ソース コードからホストされたエージェントをデプロイする

• Python 3.13 以降のpipを使用して、ソースをローカルにパッケージ化します。

• azure-ai-projects バージョン 2.2.0 以降およびazure-identity パッケージ。

  pip install "azure-ai-projects>=2.2.0" azure-identity
  

• ソースをローカルにパッケージ化するための .NET 10 SDK。

• Azure.AI.Projects.Agents および Azure.Identity パッケージ。

  dotnet add package Azure.AI.Projects.Agents --prerelease
  dotnet add package Azure.Identity
  

  Note

  .NETのソース コードデプロイ API は、現在、プレリリース バージョンのAzure.AI.Projects.Agentsでのみ使用できます。 --prerelease フラグを使用してインストールします。 これらの API は、安定版 (GA) リリースにはまだ含まれていません。

• ソースをローカルでパッケージ化するには、Node.js 22 以降が必要です。

• @azure/ai-projects および @azure/identity パッケージ。 Node.jsで呼び出し元を実行しますが、デプロイするホストされたランタイムは引き続きソース コードPythonまたは.NET。

  npm install @azure/ai-projects @azure/identity
  

• curlなどのコマンド ライン HTTP クライアント (この記事の REST の例では、curlを使用します)。
• ソースをローカルにパッケージ化するには、エージェントの言語 (pip Python 3.13 以降、または .NET 10 SDK) のツールチェーンをインストールします。

Python SDK を使用して、独自のアプリケーションまたは自動化からソース コード エージェントをデプロイします。 zip を自分でビルドし、そのバイトと SHA-256 を SDK に渡します。これをアップロードして、REST API と同じ作成、ポーリング、呼び出し、およびダウンロード操作を公開します。 コード展開にはバージョン 2.2.0 以降 azure-ai-projects 必要です。

zip をビルドする

Python SDK は、ビルドした zip をアップロードします。 「zip を手動でパッケージ化する」で説明されているのと同じレイアウトと依存関係解決規則を使用します。 最小 remote_build ペイロードは、ルートに main.py と requirements.txt を含むフラット zip です。

エージェントを作成する

import hashlib
from pathlib import Path

from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import (
    CodeConfiguration,
    HostedAgentDefinition,
    ProtocolVersionRecord,
)
from azure.identity import DefaultAzureCredential

# Format: "https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>"
PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint"
AGENT_NAME = "my-code-agent"
ZIP_PATH = Path("agent-code.zip")

code_zip_bytes = ZIP_PATH.read_bytes()
code_zip_sha256 = hashlib.sha256(code_zip_bytes).hexdigest()

credential = DefaultAzureCredential()
project = AIProjectClient(
    endpoint=PROJECT_ENDPOINT,
    credential=credential,
)

created = project.agents.create_version_from_code(
    agent_name=AGENT_NAME,
    definition=HostedAgentDefinition(
        cpu="1",
        memory="2Gi",
        code_configuration=CodeConfiguration(
            runtime="python_3_13",
            entry_point=["python", "main.py"],
            dependency_resolution="remote_build",
        ),
        protocol_versions=[
            ProtocolVersionRecord(protocol="responses", version="1.0.0")
        ],
        environment_variables={"AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME": "gpt-5.4-mini"},
    ),
    code=(ZIP_PATH.name, code_zip_bytes, "application/zip"),
    code_zip_sha256=code_zip_sha256,
    description="Hello-world code agent",
)
print(f"Created version: {created.version}")

呼び出しプロトコルの場合は、 protocol_versions エントリを ProtocolVersionRecord(protocol="invocations", version="1.0.0") に設定します。 呼び出し (WebSocket) プロトコルには、 ProtocolVersionRecord(protocol="invocations_ws", version="1.0.0")を使用します。 bundled モードの場合は、dependency_resolution="bundled"設定し、事前構築済みの依存関係を zip に発送します。 詳細については、「 Linux 依存関係をローカルにビルドする」を参照してください。

アクティブな対象者向けのアンケート

import time

while True:
    version = project.agents.get_version(
        agent_name=AGENT_NAME, agent_version=created.version
    )
    status = version["status"]
    print(f"Status: {status}")
    if status == "active":
        break
    if status == "failed":
        raise RuntimeError(f"Provisioning failed: {version.get('error')}")
    time.sleep(5)

