Habilidades hospedadas no Azure Functions

O Azure Functions hosted skills é um modelo de programação para construir capacidades inteligentes hostadas em nuvem e orientadas a eventos no Azure Functions. Você define comportamento com Markdown, instruções em linguagem natural e configuração declarativa. Você pode integrar habilidades hospedadas com suas aplicações por meio de triggers e bindings do Azure Functions, ou trazer seu próprio código como ferramentas quando necessário.

Um aplicativo de habilidades hospedado no Azure Functions é um aplicativo de funções que utiliza o modelo de programação de habilidades hospedado. Ele contém tarefas de IA definidas em arquivos .agent.md, e as tarefas também podem usar orientações reutilizáveis em Markdown de arquivos SKILL.md. Neste artigo, habilidades hospedadas referem-se ao modelo de programação, tarefa a uma unidade individual executável e habilidade à orientação reutilizável do Markdown.

Scenarios

As habilidades hospedadas do Azure Functions funcionam melhor para cargas de trabalho de IA orientadas a eventos e ricas em ferramentas. Cenários comuns incluem:

• Tarefas HTTP que recebem uma solicitação, chamam ferramentas e retornam uma resposta estruturada.
• Tarefas agendadas que executam relatórios diários, digestões, fluxos de trabalho de limpeza ou reconciliação.
• Tarefas de fila ou de mensagem que processam itens de trabalho que exigem raciocínio do modelo ou chamadas de ferramentas.
• Tarefas de alteração de dados que reagem a arquivos, registros ou linhas de banco de dados novos ou alterados.
• Tarefas acionadas por conectores que reagem a eventos de conectores gerenciados, como mensagens do Teams, e-mails do Outlook ou eventos de calendário.

Por que usar Funções para seus aplicativos de IA?

Cargas de trabalho de IA em produção precisam de mais do que um prompt e um modelo. Eles precisam de maneiras confiáveis para iniciar o trabalho, chamar sistemas externos, persistir o histórico de conversas, executar código não confiável com segurança, autenticar sem segredos, emitir telemetria e dimensionar sob demanda.

O Functions fornece um modelo de computação orientado a eventos para essas preocupações operacionais. As habilidades hospedadas no Azure Functions aplicam esse mesmo modelo ao seu código de IA. Os benefícios incluem:

• As tarefas de IA são a unidade de trabalho. Cada tarefa é definida em um arquivo separado .agent.md com configuração declarativa e instruções em linguagem natural.
• Eventos iniciam tarefas. Os disparadores de funções iniciam tarefas de IA a partir de agendamentos, requisições HTTP, mensagens de fila, alterações de blobs, eventos da Grade de Eventos, mensagens do Barramento de Serviço e outros eventos suportados.
• Os recursos são configurados primeiro, com código quando você precisa dele. Você pode configurar tarefas para usar servidores MCP remotos, servidores MCP hospedados em namespaces de conectores, habilidades e execuções de código em sandbox. Escreva suas próprias ferramentas baseadas em Python para lógica específica de aplicativos.
• A hospedagem do Azure Functions é integrada. As habilidades hospedadas no Azure Functions oferecem suporte aos planos Flex Consumption, Premium e Dedicated (App Service). O Flex Consumption oferece escalonamento até zero, cobrança por segundo e escalonamento automático. Todos os planos suportam identidade gerenciada, integração com redes virtuais e Insights de Aplicação.
• A hidráulica operacional é cuidada por você. O runtime gerencia a descoberta de tarefas, registro de gatilhos, montagem de ferramentas, histórico de sessões e endpoints opcionais embutidos.

Trabalha com outras plataformas de IA da Microsoft

As habilidades hospedadas no Azure Functions são complementares a outras ofertas de IA da Microsoft e podem ser usadas junto com elas. O ponto ideal deles é construir capacidades inteligentes hospedadas em nuvem e orientadas a eventos no Azure Functions por meio de um modelo de programação acessível. Habilidades hospedadas podem expor capacidades via HTTP ou MCP para uso por outras aplicações, agentes e harnesses de agentes.

Escolha a funcionalidade do Azure que melhor se encaixa no seu cenário:

Definição do projeto

Um aplicativo de habilidades hospedado no Azure Functions é um projeto padrão de aplicação de funções em Python v2, implantado junto com arquivos específicos para runtime. Os seguintes arquivos de projeto são sempre necessários para aplicativos de função Python:

Para mais informações, consulte o guia de referência para desenvolvedores do Azure Functions para aplicativos Python.

Arquivos de runtime do agente

O runtime descobre estes arquivos e pastas, que são implantados com o projeto do app:

Cada arquivo .agent.md usa um cabeçalho YAML, seguido de instruções em Markdown. Este exemplo define uma tarefa de IA acionada por temporizador que roda diariamente às 15h (UTC):

---
name: Daily Tech News Email
description: Fetches top tech news and emails a summary daily.

trigger:
  type: timer_trigger
  args:
    schedule: "0 0 15 * * *"
---

You are a news assistant. When triggered, do the following:

1. Gather today's top technology news from reputable sources.
1. Summarize the stories in a concise HTML email body.
1. Email the summary to $TO_EMAIL with the subject "Daily Tech News Summary".

