Anteckning
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Den här guiden hjälper dig att komma igång snabbt med en grundläggande agent med hjälp av Agent Framework och Azure OpenAI.
Förutsättningar
Kontrollera att du har följande innan du börjar:
- .NET 8.0 SDK eller senare
-
Azure OpenAI-resurs med en distribuerad modell (till exempel
gpt-4o-mini) -
Azure CLI installerat och autentiserat (
az login) -
Användaren har
Cognitive Services OpenAI User- ellerCognitive Services OpenAI Contributor-rollerna för Azure OpenAI-resursen.
Anmärkning
Microsoft Agent Framework stöds med alla versioner av .NET som stöds aktivt. I det här exemplet rekommenderar vi .NET 8 SDK eller en senare version.
Anmärkning
Den här demonstrationen använder Azure CLI-autentiseringsuppgifter för autentisering. Kontrollera att du är inloggad med az login och har åtkomst till Azure OpenAI-resursen. Mer information finns i Azure CLI-dokumentationen. Det går också att ersätta AzureCliCredential med en ApiKeyCredential om du har en API-nyckel och inte vill använda rollbaserad autentisering, i vilket fall az login inte krävs.
Installera paket
Paket publiceras i NuGet-galleriet | MicrosoftAgentFramework.
Lägg först till följande Microsoft Agent Framework NuGet-paket i ditt program med hjälp av följande kommandon:
dotnet add package Azure.AI.OpenAI --prerelease
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --prerelease
Köra ett exempel av grundläggande agent
Det här exemplet visar hur du skapar och använder en enkel AI-agent med Azure OpenAI Chat Completion som serverdel. Den skapar en grundläggande agent genom att använda AzureOpenAIClient tillsammans med gpt-4o-mini och anpassade instruktioner.
Exempelkod
Ersätt https://your-resource.openai.azure.com/ med slutpunkten för din Azure OpenAI-resurs.
using System;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using OpenAI;
AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(
new Uri("https://your-resource.openai.azure.com/"),
new AzureCliCredential())
.GetChatClient("gpt-4o-mini")
.CreateAIAgent(instructions: "You are good at telling jokes.");
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a joke about a pirate."));
(Valfritt) Installera paket varje natt
Om du behöver hämta ett paket som innehåller de senaste förbättringarna eller korrigeringarna finns nattliga versioner av Agent Framework tillgängliga på https://github.com/orgs/microsoft/packages?repo_name=agent-framework.
Följ dessa steg för att ladda ned nattliga versioner:
Du behöver ett GitHub-konto för att slutföra de här stegen.
Skapa en personlig GitHub-åtkomsttoken med omfånget
read:packagesmed hjälp av dessa instruktioner.Om ditt konto ingår i Microsoft-organisationen måste du auktorisera
Microsoftorganisationen som en organisation för enkel inloggning.- Klicka på "Konfigurera SSO" bredvid den personliga åtkomsttoken som du just skapade och sedan auktorisera
Microsoft.
- Klicka på "Konfigurera SSO" bredvid den personliga åtkomsttoken som du just skapade och sedan auktorisera
Använd följande kommando för att lägga till Microsoft GitHub Packages-källan i Din NuGet-konfiguration:
dotnet nuget add source --username GITHUBUSERNAME --password GITHUBPERSONALACCESSTOKEN --store-password-in-clear-text --name GitHubMicrosoft "https://nuget.pkg.github.com/microsoft/index.json"Eller så kan du skapa en
NuGet.Configfil manuellt.<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <configuration> <packageSources> <add key="nuget.org" value="https://api.nuget.org/v3/index.json" protocolVersion="3" /> <add key="github" value="https://nuget.pkg.github.com/microsoft/index.json" /> </packageSources> <packageSourceMapping> <packageSource key="nuget.org"> <package pattern="*" /> </packageSource> <packageSource key="github"> <package pattern="*nightly"/> <package pattern="Microsoft.Agents.AI" /> </packageSource> </packageSourceMapping> <packageSourceCredentials> <github> <add key="Username" value="<Your GitHub Id>" /> <add key="ClearTextPassword" value="<Your Personal Access Token>" /> </github> </packageSourceCredentials> </configuration>- Om du placerar den här filen i projektmappen ska du låta Git (eller den källkontroll du använder) ignorera den.
- Mer information om var filen ska lagras finns i nuget.config-referens.
Nu kan du lägga till paket från det nattliga bygget till projektet.
Använd till exempel det här kommandot
dotnet add package Microsoft.Agents.AI --prereleaseOch den senaste paketversionen kan refereras till i projektet så här:
<PackageReference Include="Microsoft.Agents.AI" Version="*-*" />
Mer information finns i https://docs.github.com/en/packages/working-with-a-github-packages-registry/working-with-the-nuget-registry.
Förutsättningar
Kontrollera att du har följande innan du börjar:
- Python 3.10 eller senare
- Ett Azure AI-projekt med en distribuerad modell (till exempel
gpt-4o-mini) -
Azure CLI installerat och autentiserat (
az login)
Anmärkning
Den här demonstrationen använder Azure CLI-autentiseringsuppgifter för autentisering. Kontrollera att du är inloggad med az login och har åtkomst till Azure AI-projektet. Mer information finns i Azure CLI-dokumentationen.
Köra ett exempel av grundläggande agent
Det här exemplet visar hur du skapar och använder en enkel AI-agent med Azure AI som serverdel. Den skapar en grundläggande agent genom att använda ChatAgent tillsammans med AzureAIAgentClient och anpassade instruktioner.
Ange följande miljövariabler:
-
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT: Din Azure AI-projektslutpunkt -
AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME: Namnet på modellimplementering
Exempelkod
import asyncio
from agent_framework import ChatAgent
from agent_framework.azure import AzureAIAgentClient
from azure.identity.aio import AzureCliCredential
async def main():
async with (
AzureCliCredential() as credential,
ChatAgent(
chat_client=AzureAIAgentClient(async_credential=credential),
instructions="You are good at telling jokes."
) as agent,
):
result = await agent.run("Tell me a joke about a pirate.")
print(result.text)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Fler exempel
Mer detaljerade exempel och avancerade scenarier finns i Azure AI Agent-exempel.