状態値の完全な一覧と、失敗した場合に オブジェクトを読み取る方法については、「errorを参照してください。

エージェントを呼び出す

バージョンが activeに達したら、OpenAI クライアントをエージェント エンドポイントにバインドして呼び出します。 この例では、Responses プロトコルを使用します。

openai_client = project.get_openai_client(agent_name=AGENT_NAME)

response = openai_client.responses.create(input="Hello! What can you do?")
print(response.output_text)

呼び出しプロトコルの場合は、「エージェントの呼び出し」に示すように、ベアラー トークンを使用して 呼び出しエンドポイントを直接呼び出します。

デプロイされた zip をダウンロードする

zip をダウンロードし、その SHA-256 をアップロードした値と比較して、デプロイされた内容を正確に確認します。

import hashlib
from pathlib import Path

out_path = Path(f"{AGENT_NAME}-{created.version}.zip")
sha = hashlib.sha256()
with open(out_path, "wb") as f:
    for chunk in project.agents.download_code(
        agent_name=AGENT_NAME, agent_version=created.version
    ):
        f.write(chunk)
        sha.update(chunk)

print(f"Downloaded {out_path} (matches upload: {sha.hexdigest() == code_zip_sha256})")

実行可能な完全な例については、Python hosted-agent のサンプルを参照してください。

.NET SDK を使用して、独自のアプリケーションまたは自動化からソース コード エージェントをデプロイします。 Pythonパスと REST パスとは異なり、.NET SDK はソース フォルダーを圧縮します。zip を自分でビルドする代わりにフォルダー パスを渡します。

エージェントを作成する

using System;
using Azure.AI.Projects.Agents;
using Azure.Identity;

// Format: "https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>"
string projectEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT");

var agentsClient = new AgentAdministrationClient(
    endpoint: new Uri(projectEndpoint),
    tokenProvider: new DefaultAzureCredential());

var agentDefinition = new HostedAgentDefinition(cpu: "1", memory: "2Gi")
{
    Versions = { new ProtocolVersionRecord(ProjectsAgentProtocol.Responses, "1.0.0") },
    CodeConfiguration = new(
        runtime: "dotnet_10",
        entryPoint: ["dotnet", "MyAgent.dll"],
        dependencyResolution: CodeDependencyResolution.RemoteBuild),
};

var metadata = new AgentVersionFromCodeMetadata(agentDefinition);

ProjectsAgentVersion agentVersion = agentsClient.CreateAgentVersionFromCode(
    agentName: "my-code-agent",
    filePath: "./AgentCode",
    metadata: metadata);

Console.WriteLine($"Created version: {agentVersion.Version}");

remote_build で、filePath に .NET プロジェクトのソースがあるフォルダーを指定します。 エージェント サービスは、プロビジョニング中に dotnet restore と dotnet publish を実行します。 entryPointは、発行されたアセンブリ名 (たとえば、["dotnet", "MyAgent.dll"] という名前のプロジェクトのMyAgent.csproj) を参照します。

呼び出しプロトコルの場合は、 Versions エントリを new ProtocolVersionRecord(ProjectsAgentProtocol.Invocations, "1.0.0") に変更します。 呼び出し (WebSocket) プロトコルには、 new ProtocolVersionRecord(ProjectsAgentProtocol.InvocationsWs, "1.0.0")を使用します。 bundled モードの場合は、dependencyResolution: CodeDependencyResolution.Bundledを設定し、filePath出力を保持するフォルダーにdotnet publishをポイントします。 .NET 出力のビルド（バンドル）を参照してください。

アクティブな対象者向けのアンケート

while (agentVersion.Status != AgentVersionStatus.Active &&
       agentVersion.Status != AgentVersionStatus.Failed)
{
    Thread.Sleep(500);
    agentVersion = agentsClient.GetAgentVersion(
        agentName: agentVersion.Name,
        agentVersion: agentVersion.Version);
}

if (agentVersion.Status != AgentVersionStatus.Active)
{
    throw new InvalidOperationException($"Deployment failed, status: {agentVersion.Status}");
}

デプロイされたコードをダウンロードする

デプロイされたコードをダウンロードしてローカル ディレクトリに展開し、実行内容を確認します。 SDK は、解凍した内容を pathに書き込みます。

agentsClient.DownloadAgentCode(agentName: agentVersion.Name, path: "./downloaded");
Console.WriteLine("Downloaded agent code to ./downloaded");

