Arbeta med Azure AI Foundry Agent Service i Visual Studio Code (förhandsversion)

När du har börjat med Azure AI Foundry for Visual Studio Code-tillägget använder du Azure AI Foundry Agent Service för att skapa agenter. Agenter är mikrotjänster som:

• Besvara frågor med hjälp av sina träningsdata eller sök i andra källor med hämtningsförhöjd generation (RAG).
• Utför specifika åtgärder.
• Automatisera fullständiga arbetsflöden.

Agenter kombinerar AI-modeller med verktyg för att komma åt och interagera med dina data.

Azure AI Foundry-utvecklare kan vara produktiva genom att utveckla, testa och distribuera agenter i den välbekanta miljön i Visual Studio Code (VS Code).

Skapa och redigera en Azure AI-agent i designervyn

Följ dessa steg för att skapa en Azure AI-agent:

1. Logga in på dina Azure-resurser.

2. Ange ditt standardprojekt.

3. Distribuera en modell som ska användas med din agent.

4. I vyn Azure AI Foundry Extension (Azure AI Foundry-tillägg) hittar du avsnittet Resurser.

5. Välj plusikonen (+) bredvid underavsnittet Agenter för att skapa en ny AI-agent.

   

Interagera med din agent i designern

När du har valt din lagringsplats öppnas både agentens .yaml-fil och designervyn så att du kan redigera DIN AI-agent. Utför följande uppgifter i agentdesignern:

1. I prompten anger du ett namn på din agent.

2. I rullgardinsmenyn väljer du namnet på din modellimplementering. Distributionsnamnet är det du valde när du distribuerade en befintlig modell.

3. Tillägget genererar ID-värdet . Konfigurera följande fält:

   • Lägg till en beskrivning för din agent.
   • Ange systeminstruktioner.
   • Konfigurera verktyg för agentanvändning.

   

4. Om du vill spara .yaml-filen väljer du Spara fil> på menyraden VS Code.

Utforska Azure AI-agentens .yaml-definition

AI-agentens .yaml-fil öppnades samtidigt som designern var det. Den här filen innehåller information och konfigurationsinformation för din agent. Det liknar följande .yaml-filexempel:

# yaml-language-server: $schema=https://aka.ms/ai-foundry-vsc/agent/1.0.0
version: 1.0.0
name: my-agent
description: Description of the agent
id: ''
metadata:
  authors:
    - author1
    - author2
  tags:
    - tag1
    - tag2
model:
  id: 'gpt-4o-1'
  options:
    temperature: 1
    top_p: 1
instructions: Instructions for the agent
tools: []

Lägga till verktyg i Azure AI-agenten

Azure AI Foundry Agent Service har följande uppsättning verktyg som du kan använda för att interagera med dina datakällor. De här verktygen är tillgängliga i Azure AI Foundry for Visual Studio Code-tillägget.

• Grundstötning med Bing-sökning
• Filsökning
• Kodtolkare
• OpenAPI-angivna verktyg
• McP (Model Context Protocol)

Mer information om hur du använder MCP-verktyg finns i Arbeta med Azure AI Foundry Agent Service och MCP-serververktyg i Visual Studio Code (förhandsversion).

Lägga till ett verktyg i AI-agenten

1. I designern går du till det övre högra hörnet i avsnittet VERKTYG och väljer Lägg till verktyg. I listrutan väljer du det verktyg som du vill lägga till.

   

2. Designern visar rätt fönster för att konfigurera verktyget, enligt följande bilder:

   • Grunder i Bing-sökning:

     

   • Filsökning:

     

   • Kodtolkare:

     

   • OpenAPI 3.0-angivna verktyg:

     

3. När du har angett nödvändig information väljer du Skapa och anslut, Ladda upp och spara eller Skapa verktyg. Knappen varierar beroende på fönstret.

När du lägger till ett verktyg kan du också lägga till alla nya tillgångar som behövs. Om du till exempel lägger till ett filsökningsverktyg kan du använda en befintlig vektorlagringstillgång eller skapa en ny tillgång för ditt vektorlager som värd för dina uppladdade filer.

Skapa en Azure AI-agent på Azure AI Foundry

Skapa din agent direkt på Azure AI Foundry med hjälp av följande steg:

1. I designern väljer du knappen Skapa agent på Azure AI Foundry .

   

2. Uppdatera vyn Azure-resurser i VS Code. Den installerade agenten visas i underavsnittet Agenter.

   

Visa detaljer om den utplacerade AI-agenten

Om du väljer den distribuerade agenten öppnas fönstret AGENTINSTÄLLNINGAR i visningsläge. Du kan:

• Välj knappen Redigera agent för att visa agentdesignern och .yaml-definitionen för agenten för redigering.
• Välj knappen Öppna kodfil för att skapa en exempelkodfil som använder agenten.
• Välj knappen Öppna lekplats för att öppna agentens lekplats.

Redigera och uppdatera den distribuerade AI-agenten

1. I fönstret AGENTINSTÄLLNINGAR väljer du knappen Redigera agent . Agentdesignern öppnas med agentens .yaml-fil.

2. Redigera agentens konfiguration, till exempel modell, verktyg och instruktioner.

3. När du har redigerat klart väljer du knappen Uppdatera agent på Azure AI Foundry för att spara ändringarna.

Skapa en exempelkodfil

1. Högerklicka på din distribuerade agent och välj sedan alternativet Öppna kodfil . Eller i fönstret AGENTINSTÄLLNINGAR väljer du knappen Öppna kodfil .

