OpenAI

يدعم Microsoft Agent Framework وكلاء OpenAI في C# Python وGo. يدعم C# و Python نوعين من عملاء OpenAI — الاستجابات وإكمال الدردشة — بينما يستخدم Go حاليا موفر إكمال الدردشة. الاستجابات هي العميل الأساسي الموصى به عند توفرها: تستهدف واجهة برمجة تطبيقات استجابات OpenAI الأحدث وتدعم المجموعة الكاملة من الأدوات المستضافة (مترجم التعليمات البرمجية، والبحث في الملفات، والبحث على الويب، وMCP المستضاف، وإنشاء الصور). استخدم إكمال الدردشة عندما تحتاج إلى توافق نموذج واسع أو دعم Go أو لديك تكامل "إكمال الدردشة" موجود للاحتفاظ به.

نوع العميل	API	أفضل ل
الاستجابات (مستحسن)	واجهة برمجة التطبيقات للردود	وكلاء كاملو الميزات مع أدوات مستضافة (مترجم التعليمات البرمجية، البحث عن الملفات، البحث على الويب، MCP المستضاف)
إكمال الدردشة	واجهة برمجة تطبيقات إكمال الدردشة	وكلاء بسيطون، دعم نموذج واسع

Note

تم إهمال واجهة برمجة تطبيقات مساعدي OpenAI بواسطة OpenAI. يجب أن تستخدم التعليمات البرمجية الجديدة عميل الاستجابات. إذا كنت تقوم بالترحيل من تطبيق قائم على المساعدين موجود، فشاهد دليل الترحيل نواة دلالية.

الشروع في العمل

أضف حزم NuGet المطلوبة إلى مشروعك.

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

عميل الاستجابات

عميل الاستجابات هو العميل الأساسي الموصى به ويوفر أغنى دعم أداة بما في ذلك مترجم التعليمات البرمجية والبحث في الملفات والبحث على الويب وMCP المستضاف.

using Microsoft.Agents.AI;
using OpenAI;

OpenAIClient client = new OpenAIClient("<your_api_key>");
var responsesClient = client.GetResponsesClient();

AIAgent agent = responsesClient.AsAIAgent(
    model: "gpt-4o-mini",
    instructions: "You are a helpful coding assistant.",
    name: "CodeHelper");

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Write a Python function to sort a list."));

الأدوات المدعومة: أدوات الوظيفة، والموافقة على الأدوات، ومترجم التعليمات البرمجية، والبحث في الملفات، والبحث على الويب، وMCP المستضاف، وأدوات MCP المحلية.

عميل إكمال الدردشة

يوفر عميل إكمال الدردشة طريقة مباشرة لإنشاء وكلاء باستخدام واجهة برمجة تطبيقات إكمال الدردشة. استخدمه عندما تحتاج إلى توافق نموذج واسع أو يكون لديك تكامل "إكمال الدردشة" الحالي.

using Microsoft.Agents.AI;
using OpenAI;

OpenAIClient client = new OpenAIClient("<your_api_key>");
var chatClient = client.GetChatClient("gpt-4o-mini");

AIAgent agent = chatClient.AsAIAgent(
    instructions: "You are good at telling jokes.",
    name: "Joker");

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a joke about a pirate."));

الأدوات المدعومة: أدوات الدالة، البحث على الويب، أدوات MCP المحلية.

عميل المساعدين

Note

تم إهمال واجهة برمجة تطبيقات مساعدي OpenAI بواسطة OpenAI. لم يعد إطار عمل العامل يوثق عميل المساعدين — استخدم عميل الاستجابات أعلاه للتعليمات البرمجية الجديدة. لترحيل تطبيق موجود، راجع دليل الترحيل نواة دلالية.

استخدام العامل

ينتج كلا النوعين من العملاء معيارا AIAgent يدعم نفس عمليات العامل (الدفق ومؤشرات الترابط والبرامج الوسيطة).

