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在这一背景下，用户在使用时，只需对集成了Azure Skills Plugin的AI助手下达类似"请执行此API"的指令。随后，在决策层将进行代码生成流程，系统通常会调用与图示流程中类似、对接Microsoft Azure的MCP Server来获取必要的服务端点等信息并完成执行。若是涉及AI服务的操作，则可能通过调用适配的Foundry MCP Server来选择模型并执行部署等任务。
综合多方信息来看，在经常使用AI的管理者中，具体应用场景以“提高对下属的指导与反馈效率”最为普遍，占28%。其他常见用途包括“获取人才培训的建议”（26%）、“辅助制作人事评价评语”（25%）以及“促进团队课题解决与效率提升”（24%）。
展望未来，“トランプ政権 イラ的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。