   

2. I listrutan Välj önskad SDK väljer du önskad SDK för agentkodfilen och väljer sedan returnyckeln .

   

3. I listrutan Välj ett språk väljer du önskat språk för agentkodfilen och väljer sedan returnyckeln .

   

4. I rullgardinsmenyn Välj en autentiseringsmetod väljer du önskad autentiseringsmetod för agentkodfilen och trycker sedan på Enter-tangenten.

   

Utforska exempelkodfilen

Följande Python-exempelkodfil visar ett grundläggande anrop för att interagera med agenten via API:et för Azure AI Foundry Projects.

Interagera med agenter med hjälp av agentens lekplats

1. Högerklicka på din distribuerade agent och välj sedan alternativet Öppna lekplats .

   Du kan också välja länken Agent Playground i underavsnittet Verktyg och sedan välja din agent i listrutan.

   Det här steget öppnar fönstret Agent Playground och startar en tråd med din agent så att du kan skicka meddelanden.

   

2. Ange din fråga och visa utdata.

   I det här exemplet används Bing Grounding för att illustrera en webbsökning efter information. Agenten använder den modell och de verktyg som du konfigurerade i agentdesignern. Källan till informationen visas i avsnittet för agentanteckningar.

   

Utforska trådar

Underavsnittet Trådar visar de trådar som skapats under en körning med din agent. I vyn Azure-resurser expanderar du underavsnittet Trådar för att visa listan.

Tänk på följande när du utforskar trådar:

• En tråd är en konversationssession mellan en agent och en användare. Trådar lagrar meddelanden och hanterar automatiskt trunkering för att passa in innehåll i en modells kontext.

• Ett meddelande är en enda interaktion mellan agenten och användaren. Meddelanden kan innehålla text, bilder och andra filer. Meddelanden lagras som en lista i tråden.

• En körning innebär en enda genomförande av en agent. Varje körning kan ha flera trådar och varje tråd kan ha flera meddelanden. Agenten använder sin konfiguration och en tråds meddelanden för att utföra uppgifter genom att anropa modeller och verktyg. Som en del av ett förlopp lägger agenten till meddelanden i tråden.

Visa trådinformation

Om du vill visa fönstret TRÅDINFORMATION väljer du en tråd.

Visa körningsinformation

Om du vill visa körningsinformation i en JSON-fil väljer du knappen Visa körningsinformation i fönstret TRÅDINFORMATION . Följande skärmbild visar ett exempel på en JSON-fil.

Arbeta med arbetsflöden för flera agenter

Du kan använda Azure AI Foundry for Visual Studio Code-tillägget för att skapa arbetsflöden för flera agenter. Ett arbetsflöde med flera agenter är en sekvens med agenter som arbetar tillsammans för att utföra en uppgift. Varje agent i arbetsflödet kan ha sin egen modell, sina verktyg och instruktioner.

Skapa ett nytt arbetsflöde för flera agenter

1. Öppna kommandopaletten (Ctrl+Skift+P).

2. Kör det här kommandot: >Azure AI Foundry: Create a New Multi-agent Workflow.

3. Välj ett programmeringsspråk.

4. Välj en mapp där du vill spara det nya arbetsflödet.

5. Ange ett namn för arbetsflödesprojektet.

En ny mapp skapas med nödvändiga filer för ditt arbetsflödesprojekt med flera agenter, inklusive en exempelkodfil för att komma igång.

Installera beroenden

Installera nödvändiga beroenden för ditt arbetsflödesprojekt med flera agenter. Beroendena varierar baserat på vilket programmeringsspråk du valde när du skapade projektet.

    git clone https://github.com/microsoft/agent-framework.git
    pip install -e agent-framework/python/packages/azure-ai -e agent-framework/python/packages/core

Köra arbetsflödet för flera agenter lokalt

AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource-name.openai.azure.com/
AZURE_OPENAI_API_KEY=your-api-key
MODEL_DEPLOYMENT_NAME=your-deployment-name

python workflow.py

from agent_framework.observability import setup_observability
setup_observability(vs_code_extension_port=4317) # Default port is 4317

  export FOUNDRY_OTLP_PORT=4318

  setup_observability(vs_code_extension_port=4318)

Rensa resurser

De Azure-resurser som du skapade i den här artikeln faktureras till din Azure-prenumeration. Om du inte förväntar dig att behöva dessa resurser i framtiden tar du bort dem för att undvika att debiteras mer.

Ta bort dina agenter

1. I Azure AI Foundry-portalen går du till den vänstra menyn och väljer Agenter.

2. Välj den agent som du vill ta bort och välj sedan Ta bort.

   

Ta bort dina modeller

1. Uppdatera vyn Azure-resurser i VS Code. Expandera underavsnittet Modeller för att visa listan över distribuerade modeller.

2. Högerklicka på den distribuerade modell som du vill ta bort och välj sedan Ta bort.

   

Ta bort dina anslutna verktyg

1. Öppna Azure-portalen.

2. Välj den Azure-resursgrupp som innehåller verktyget.

3. Välj knappen Ta bort .

Relaterat innehåll

• Lär dig mer om de verktyg som du kan använda med Azure AI-agenter, till exempel filsökning eller kodtolkare.