Steg 1: Din första agent

Skapa en agent och få ett svar – med bara några rader kod.

dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease

Skapa agenten:

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

var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    ?? throw new InvalidOperationException("Set AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME") ?? "gpt-4o-mini";

AIAgent agent = new AIProjectClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
    .AsAIAgent(
        model: deploymentName,
        instructions: "You are a friendly assistant. Keep your answers brief.",
        name: "HelloAgent");

Varning

DefaultAzureCredential är praktiskt för utveckling men kräver noggrant övervägande i produktion. I produktion bör du överväga att använda en specifik autentiseringsuppgift (t.ex. ManagedIdentityCredential) för att undvika problem med svarstid, oavsiktlig avsökning av autentiseringsuppgifter och potentiella säkerhetsrisker från reservmekanismer.

Kör den:

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is the largest city in France?"));

Eller streama svaret:

await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync("Tell me a one-sentence fun fact."))
{
    Console.Write(update);
}

Tip

Här finns ett fullständigt körbart exempelprogram.

pip install agent-framework-foundry azure-identity

Paketet agent-framework-foundry installerar agent-framework-core med Microsoft Foundry-integreringen. Metapaketet agent-framework installerar också agent-framework-core, tillsammans med många andra valfria integreringar.

Logga in med Azure CLI genom att köra az login. I följande exempel ersätter du project_endpoint med slutpunkten för ditt Microsoft Foundry-projekt och model med namnet på din modelldistribution.

Spara det fullständiga exemplet som hello_agent.py:

import asyncio

from agent_framework import Agent
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential


async def main() -> None:
    agent = Agent(
        client=FoundryChatClient(
            project_endpoint="https://your-project.services.ai.azure.com",
            model="gpt-6-luna",
            credential=AzureCliCredential(),
        ),
        instructions="You are a friendly assistant. Keep your answers brief.",
    )
    print(await agent.run("What is the largest city of France?"))


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Kör exemplet:

python hello_agent.py

Anmärkning

Agent Framework läser inte in .env filer automatiskt. Om du vill använda en .env fil för konfiguration anropar load_dotenv() du i början av skriptet:

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

Du kan också ange miljövariabler direkt i gränssnittet eller IDE. Mer information finns i inställningsmigreringsanteckningen .

Tip

Se det fullständiga exemplet för den fullständiga körbara filen.

go get github.com/microsoft/agent-framework-go

Skapa agenten:

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "os"

    "github.com/microsoft/agent-framework-go/agent"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/provider/foundryprovider"

    "github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
)

func main() {
    endpoint := os.Getenv("FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT")
    model := os.Getenv("FOUNDRY_MODEL")

    token, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    a := foundryprovider.NewAgent(
        endpoint,
        token,
        foundryprovider.ModelDeployment(model),
        foundryprovider.AgentConfig{
            Instructions: "You are a friendly assistant. Keep your answers brief.",
            Config: agent.Config{
                Name: "HelloAgent",
            },
        },
    )

Varning

azidentity.NewDefaultAzureCredential är praktiskt för utveckling men kräver noggrant övervägande i produktion. I produktion bör du överväga att använda en specifik autentiseringsuppgift, till exempel azidentity.NewManagedIdentityCredential, för att undvika problem med svarstid, oavsiktlig avsökning av autentiseringsuppgifter och potentiella säkerhetsrisker från reservmekanismer.

Kör den:

    ctx := context.Background()

    resp, err := a.RunText(ctx, "What is the largest city in France?").Collect()
    fmt.Println(resp, err)

Eller streama svaret:

    for update, err := range a.RunText(ctx, "Tell me a one-sentence fun fact.", agent.Stream(true)) {
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Print(update)
    }
}

Tip

Se det fullständiga exemplet för den fullständiga körbara filen.

Nästa steg

Steg 2: Lägg till verktyg

Gå djupare:

  • Uppdaterades senast