実行可能な完全な例については、.NET hosted-agent のサンプルを参照してください。

JavaScript/TypeScript SDK を使用して、独自のアプリケーションまたは自動化からソース コード エージェントをデプロイします。 SDK 呼び出し元は Node.jsで実行されますが、デプロイするホストされたランタイムはPythonすることも、ソース コード.NETすることもできます。Node.js ホストされたエージェント ランタイムはありません。 zip を自分でビルドし、そのバイトと SHA-256 を SDK に渡します。これをアップロードして、REST API と同じ作成、ポーリング、呼び出し、およびダウンロード操作を公開します。

zip をビルドする

JavaScript/TypeScript SDK は、ビルドした zip をアップロードします。 「zip を手動でパッケージ化する」で説明されているのと同じレイアウトと依存関係解決規則を使用します。 Python ランタイムの最小remote_buildペイロードは、ルートにmain.pyとrequirements.txtを含むフラット zip です。

エージェントを作成する

npm install @azure/ai-projects @azure/identity

import { createHash } from "node:crypto";
import { readFileSync } from "node:fs";
import { AIProjectClient } from "@azure/ai-projects";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

// Format: "https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>"
const projectEndpoint =
  process.env["FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT"] || "your_project_endpoint";
const agentName = "my-code-agent";

const codeZip = readFileSync("agent-code.zip");
const codeZipSha256 = createHash("sha256").update(codeZip).digest("hex");

const project = new AIProjectClient(
  projectEndpoint,
  new DefaultAzureCredential(),
);

// The hosted runtime is Python here; the caller SDK is
// JavaScript/TypeScript. To deploy .NET source instead, set
// runtime to "dotnet_10" and entry_point to ["dotnet", "MyAgent.dll"].
const created = await project.agents.createVersionFromCode(
  agentName,
  codeZipSha256,
  {
    metadata: {
      description: "Hello-world code agent",
      definition: {
        kind: "hosted",
        cpu: "1",
        memory: "2Gi",
        code_configuration: {
          runtime: "python_3_13",
          entry_point: ["python", "main.py"],
          dependency_resolution: "remote_build",
        },
        protocol_versions: [{ protocol: "responses", version: "1.0.0" }],
        environment_variables: {
          AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME: "gpt-5.4-mini",
        },
      },
    },
    code: {
      contents: codeZip,
      contentType: "application/zip",
      filename: "agent-code.zip",
    },
  },
);
console.log(`Created version: ${created.version}`);

呼び出しプロトコルの場合は、 protocol_versions エントリを { protocol: "invocations", version: "1.0.0" } に設定します。 呼び出し (WebSocket) プロトコルには、 { protocol: "invocations_ws", version: "1.0.0" }を使用します。 bundled モードの場合は、dependency_resolution: "bundled"を設定し、事前構築済みの依存関係を zip に含めます。

アクティブな対象者向けのアンケート

function sleep(ms: number) {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
}

for (;;) {
  await sleep(5_000);
  const version = await project.agents.getVersion(
    agentName,
    created.version,
  );
  console.log(`Status: ${version.status}`);
  if (version.status === "active") {
    break;
  }
  if (version.status === "failed") {
    throw new Error(`Provisioning failed: ${JSON.stringify(version)}`);
  }
}

状態値の完全な一覧と、失敗した場合に オブジェクトを読み取る方法については、「errorを参照してください。

エージェントを呼び出す

バージョンが activeに達したら、OpenAI クライアントをエージェント エンドポイントにバインドして呼び出します。 この例では、Responses プロトコルを使用します。

const openAIClient = project.getOpenAIClient({
  azureConfig: { allowPreview: true, agentName },
});

const response = await openAIClient.responses.create({
  input: "Hello! What can you do?",
});
console.log(response.output_text);

呼び出しプロトコルの場合は、「エージェントの呼び出し」に示すように、ベアラー トークンを使用して 呼び出しエンドポイントを直接呼び出します。

デプロイされた zip をダウンロードする

zip をダウンロードし、その SHA-256 値をアップロードした値と比較して、デプロイ内容を確認します。

import { createHash } from "node:crypto";
import { writeFileSync } from "node:fs";
import { buffer } from "node:stream/consumers";

const downloadResult = await project.agents.downloadAgentCode(agentName, {
  agentVersion: created.version,
});