لمزيد من المعلومات، راجع البرامج التعليمية بدء الاستخدام.

ادوات

يعرض عملاء OpenAI .NET أسطح أدوات مختلفة اعتمادا على واجهة برمجة التطبيقات التي يستهدفونها. تنطبق نفس المصفوفة على مطابقة عملاء OpenAI Azure على صفحة موفر OpenAI Azure.

الأداة	الردود	إكمال الدردشة
أدوات الدالة	✅	✅
الموافقة على الأداة	✅	✅
مترجم شفرة	✅	❌
البحث عن الملفات	✅	❌
بحث الويب	✅	✅
أدوات MCP المستضافة	✅	❌
أدوات MCP المحلية	✅	✅

Note

يتم توفير الموافقة على الأداة من قبل عميل الدردشة لاستدعاء الوظائف في إطار العمل، لذلك يعمل مع أي استدعاء أداة دالة بغض النظر عن واجهة برمجة التطبيقات الأساسية.

Note

تم إهمال واجهة برمجة تطبيقات مساعدي OpenAI بواسطة OpenAI، ولم يعد Python يشحن عميل/موفر توافق المساعدين. استخدم OpenAIChatClient للاستجابات أو OpenAIChatCompletionClient لإكمال الدردشة. إذا كنت تقوم بالترحيل من إصدار سابق من Agent Framework Python، فشاهد دليل التغييرات الهامة Python. إذا كنت تقوم بالترحيل من نواة دلالية، فشاهد دليل الترحيل نواة دلالية.

Tip

في Python، يستخدم Azure OpenAI الآن نفس agent_framework.openai العملاء الموضحين هنا. قم بتمرير مدخلات توجيه Azure صريحة مثل credential أو azure_endpoint عندما تريد توجيه Azure، ثم قم بتعيين api_version سطح واجهة برمجة التطبيقات Azure الذي تريد استخدامه. إذا OPENAI_API_KEY تم تكوينه، يبقى العملاء العامون على OpenAI حتى عندما AZURE_OPENAI_* تكون المتغيرات موجودة أيضا. إذا كان لديك بالفعل عنوان URL كامل .../openai/v1 ، فاستخدم base_url بدلا من azure_endpoint. للحصول على نقاط نهاية مشروع Microsoft Foundry وخدمة عامل Foundry، راجع صفحة موفر Microsoft Foundry. للحصول على أوقات التشغيل المحلية، راجع Foundry Local.

التثبيت

pip install agent-framework-openai

agent-framework-openaiهي حزمة موفر Python الاختيارية لكل من OpenAI المباشر واستخدام OpenAI Azure.

إعادة استخدام عميل الاستجابات بشكل متزامن

يمكن أن يخدم مثيل واحد OpenAIChatClient مكالمات متزامنة غير متزامنة على نفس حلقة الحدث، بما في ذلك الدفق المتداخل والمكالمات غير المتدفقة. لا ينطبق هذا الضمان على OpenAIChatCompletionClient.

إنشاء منفصل Agent و AgentSession لكل تشغيل متزامن، وتمرير رسائل وخيارات منفصلة. يجب أن تدعم البرامج الوسيطة والأدوات واسترجاعات الاتصال التي يوفرها المستخدم أيضا التزامن. لا تشارك العميل عبر مؤشرات ترابط نظام التشغيل أو حلقات الأحداث، أو قم بتحول تكوينه أثناء تنشيط المكالمات.

