agent.onConversationUpdate("membersAdded", async (context: TurnContext) => {
  await context.sendActivity("Welcome to the agent.");
});

agent.onMessage("hello", async (context: TurnContext) => {
  await context.sendActivity(`Echo: ${context.activity.text}`);
});

startServer(agent);

Azure OpenAI を使用したストリーミング応答

import { azure } from "@ai-sdk/azure";
import { AgentApplication, TurnContext, TurnState } from "@microsoft/agents-hosting";
import { startServer } from "@microsoft/agents-hosting-express";
import { streamText } from "ai";

const agent = new AgentApplication<TurnState>();

agent.onMessage("poem", async (context: TurnContext) => {
  context.streamingResponse.setFeedbackLoop(true);
  context.streamingResponse.setGeneratedByAILabel(true);
  context.streamingResponse.setSensitivityLabel({
    type: "https://schema.org/Message",
    "@type": "CreativeWork",
    name: "Internal",
  });

  await context.streamingResponse.queueInformativeUpdate("starting a poem...");

  const { fullStream } = streamText({
    model: azure(process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME || "gpt-4o-mini"),
    system: "You are a creative assistant.",
    prompt: "Write a poem about Apollo.",
  });

  try {
    for await (const part of fullStream) {
      if (part.type === "text-delta" && part.text.length > 0) {
        await context.streamingResponse.queueTextChunk(part.text);
      }
      if (part.type === "error") {
        throw new Error(`Streaming error: ${part.error}`);
      }
    }
  } finally {
    await context.streamingResponse.endStream();
  }
});

startServer(agent);

Invoke アクティビティの処理

import { Activity, ActivityTypes } from "@microsoft/agents-activity";
import { AgentApplication, TurnContext, TurnState } from "@microsoft/agents-hosting";

const agent = new AgentApplication<TurnState>();

agent.onActivity("invoke", async (context: TurnContext) => {
  const invokeResponse = Activity.fromObject({
    type: ActivityTypes.InvokeResponse,
    value: { status: 200 },
  });

  await context.sendActivity(invokeResponse);
  await context.sendActivity("Thanks for submitting your feedback.");
});

Copilot Studio クライアント (Direct to Engine)

import { CopilotStudioClient } from "@microsoft/agents-copilotstudio-client";

const settings = {
  environmentId: process.env.COPILOT_ENVIRONMENT_ID!,
  schemaName: process.env.COPILOT_SCHEMA_NAME!,
  clientId: process.env.COPILOT_CLIENT_ID!,
};

const tokenProvider = async (): Promise<string> => {
  return process.env.COPILOT_BEARER_TOKEN!;
};

const client = new CopilotStudioClient(settings, tokenProvider);

const conversation = await client.startConversationAsync();
const reply = await client.askQuestionAsync("Hello!", conversation.id);
console.log(reply);

Copilot Studio WebChat 統合

import { CopilotStudioWebChat } from "@microsoft/agents-copilotstudio-client";

const directLine = CopilotStudioWebChat.createConnection(client, {
  showTyping: true,
});

window.WebChat.renderWebChat({
  directLine,
}, document.getElementById("webchat")!);

ベストプラクティス

  1. ルーティングには AgentApplication を使用し、ハンドラーは単一の責任に集中させます。
  2. 長時間実行される完了には streamingResponse を優先し、finally ブロックで endStream を呼び出します。
  3. シークレットはソースコードから除外し、環境変数またはセキュアストアからトークンをロードします。
  4. CopilotStudioClient インスタンスを再利用し、トークンをトークンプロバイダーにキャッシュします。
  5. フィードバックをログに記録したり永続化したりする前に、invoke ペイロードを検証します。

参照ファイル

ファイル 内容
references/acceptance-criteria.md インポートパス、ホスティングパイプライン、ストリーミング、Copilot Studio パターン

参照リンク

リソース URL
Microsoft 365 Agents SDK https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/agents-sdk/
JavaScript SDK の概要 https://learn.microsoft.com/en-us/javascript/api/overview/agents-overview?view=agents-sdk-js-latest
@microsoft/agents-hosting-express https://learn.microsoft.com/en-us/javascript/api/%40microsoft/agents-hosting-express?view=agents-sdk-js-latest
@microsoft/agents-copilotstudio-client https://learn.microsoft.com/en-us/javascript/api/%40microsoft/agents-copilotstudio-client?view=agents-sdk-js-latest
Copilot Studio との統合 https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/agents-sdk/integrate-with-mcs
GitHub サンプル https://github.com/microsoft/Agents/tree/main/samples/nodejs

使用するタイミング

このスキルは、概要に記載されているワークフローまたはアクションを実行する場合に適用できます。

制限事項

  • このスキルは、タスクが明確に一致する場合にのみ使用してください。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Microsoft 365 Agents SDK (TypeScript)

Build enterprise agents for Microsoft 365, Teams, and Copilot Studio using the Microsoft 365 Agents SDK with Express hosting, AgentApplication routing, streaming responses, and Copilot Studio client integrations.

Before implementation

  • Use the microsoft-docs MCP to verify the latest API signatures for AgentApplication, startServer, and CopilotStudioClient.
  • Confirm package versions on npm before wiring up samples or templates.