// The result carries either a Node.js stream (readableStreamBody) or a
// browser Blob (blobBody), depending on the runtime. Handle both so the
// code compiles under strict TypeScript and works in either environment.
const downloadedBytes = downloadResult.readableStreamBody
  ? new Uint8Array(await buffer(downloadResult.readableStreamBody))
  : downloadResult.blobBody
    ? new Uint8Array(await (await downloadResult.blobBody).arrayBuffer())
    : undefined;

if (!downloadedBytes) {
  throw new Error("No content found in the downloaded agent code.");
}

const downloadedSha256 = createHash("sha256")
  .update(downloadedBytes)
  .digest("hex");

writeFileSync(`${agentName}-${created.version}.zip`, downloadedBytes);
console.log(
  `Downloaded (matches upload: ${downloadedSha256 === codeZipSha256})`,
);

リファレンス: AIProjectClient

REST API は、直接 HTTP ベースのデプロイまたはカスタム ツールに使用できます。 セクションでは、変数の設定、zip のビルド、エージェントの作成、 activeまでポーリング、呼び出しの順に、最初のデプロイについて説明します。 更新、バージョン、ダウンロード、およびログ ストリーミング エンドポイントは、 進行中の操作の下にグループ化されます。

REST API を使用してデプロイする

直接 HTTP ベースのデプロイまたはカスタム ツールに REST API を使用します。 以下のセクションでは、変数の設定、zip のビルド、エージェントの作成、 activeまでポーリング、呼び出しの順に、最初のデプロイについて説明します。 更新、バージョン、ダウンロード、およびログ ストリーミング エンドポイントは、 進行中の操作の下にグループ化されます。

変数を設定する

Bash

ENDPOINT="https://{account}.services.ai.azure.com/api/projects/{project}"
API_VERSION="v1"
TOKEN=$(az account get-access-token --resource https://ai.azure.com --query accessToken -o tsv)
AGENT=my-code-agent
AGENT_VERSION=1
ZIP=./agent-code.zip
SHA=$(sha256sum "$ZIP" | cut -d' ' -f1)

PowerShell

$Endpoint    = "https://{account}.services.ai.azure.com/api/projects/{project}"
$ApiVersion  = "v1"
$Token       = az account get-access-token --resource https://ai.azure.com --query accessToken -o tsv
$Agent       = "my-code-agent"
$Zip         = "./agent-code.zip"
$Sha         = (Get-FileHash $Zip -Algorithm SHA256).Hash.ToLower()

最小限の hello-world zip を構築する

Create を呼び出す前に、2 つのファイルを含むフラット zip を作成します。 これは、エージェント サービスが Python remote_build デプロイに対して受け入れる最小ペイロードです。

agent-code.zip
+-- main.py            # your agent loop (starts a Foundry hosting server)
+-- requirements.txt   # dependencies (for example, agent-framework, agent-framework-foundry-hosting)

metadata.json ( メタデータの例に示されているエージェント定義) はディスク上の zip の横にあり、別のマルチパート パーツとして送信されます。zip 内にありません。 完全なレイアウト (bundled モードと.NETを含む) については、「 zip を手動でパッケージ化するを参照してください。 動作するソース ファイルについては、Python および .NET サンプルを参照してください。

マルチパートリクエストの形式

すべての変更エンドポイント (作成、更新) では、次の 2 つの部分で multipart/form-data が使用されます。

すべてのマルチパート呼び出しで必要なヘッダー:

Authorization: Bearer <token>
Accept: application/json
x-ms-code-zip-sha256: <sha256-hex-of-zip>

x-ms-code-zip-sha256 ヘッダーには、アップロードした zip の SHA-256 が記録されます。 サービスはそれを格納し、 code:download にエコーバックして、デプロイする予定とデプロイされた内容の間の誤差を検出できるようにします。 必ず含めてください。

Create 呼び出しには、 x-ms-agent-name: <agent-name>も必要です。 名前は既に URL の一部であるため、更新呼び出しでは省略されます。

メタデータの例 (リモート ビルド、応答)

このメタデータは hello-world zip と一致します。

{
  "description": "Hello-world code agent",
  "definition": {
    "kind": "hosted",
    "protocol_versions": [
      { "protocol": "responses", "version": "1.0.0" }
    ],
    "cpu": "1",
    "memory": "2Gi",
    "code_configuration": {
      "runtime": "python_3_13",
      "entry_point": ["python", "main.py"],
      "dependency_resolution": "remote_build"
    },
    "environment_variables": {
      "AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME": "gpt-5.4-mini"
    }
  }
}