الإعداد

يستخدم عملاء الدردشة Python OpenAI أنماط متغير البيئة هذه:

الردود

OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
OPENAI_CHAT_MODEL="gpt-4o-mini"
# Optional shared fallback:
# OPENAI_MODEL="gpt-4o-mini"

إكمال الدردشة

OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
OPENAI_CHAT_COMPLETION_MODEL="gpt-4o-mini"
# Optional shared fallback:
# OPENAI_MODEL="gpt-4o-mini"

Azure OpenAI مع نفس العملاء

يستخدم Azure OpenAI الآن نفس عملاء OpenAI Python مثل OpenAI المباشر. النمط المفضل والأوضح Azure هو تمرير مدخلات توجيه Azure صريحة مثل credential أو azure_endpoint، ثم تعيين api_version Azure بمجرد تحديد التوجيه. إذا OPENAI_API_KEY تم تعيين، يبقى العملاء العامون على OpenAI إلا إذا قمت بتمرير مدخلات التوجيه Azure هذه. إذا كان لديك AZURE_OPENAI_* إعدادات فقط، Azure البيئة الاحتياطية لا تزال تعمل. OpenAIChatClient AZURE_OPENAI_CHAT_MODELيفضل ، OpenAIChatCompletionClient ويفضل AZURE_OPENAI_CHAT_COMPLETION_MODEL، وكلاهما يعود إلى AZURE_OPENAI_MODEL.

التثبيت azure-identity عند استخدام credential= المصادقة:

pip install azure-identity

AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://<resource>.openai.azure.com"
AZURE_OPENAI_CHAT_MODEL="gpt-4o-mini"
# Optional shared fallback:
# AZURE_OPENAI_MODEL="gpt-4o-mini"
AZURE_OPENAI_API_VERSION="your-api-version"

import asyncio
import os
from agent_framework import Agent
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential

async def main():
    agent = Agent(
        client=OpenAIChatClient(
            model=os.environ["AZURE_OPENAI_CHAT_MODEL"],
            azure_endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"],
            api_version=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION"),
            credential=AzureCliCredential(),
        ),
        name="AzureOpenAIResponsesAgent",
        instructions="You are a helpful assistant.",
    )

    result = await agent.run("Hello!")
    print(result)

asyncio.run(main())

إذا كان لديك بالفعل عنوان URL كامل Azure OpenAI ينتهي ب /openai/v1، فمرره بدلا base_url من azure_endpoint. حافظ على api_version محاذاة Azure سطح واجهة برمجة تطبيقات OpenAI الذي تستخدمه. إذا OPENAI_API_KEY تم تعيينه أيضا في بيئتك، فإن هذه المدخلات Azure الصريحة تحافظ على العميل على Azure.

Note

استخدم OpenAIChatClient لواجهة برمجة تطبيقات الاستجابات. بالنسبة Azure مصادقة المفتاح، لا يزال بإمكانك تمرير api_key، ولكن credential= الآن هو سطح المصادقة Azure المفضل.

Azure التضمينات مع عائلة العميل نفسها

OpenAIEmbeddingClient يتبع نفس قواعد التوجيه مثل عملاء الدردشة. بالنسبة Azure التضمينات، قم بتمرير توزيع التضمين كمدخلات model Azure صريحة وتفضلها:

import os
from agent_framework.openai import OpenAIEmbeddingClient
from azure.identity import AzureCliCredential

client = OpenAIEmbeddingClient(
    model=os.environ["AZURE_OPENAI_EMBEDDING_MODEL"],
    azure_endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"],
    api_version=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION"),
    credential=AzureCliCredential(),
)

إنشاء عوامل OpenAI

الردود

OpenAIChatClient يستخدم واجهة برمجة تطبيقات الاستجابات — العميل الأساسي الموصى به مع دعم الأدوات المستضافة.

import asyncio
from agent_framework import Agent
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

async def main():
    agent = Agent(
        client=OpenAIChatClient(),
        name="FullFeaturedAgent",
        instructions="You are a helpful assistant with access to many tools.",
    )
    result = await agent.run("Write and run a Python script that calculates fibonacci numbers.")
    print(result)

asyncio.run(main())

الأدوات المدعومة: أدوات الوظيفة، والموافقة على الأدوات، ومترجم التعليمات البرمجية، والبحث في الملفات، والبحث على الويب، وMCP المستضاف، وأدوات MCP المحلية.