Installation

npm install @microsoft/agents-hosting @microsoft/agents-hosting-express @microsoft/agents-activity
npm install @microsoft/agents-copilotstudio-client

Environment Variables

PORT=3978
AZURE_RESOURCE_NAME=<azure-openai-resource>
AZURE_API_KEY=<azure-openai-key>
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o-mini

TENANT_ID=<tenant-id>
CLIENT_ID=<client-id>
CLIENT_SECRET=<client-secret>

COPILOT_ENVIRONMENT_ID=<environment-id>
COPILOT_SCHEMA_NAME=<schema-name>
COPILOT_CLIENT_ID=<copilot-app-client-id>
COPILOT_BEARER_TOKEN=<copilot-jwt>

Core Workflow: Express-hosted AgentApplication

import { AgentApplication, TurnContext, TurnState } from "@microsoft/agents-hosting";
import { startServer } from "@microsoft/agents-hosting-express";

const agent = new AgentApplication<TurnState>();

agent.onConversationUpdate("membersAdded", async (context: TurnContext) => {
  await context.sendActivity("Welcome to the agent.");
});

agent.onMessage("hello", async (context: TurnContext) => {
  await context.sendActivity(`Echo: ${context.activity.text}`);
});

startServer(agent);

Streaming responses with Azure OpenAI

import { azure } from "@ai-sdk/azure";
import { AgentApplication, TurnContext, TurnState } from "@microsoft/agents-hosting";
import { startServer } from "@microsoft/agents-hosting-express";
import { streamText } from "ai";

const agent = new AgentApplication<TurnState>();

agent.onMessage("poem", async (context: TurnContext) => {
  context.streamingResponse.setFeedbackLoop(true);
  context.streamingResponse.setGeneratedByAILabel(true);
  context.streamingResponse.setSensitivityLabel({
    type: "https://schema.org/Message",
    "@type": "CreativeWork",
    name: "Internal",
  });

  await context.streamingResponse.queueInformativeUpdate("starting a poem...");

  const { fullStream } = streamText({
    model: azure(process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME || "gpt-4o-mini"),
    system: "You are a creative assistant.",
    prompt: "Write a poem about Apollo.",
  });

  try {
    for await (const part of fullStream) {
      if (part.type === "text-delta" && part.text.length > 0) {
        await context.streamingResponse.queueTextChunk(part.text);
      }
      if (part.type === "error") {
        throw new Error(`Streaming error: ${part.error}`);
      }
    }
  } finally {
    await context.streamingResponse.endStream();
  }
});

startServer(agent);

Invoke activity handling

import { Activity, ActivityTypes } from "@microsoft/agents-activity";
import { AgentApplication, TurnContext, TurnState } from "@microsoft/agents-hosting";

const agent = new AgentApplication<TurnState>();

agent.onActivity("invoke", async (context: TurnContext) => {
  const invokeResponse = Activity.fromObject({
    type: ActivityTypes.InvokeResponse,
    value: { status: 200 },
  });

  await context.sendActivity(invokeResponse);
  await context.sendActivity("Thanks for submitting your feedback.");
});

Copilot Studio client (Direct to Engine)

import { CopilotStudioClient } from "@microsoft/agents-copilotstudio-client";

const settings = {
  environmentId: process.env.COPILOT_ENVIRONMENT_ID!,
  schemaName: process.env.COPILOT_SCHEMA_NAME!,
  clientId: process.env.COPILOT_CLIENT_ID!,
};

const tokenProvider = async (): Promise<string> => {
  return process.env.COPILOT_BEARER_TOKEN!;
};

const client = new CopilotStudioClient(settings, tokenProvider);

const conversation = await client.startConversationAsync();
const reply = await client.askQuestionAsync("Hello!", conversation.id);
console.log(reply);

Copilot Studio WebChat integration

import { CopilotStudioWebChat } from "@microsoft/agents-copilotstudio-client";

const directLine = CopilotStudioWebChat.createConnection(client, {
  showTyping: true,
});

window.WebChat.renderWebChat({
  directLine,
}, document.getElementById("webchat")!);

Best Practices

  1. Use AgentApplication for routing and keep handlers focused on one responsibility.
  2. Prefer streamingResponse for long-running completions and call endStream in finally blocks.
  3. Keep secrets out of source code; load tokens from environment variables or secure stores.
  4. Reuse CopilotStudioClient instances and cache tokens in your token provider.
  5. Validate invoke payloads before logging or persisting feedback.

Reference Files

File Contents
references/acceptance-criteria.md Import paths, hosting pipeline, streaming, and Copilot Studio patterns

Reference Links

Resource URL
Microsoft 365 Agents SDK https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/agents-sdk/
JavaScript SDK overview https://learn.microsoft.com/en-us/javascript/api/overview/agents-overview?view=agents-sdk-js-latest
@microsoft/agents-hosting-express https://learn.microsoft.com/en-us/javascript/api/%40microsoft/agents-hosting-express?view=agents-sdk-js-latest
@microsoft/agents-copilotstudio-client https://learn.microsoft.com/en-us/javascript/api/%40microsoft/agents-copilotstudio-client?view=agents-sdk-js-latest
Integrate with Copilot Studio https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/agents-sdk/integrate-with-mcs
GitHub samples https://github.com/microsoft/Agents/tree/main/samples/nodejs

When to Use

This skill is applicable to execute the workflow or actions described in the overview.

Limitations

  • Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
  • Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
  • Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.