呼び出しプロトコルの場合は、 protocol_versions エントリを { "protocol": "invocations", "version": "1.0.0" }に置き換えます。 呼び出し (WebSocket) プロトコルには、 { "protocol": "invocations_ws", "version": "1.0.0" }を使用します。 bundled モードの場合は、"dependency_resolution": "bundled"を設定し、Linux の依存関係をローカルでビルドします。

code_configuration および container_configuration は、エージェント定義内で相互に排他的です。ソース コードデプロイの code_configuration (この記事) またはイメージベースのデプロイの container_configuration を含めます。 イメージバリアントについては、 ホストされたエージェント (コンテナー) のデプロイ を参照してください。

エージェントを作成する

curl -X POST "$ENDPOINT/agents?api-version=$API_VERSION" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "x-ms-agent-name: $AGENT" \
  -H "x-ms-code-zip-sha256: $SHA" \
  -F "metadata=@metadata.json;type=application/json" \
  -F "code=@$ZIP;type=application/zip;filename=$AGENT.zip"

x-ms-agent-name は、Create 呼び出しでのみ必要です。 名前は英数字で始まり終わる必要があり、中央にハイフンを含めることができます。また、63 文字以下にする必要があります。 この応答には、status のうちの最初の creating が含まれています。

アクティブな対象者向けのアンケート

while true; do
  STATUS=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
    "$ENDPOINT/agents/$AGENT/versions/$AGENT_VERSION?api-version=$API_VERSION" | jq -r '.status')
  echo "Status: $STATUS"
  [ "$STATUS" = "active" ] && break
  [ "$STATUS" = "failed" ] && echo "Provisioning failed." && exit 1
  sleep 5
done

エージェントを呼び出す

protocol_versionsで宣言されているエージェントのプロトコルを選択します。

応答プロトコル:

curl -X POST "$ENDPOINT/agents/$AGENT/endpoint/protocols/openai/responses?api-version=v1" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.4-mini","input":"Hello, agent!","stream":false}'

呼び出しプロトコル:

curl -X POST "$ENDPOINT/agents/$AGENT/endpoint/protocols/invocations?api-version=v1" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input":"Hello, this is a test invocation!"}'

呼び出し (WebSocket) プロトコル:

REST POSTではなく、WebSocket のアップグレード経由で接続します。 エンドポイントの形式とクライアントの例については、「 ホストされたエージェントを使用した音声エージェントの構築」を参照してください。

便利な応答ヘッダー:

応答プロトコルの場合、呼び出しごとの応答識別子は、応答 JSON 本文の id フィールドです (たとえば、 caresp_<random>)。 これを使用して、呼び出しをコンテナー ログに関連付けるか、サポート要求で呼び出しを参照します。

進行中の操作

最初のデプロイ後、これらのエンドポイントを使用してエージェントを進化させて運用します。

エージェントを更新またはバージョン管理する

コード変更または定義の更新をデプロイするには、マルチパート本文をエージェント リソースに再ポストします。 このサービスでは 、コンテンツアドレス指定可能なバージョン管理が使用されます。新しいバージョンは、zip の SHA-256 またはエージェント定義が実際に変更された場合にのみ作成されます。 同一の再ポストは、既存の最新バージョンを返します。

curl -X POST "$ENDPOINT/agents/$AGENT?api-version=$API_VERSION" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "x-ms-code-zip-sha256: $SHA" \
  -F "metadata=@metadata.json;type=application/json" \
  -F "code=@$ZIP;type=application/zip;filename=$AGENT.zip"

応答は、versions.latest が設定された完全なエージェント エンベロープです。 結果のバージョンをポーリングします( 「アクティブなバージョンをポーリングする」を参照)。

お使いのツールでバージョン形式のレスポンス（エージェントエンベロープではなく、AgentVersionObject のみ）を必要とする場合は、同じマルチパート本文を $ENDPOINT/agents/$AGENT/versions?api-version=$API_VERSION に投稿してください。 重複除去ルールは同じです。両方のエンドポイントが同じコンテンツ アドレス指定可能なロジックを共有します。

デプロイされた zip をダウンロードする

zip をダウンロードして、デプロイされている内容を正確に確認します。 最新のバージョンをダウンロードする agent_version を省略します。特定のバージョンを対象とする agent_version=<n> を渡します。

VERSION=1

# Latest version
curl -O -J "$ENDPOINT/agents/$AGENT/code:download?api-version=$API_VERSION" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Accept: application/zip"

# Specific version
curl -O -J "$ENDPOINT/agents/$AGENT/code:download?api-version=$API_VERSION&agent_version=$VERSION" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Accept: application/zip"