أدوات مستضافة مع عميل الاستجابات

يوفر get_*_tool() عميل الاستجابات أساليب لكل نوع أداة مستضافة:

from agent_framework import Agent

async def hosted_tools_example():
    client = OpenAIChatClient()

    # Each tool is created via a client method
    code_interpreter = client.get_code_interpreter_tool()
    web_search = client.get_web_search_tool()
    file_search = client.get_file_search_tool(vector_store_ids=["vs_abc123"])
    mcp_tool = client.get_mcp_tool(
        name="GitHub",
        url="https://api.githubcopilot.com/mcp/",
        approval_mode="never_require",
    )

    agent = Agent(
        client=client,
        name="PowerAgent",
        instructions="You have access to code execution, web search, files, and GitHub.",
        tools=[code_interpreter, web_search, file_search, mcp_tool],
    )
    result = await agent.run("Search the web for Python best practices, then write a summary.")
    print(result)

إكمال الدردشة

OpenAIChatCompletionClient يستخدم واجهة برمجة تطبيقات إكمال الدردشة — استخدمها عندما تحتاج إلى توافق نموذج واسع أو يكون لديك تكامل Chat Completions موجود.

import asyncio
from agent_framework import Agent
from agent_framework.openai import OpenAIChatCompletionClient

async def main():
    agent = Agent(
        client=OpenAIChatCompletionClient(),
        name="HelpfulAssistant",
        instructions="You are a helpful assistant.",
    )
    result = await agent.run("Hello, how can you help me?")
    print(result)

asyncio.run(main())

الأدوات المدعومة: أدوات الدالة، البحث على الويب، أدوات MCP المحلية.

تكييف نقاط النهاية المتوافقة مع OpenAI

تضيف بعض نقاط النهاية المتوافقة مع OpenAI حقولا ليست جزءا من تنسيق سلك إكمال الدردشة. يستخدم response_parser لمرحلة ما بعد معالجة المحتوى من كل اختيار استجابة أو دلتا البث. استخدم message_preparer لمعالجة قواميس الطلب التي تم إنشاؤها لكل إطار عمل Messageبعد المعالجة . يتم تشغيل كل من الخطافين بعد التحويل الافتراضي وهما اختياريان.

على سبيل المثال، ترجع بعض نقاط نهاية vLLM المنطق في حقل المستوى reasoning الأعلى وتتطلب هذا الحقل في الأدوار اللاحقة. يعرض هذا المثال القيمة كمحتوى منطقي ويعيد تكرارها دون تصنيف العميل:

from typing import Any

from agent_framework import Content, Message
from agent_framework.openai import OpenAIChatCompletionClient

_REASONING_FIELD = "_source_reasoning_field"


def parse_vllm_reasoning(
    response_message: Any,
    contents: list[Content],
) -> list[Content]:
    reasoning = getattr(response_message, "reasoning", None)
    if not isinstance(reasoning, str) or not reasoning:
        return contents

    return [
        *contents,
        Content.from_text_reasoning(
            text=reasoning,
            additional_properties={_REASONING_FIELD: "reasoning"},
        ),
    ]


def prepare_vllm_reasoning(
    message: Message,
    request_messages: list[dict[str, Any]],
) -> list[dict[str, Any]]:
    surfaced = [
        (content.additional_properties[_REASONING_FIELD], content.text)
        for content in message.contents
        if content.type == "text_reasoning"
        and _REASONING_FIELD in content.additional_properties
        and content.text
    ]
    if not surfaced:
        return request_messages

    prepared = list(request_messages)
    fields: dict[str, str] = {}
    for field_name, text in surfaced:
        for index, item in enumerate(prepared):
            if (
                item.get("role") == "assistant"
                and "tool_calls" not in item
                and item.get("content") == text
            ):
                prepared.pop(index)
                break
        fields[field_name] = fields.get(field_name, "") + text

    if prepared:
        prepared[-1].update(fields)
    return prepared


client = OpenAIChatCompletionClient(
    model="<model-name>",
    base_url="https://<provider-endpoint>/v1",
    response_parser=parse_vllm_reasoning,
    message_preparer=prepare_vllm_reasoning,
)

