مفسر الشيفرة

يسمح مترجم التعليمات البرمجية للوكلاء بكتابة التعليمات البرمجية وتنفيذها في بيئة الاختبار المعزولة. وهذا مفيد لتحليل البيانات والحسابات الرياضية ومعالجة الملفات والمهام الأخرى التي تستفيد من تنفيذ التعليمات البرمجية.

Note

يعتمد توفر مترجم التعليمات البرمجية على موفر العامل الأساسي. راجع نظرة عامة على الموفرين للحصول على الدعم الخاص بموفر الخدمة.

يوضح المثال التالي كيفية إنشاء عامل باستخدام أداة مترجم التعليمات البرمجية وقراءة الإخراج الذي تم إنشاؤه:

إنشاء وكيل باستخدام مفسر الشيفرة

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

// Requires: dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease
var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    ?? throw new InvalidOperationException("AZURE_OPENAI_ENDPOINT is not set.");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME") ?? "gpt-4o-mini";

// Create an agent with the code interpreter hosted tool
AIAgent agent = new AIProjectClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
    .AsAIAgent(
        model: deploymentName,
        instructions: "You are a helpful assistant that can write and execute Python code.",
        tools: [new CodeInterpreterToolDefinition()]);

var response = await agent.RunAsync("Calculate the factorial of 100 using code.");
Console.WriteLine(response);

تحذير

DefaultAzureCredential مناسب للتنمية ولكنه يتطلب دراسة متأنية في الإنتاج. في الإنتاج، ضع في اعتبارك استخدام بيانات اعتماد محددة (على سبيل المثال، ManagedIdentityCredential) لتجنب مشكلات زمن الانتقال، وبحث بيانات الاعتماد غير المقصودة، والمخاطر الأمنية المحتملة من الآليات الاحتياطية.

قراءة إخراج التعليمات البرمجية

// Inspect code interpreter output from the response
foreach (var message in response.Messages)
{
    foreach (var content in message.Contents)
    {
        if (content is CodeInterpreterContent codeContent)
        {
            Console.WriteLine($"Code:\n{codeContent.Code}");
            Console.WriteLine($"Output:\n{codeContent.Output}");
        }
    }
}

يوضح المثال التالي كيفية إنشاء عامل باستخدام أداة مترجم التعليمات البرمجية:

# Copyright (c) Microsoft. All rights reserved.

import asyncio

from agent_framework import (
    Agent,
    Content,
)
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

"""
OpenAI Chat Client with Code Interpreter Example

This sample demonstrates using get_code_interpreter_tool() with OpenAI Chat Client
for Python code execution and mathematical problem solving.
"""


async def main() -> None:
    """Example showing how to use the code interpreter tool with OpenAI Chat."""
    print("=== OpenAI Chat Client Agent with Code Interpreter Example ===")

    client = OpenAIChatClient()
    agent = Agent(
        client=client,
        instructions="You are a helpful assistant that can write and execute Python code to solve problems.",
        tools=client.get_code_interpreter_tool(),
    )

    query = "Use code to get the factorial of 100?"
    print(f"User: {query}")
    result = await agent.run(query)
    print(f"Result: {result}\n")

    for message in result.messages:
        code_blocks = [c for c in message.contents if c.type == "code_interpreter_tool_call"]
        outputs = [c for c in message.contents if c.type == "code_interpreter_tool_result"]

        if code_blocks:
            code_inputs = code_blocks[0].inputs or []
            for content in code_inputs:
                if isinstance(content, Content) and content.type == "text":
                    print(f"Generated code:\n{content.text}")
                    break
        if outputs:
            print("Execution outputs:")
            for out in outputs[0].outputs or []:
                if isinstance(out, Content) and out.type == "text":
                    print(out.text)


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

نموذج مترجم التعليمات البرمجية OpenAI الحالي

يستخدم OpenAIChatClient نموذج مترجم التعليمات البرمجية OpenAI الحالي في مستودع التعليمات البرمجية ويوضح كيفية فحص التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بالإضافة إلى إخراج التنفيذ النهائي:

async def main() -> None:
    """Example showing how to use the code interpreter tool with OpenAI Chat."""
    print("=== OpenAI Chat Client Agent with Code Interpreter Example ===")

    client = OpenAIChatClient()
    agent = Agent(
        client=client,
        instructions="You are a helpful assistant that can write and execute Python code to solve problems.",
        tools=client.get_code_interpreter_tool(),
    )

    query = "Use code to get the factorial of 100?"
    print(f"User: {query}")
    result = await agent.run(query)
    print(f"Result: {result}\n")

    for message in result.messages:
        code_blocks = [c for c in message.contents if c.type == "code_interpreter_tool_call"]
        outputs = [c for c in message.contents if c.type == "code_interpreter_tool_result"]

        if code_blocks:
            code_inputs = code_blocks[0].inputs or []
            for content in code_inputs:
                if isinstance(content, Content) and content.type == "text":
                    print(f"Generated code:\n{content.text}")
                    break
        if outputs:
            print("Execution outputs:")
            for out in outputs[0].outputs or []:
                if isinstance(out, Content) and out.type == "text":
                    print(out.text)


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