2 つの応答ヘッダーは、ダウンロードした内容を確認するのに役立ちます。

イメージ ベースのエージェントは 409 AgentNotCodeBasedを返します。

コンテナーログをストリーミング

curl -N "$ENDPOINT/agents/$AGENT/sessions/<sessionId>:logstream?api-version=$API_VERSION" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Accept: text/event-stream"

ログはサーバー送信イベントとして配信されます。 {sessionId} は、呼び出し応答からの x-agent-session-id の値です。 このエンドポイントを使用して、ランタイムエラーと 424 session_not_ready 応答をデバッグします。

Python レイアウト (リモート ビルド モード)

サービスは、 requirements.txtからクラウドに依存関係をインストールします。

agent-code.zip
+-- main.py
+-- requirements.txt

Python レイアウト (バンドル モード)

事前構築済みの Linux 依存関係を packages/に出荷します。

agent-code.zip
+-- main.py                    # entry point
+-- requirements.txt
+-- packages/                  # extracted modules (not raw .whl files)
    +-- azure/identity/__init__.py
    +-- requests/__init__.py

Linux の依存関係をローカルにビルドする (バンドル、Python)

manylinux2014_x86_64 プラットフォームタグを使用すると、pip は Windows や macOS からでも Linux 用の wheel をダウンロードできます。

Bash

pip install -r requirements.txt \
    --target packages/ \
    --platform manylinux2014_x86_64 \
    --python-version 3.13 \
    --implementation cp \
    --only-binary=:all:

zip -r agent-code.zip main.py requirements.txt packages/

PowerShell/Windows cmd

pip install -r requirements.txt --target packages --platform manylinux2014_x86_64 --python-version 3.13 --implementation cp --only-binary=:all:

tar -a -c -f agent-code.zip main.py requirements.txt packages

--only-binary=:all: はホイールを強制します (ソース ビルドはありません)。 --python-versionは、エージェント定義のruntime値と一致する必要があります。

.NET レイアウト (リモート ビルド モード)

bin/、obj/、またはpublish/出力なしで、プロジェクト ソースのみを zip 圧縮します。 エージェント サービスは、プロビジョニング中に dotnet restore と dotnet publish を実行します。

agent-code.zip
+-- MyAgent.csproj
+-- Program.cs
+-- ... (additional .cs files)

エージェント定義で設定した entry_point は、サーバー側の発行によって生成された発行済みアセンブリ名 ( ["dotnet", "MyAgent.dll"] など) を参照します。

.NET レイアウト (バンドル モード)

dotnet publish -c Release -r linux-x64 --self-contained false の出力を、zip ファイル内に直接格納して圧縮します:

agent-code.zip
+-- MyAgent.dll
+-- MyAgent.runtimeconfig.json
+-- ... (publish output)

.NET 出力をビルドする（バンドル済み）

dotnet publish -c Release -r linux-x64 --self-contained false -o publish/
cd publish && zip -r ../agent-code.zip .

.NET ランタイムを zip に発送する場合は、--self-contained true を使用します。 エージェント定義で設定する runtime は、 TargetFrameworkと一致している必要があります。

JavaScript/TypeScript SDK は、Pythonまたは.NETソース パッケージをアップロードします。 Node.js ホステッド ランタイムはありません。 デプロイするランタイムの Python または C# タブに従って zip をビルドし、project.agents.createVersionFromCode()でアップロードします。

Pythonタブまたは C# タブを参照してください。

# Delete one version
project.agents.delete_version(agent_name=AGENT_NAME, agent_version=created.version)

# Delete the agent and all its versions
project.agents.delete(agent_name=AGENT_NAME)

// Delete the agent and all its versions (force cascades to active sessions)
agentsClient.DeleteAgent(agentName: "my-code-agent", force: true);

// Delete one version
await project.agents.deleteVersion(agentName, created.version);

// Delete the agent and all its versions (force cascades to active sessions)
await project.agents.delete(agentName, { force: true });

リファレンス: AIProjectClient

# Delete one version
curl -X DELETE "$ENDPOINT/agents/$AGENT/versions/$AGENT_VERSION?api-version=$API_VERSION" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

# Delete the agent and all its versions
curl -X DELETE "$ENDPOINT/agents/$AGENT?api-version=$API_VERSION" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

# Force-delete the agent (cascades to any active sessions)
curl -X DELETE "$ENDPOINT/agents/$AGENT?api-version=$API_VERSION&force=true" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"