A seção introdutória define como a tarefa é chamada. O corpo de markdown é o bloco de instrução que o runtime passa para o modelo durante a execução. A substituição de variável de ambiente permite que instruções e valores de configuração referenciem configurações de aplicativo, como $TO_EMAIL.

Cada .agent.md arquivo define uma tarefa de IA. O nome do arquivo determina o nome da Azure Function e o segmento de rota dos endpoints internos. O name campo é um nome de exibição para logs, rótulos e documentação.

Para a lista completa de campos de arquivos de agentes, opções de configuração de aplicativos e regras de substituição de variáveis, veja a referência de habilidades hospedadas no Azure Functions.

Processo de inicialização do aplicativo

Quando o host de Funções carrega o aplicativo, o método create_function_app localiza arquivos .agent.md, servidores MCP, habilidades e ferramentas personalizadas no projeto. Ele valida a configuração, monta as ferramentas para cada tarefa e registra os gatilhos e endpoints necessários.

Quando um gatilho é acionado, o runtime constrói a tarefa com suas instruções resolvidas, modelo, ferramentas e histórico de sessões, e então a executa usando o Microsoft Agent Framework.

Acionar tarefas de IA a partir de eventos

O runtime suporta vários gatilhos no seu aplicativo, mas apenas um gatilho por arquivo .agent.md. Uma definição de gatilho tem um objeto type e um objeto args. O type identifica o vínculo de gatilho, e args contém as configurações específicas do gatilho que configuram qual evento inicia a tarefa da IA.

Os padrões de gatilho comuns incluem:

Para obter detalhes sobre a configuração de gatilhos, os tipos compatíveis e a args referência, consulte a referência das habilidades hospedadas no Azure Functions.

Ferramentas de IA suportadas

As habilidades hospedadas pelo Azure Functions suportam vários tipos de ferramentas. Comece com capacidades configuradas e use ferramentas Python personalizadas para lógica específica de aplicativos que não se encaixem nessas opções.

Servidores MCP remotos

Defina servidores remotos HTTP ou HTTP MCP com streaming em mcp.json. O runtime descobre esses servidores e disponibiliza suas ferramentas para todas as tarefas de IA. Use servidores MCP remotos quando as tarefas precisarem chamar ferramentas hospedadas por outro serviço ou compor capacidades entre os limites do aplicativo.

Conectores do Azure

Conectores permitem que tarefas de IA trabalhem com serviços externos sem código cliente personalizado de API. Um Namespace de Conectores hospeda conexões, triggers e servidores MCP para serviços como Microsoft 365 Outlook, Teams, Salesforce, SAP ou SQL. Use gatilhos de conector para iniciar tarefas a partir de eventos externos e ferramentas MCP de conectores para chamar ações de serviço a partir de instruções de tarefa.

Habilidades

Armazene os prompts reutilizáveis sob a skills/ pasta. Cada pasta de habilidades contém um SKILL.md arquivo com nome, descrição e instruções de marcação. O runtime descobre automaticamente habilidades e as torna disponíveis para tarefas de IA. As habilidades ajudam a manter as instruções básicas pequenas enquanto disponibilizam orientações específicas para cada domínio quando necessário.

Execução em área restrita

O runtime pode usar sessões dinâmicas do Aplicativos de Contêiner do Azure para fornecer uma ferramenta execute_python às tarefas de IA. Essa ferramenta roda Python em um pool de sessões isolado, o que é útil para execução de código e análise de dados. Configure o endpoint do pool de sessões em agents.config.yaml.

Ferramentas de Python personalizadas

Use ferramentas Python personalizadas para capacidades específicas de cada app. Adicione arquivos .py à pasta tools/ e decore as funções com @tool do pacote de runtime. O runtime descobre e registra automaticamente essas ferramentas.

Para detalhes de configuração, tabelas de campos e exemplos de código para cada tipo de ferramenta, veja a referência de habilidades hospedada do Azure Functions.

Sessões e estado

Interações em múltiplos turnos precisam de histórico de sessão. No Azure, o tempo de execução armazena o histórico da sessão no Armazenamento de Blobs por meio da conta AzureWebJobsStorage do aplicativo de função. Para desenvolvimento local, o runtime volta ao histórico de sessão baseado em arquivos. A execução em sandbox também tem reconhecimento de sessão e usa sessões isoladas para execuções sem relação entre si.

Observability

A partir da azure-functions-agents-runtime versão 0.1.0b6, o runtime inclui um conjunto de recursos de observabilidade que ainda está em desenvolvimento ativo e sujeito a mudanças.

Para os detalhes mais recentes de configuração, campos de telemetria e orientações de uso, use a documentação do repositório em tempo de execução:

• Observabilidade no azure-functions-agents-runtime

Conteúdo relacionado

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