Uso de herramientas y modelos de inteligencia artificial en Azure Functions

Azure Functions proporciona recursos de proceso sin servidor que se integran con la inteligencia artificial y los servicios de Azure para ayudarle a crear aplicaciones inteligentes hospedadas en la nube. En este artículo se analizan escenarios, integraciones y recursos relacionados con la inteligencia artificial que puede usar en las aplicaciones de funciones.

Utiliza la siguiente tabla para elegir una integración basada en cómo empieza el trabajo y cómo lo consumen otros componentes:

Este artículo es específico del lenguaje, por lo que debe asegurarse de elegir el lenguaje de programación en la parte superior de la página.

Habilidades hospedadas en Azure Functions

Azure Functions Hosted Skills es un modelo de programación para construir capacidades inteligentes en la nube y orientadas a eventos en Azure Functions. Defines el comportamiento con Markdown, instrucciones en lenguaje natural y configuración declarativa. El entorno de ejecución descubre archivos .agent.md, registra desencadenadores y puntos de conexión, y ejecuta habilidades alojadas cuando se producen eventos.

No necesitas escribir código en Python para definir una habilidad alojada. Defines su comportamiento, los disparadores y las herramientas configuradas en Markdown y archivos de configuración. Si necesitas lógica de aplicación personalizada más allá de estas capacidades configuradas, puedes añadir herramientas de Python personalizadas.

Utiliza habilidades alojadas en Azure Functions cuando quieras añadir comportamiento inteligente a una aplicación orientada a eventos en respuesta a una solicitud HTTP de calendario, mensaje, cambio de datos, un evento de un conector gestionado u otro evento. También puedes habilitar un endpoint MCP integrado opcional que exponga cada habilidad alojada como una herramienta impulsada por IA para otras aplicaciones, agentes o harnesses de agentes.

Para empezar, consulte estos artículos:

• Resumen: Habilidades alojadas en Azure Functions
• Empieza: Crea una aplicación de IA orientada a eventos con habilidades alojadas en Azure Functions
• Referencia: Configuración de habilidades alojada en Azure Functions

Enlaces de agentes para Python

Los enlaces de agentes añaden un objeto configurado del Microsoft Agent Framework Agent a una invocación estándar de función en Python. La función mantiene el control de su lógica de disparo y de aplicación determinista, y su gestor decide si, cuándo y cómo invocar al Agente.

Utiliza enlaces de agentes cuando la función de Python es el modelo de ejecución principal y el razonamiento de agentes es una parte acotada de su trabajo. Utiliza habilidades alojadas en Azure Functions cuando una habilidad alojada definida declarativamente sea el modelo principal de ejecución de la aplicación. Utiliza directamente el SDK del Microsoft Agent Framework cuando tu código deba controlar todo el ciclo de vida del Agente en lugar de recibir un Agente configurado a través de un binding.

Los enlaces de agente también admiten llamadas al agente seguras frente a la repetición desde las orquestaciones de Durable Functions. Para saber más y empezar, consulta Enlaces de agentes para Python en Azure Functions.

Herramientas y servidores MCP

Los modelos y agentes de inteligencia artificial usan la llamada a funciones para solicitar recursos externos conocidos como herramientas. Al utilizar la llamada a funciones, los modelos y agentes pueden invocar dinámicamente funcionalidades específicas según el contexto de una conversación o tarea.

Las funciones son especialmente adecuadas para implementar llamadas de funciones en flujos de trabajo agente porque se escalan de forma eficaz para controlar la demanda y proporcionan extensiones de enlace que simplifican la conexión de agentes con servicios de Azure remotos. Al compilar o hospedar herramientas de inteligencia artificial en Functions, también obtendrá modelos de precios sin servidor y características de seguridad de plataforma.

MCP es el estándar industrial para interactuar con servidores remotos. Proporciona una manera estandarizada de que los modelos y agentes de inteligencia artificial se comuniquen con sistemas externos. Al utilizar un servidor MCP, estos clientes de IA pueden determinar de forma eficiente las herramientas y capacidades de un sistema externo.

Azure Functions actualmente admite la exposición del código de función mediante estos tipos de herramientas:

Elige cómo exponer un punto final MCP

Functions soporta estas opciones para exponer capacidades a través de MCP:

• Habilitar el punto de conexión MCP integrado para las habilidades hospedadas en Azure Functions y exponer herramientas basadas en IA definidas en archivos .agent.md. Las habilidades alojadas se encuentran actualmente en versión preliminar.
• Usa la extensión de vinculación MCP para crear y alojar herramientas MCP deterministas como harías con cualquier otra aplicación de funciones.
• Servidores MCP autoalojados creados con los SDK oficiales de MCP. Esta opción de hospedaje está actualmente en versión preliminar.

Aquí tienes una comparación de las opciones actuales de endpoint MCP que ofrece Functions:

^*Los detalles de configuración de los servidores MCP autohospedados cambian durante la versión preliminar.

Elegir herramientas de Azure Functions basadas en colas para Microsoft Foundry Agent Service

Microsoft Foundry Agent Service también ofrece una herramienta específica para Azure Functions para la llamada asíncrona de funciones. El agente realiza una solicitud en una cola de entrada de Azure Queue Storage. Una función desencadenada por una cola procesa la solicitud y devuelve el resultado mediante una cola de salida.

Utiliza esta integración específica de Foundry para operaciones en segundo plano que no requieren una respuesta inmediata y se benefician de una entrega y retentaciones fiables de mensajes. Para interacciones síncronas o herramientas que quieras reutilizar con otros clientes de IA, usa un servidor MCP en su lugar.

Las herramientas de Azure Functions basadas en colas requieren un agente de Foundry con la configuración estándar. Para revisar SDKs compatibles y construir una herramienta, consulte Usar Azure Functions con Foundry Agent Service.

Flujos de trabajo de agentes

Utiliza Durable Functions cuando tu código de aplicación defina una secuencia fiable de llamadas a agentes, llamadas de modelo, aprobaciones y otros trabajos. Durable Functions preserva el estado de orquestación entre esperas y reinicios y soporta patrones comunes como encadenamiento de funciones, fan-out/fan-in e interacción humana.

Si utilizas habilidades alojadas en Azure Functions, los flujos de trabajo dinámicos ofrecen una opción de vista previa en la que un modelo crea un plan estructurado de llamadas a herramientas, tareas de subagentes y esperas. El entorno de ejecución de habilidades alojadas ejecuta ese plan como una orquestación de Durable Functions. Utiliza la invocación directa de herramientas cuando la tarea pueda completarse en una sola interacción, y utiliza un flujo de trabajo dinámico cuando la tarea deba ir más allá de una sola interacción, ramificarse, esperar o seguir funcionando tras reinicios.

Para orientación sobre implementación, consulta Patrones de aplicación y Crear y ejecutar flujos de trabajo dinámicos.

Herramientas y marcos de inteligencia artificial para Azure Functions

Con Functions, puedes crear aplicaciones en tu idioma preferido y usar tus bibliotecas favoritas. Debido a esta flexibilidad, puede usar una amplia gama de bibliotecas y marcos de inteligencia artificial en las aplicaciones de funciones habilitadas para IA.

Estas plataformas y frameworks de IA de Microsoft soportan diferentes arquitecturas de aplicaciones:

En Functions, tus aplicaciones también pueden referenciar librerías y frameworks de terceros, para que puedas usar todas tus herramientas y librerías de IA favoritas en tus funciones habilitadas por IA.

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