يتلقى المحلل OpenAI SDK ChatCompletionMessage للاستجابات غير المتدفقة أو ChoiceDelta للاستجابات المتدفقة. يعمل المحضر مرة واحدة لكل إطار عمل Message، بما في ذلك رسائل النظام والمطور.

بحث على الويب مع إكمال الدردشة

from agent_framework import Agent

async def web_search_example():
    client = OpenAIChatCompletionClient()
    web_search = client.get_web_search_tool()

    agent = Agent(
        client=client,
        name="SearchBot",
        instructions="You can search the web for current information.",
        tools=web_search,
    )
    result = await agent.run("What are the latest developments in AI?")
    print(result)

Important

لم يعد Python يشحن عميل/موفر توافق المساعدين. بالنسبة للتعليمات البرمجية Python الحالية، استخدم OpenAIChatClient لسيناريوهات واجهة برمجة تطبيقات الاستجابات أو OpenAIChatCompletionClient لإكمال الدردشة. إذا كنت بحاجة إلى عامل مدار بواسطة الخدمة في Microsoft Foundry، فشاهد صفحة موفر Microsoft Foundry.

الميزات الشائعة

تدعم أنواع العملاء هذه ميزات الوكيل القياسية هذه:

أدوات الدالة

from agent_framework import Agent, tool

@tool
def get_weather(location: str) -> str:
    """Get the weather for a given location."""
    return f"The weather in {location} is sunny, 25°C."

async def example():
    agent = Agent(
        client=OpenAIChatClient(),
        instructions="You are a weather assistant.",
        tools=get_weather,
    )
    result = await agent.run("What's the weather in Tokyo?")
    print(result)

محادثات متعددة الأدوار

from agent_framework import Agent
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

async def thread_example():
    agent = Agent(
        client=OpenAIChatClient(),
        instructions="You are a helpful assistant.",
    )
    session = agent.create_session()

    result1 = await agent.run("My name is Alice", session=session)
    print(result1)
    result2 = await agent.run("What's my name?", session=session)
    print(result2)  # Remembers "Alice"

البث المباشر

from agent_framework import Agent
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

async def streaming_example():
    agent = Agent(
        client=OpenAIChatClient(),
        instructions="You are a creative storyteller.",
    )
    print("Agent: ", end="", flush=True)
    async for chunk in agent.run("Tell me a short story about AI.", stream=True):
        if chunk.text:
            print(chunk.text, end="", flush=True)
    print()

التخزين المؤقت الفوري

على النماذج التي تدعم نقاط التوقف الصريحة لذاكرة التخزين المؤقت للمطالبة، OpenAIChatClient يمكن استخدام prompt_cache_keyprompt_cache_optionsو و Content.additional_properties["prompt_cache_breakpoint"] للتحكم في البادئة القابلة لإعادة الاستخدام. يمكن فوترة عمليات كتابة ذاكرة التخزين المؤقت بشكل منفصل على النماذج المدعومة.

يتم تسوية استخدام ذاكرة التخزين المؤقت OpenAI في response.usage_details:

• cache_creation_input_token_count - الرموز المميزة للإدخال المكتوبة إلى ذاكرة التخزين المؤقت التي يديرها الموفر.
• cache_read_input_token_count - رموز الإدخال المميزة التي يتم تقديمها من ذاكرة التخزين المؤقت.

عند تمكين OpenTelemetry، تعين هذه القيم إلى gen_ai.usage.cache_creation.input_tokens و gen_ai.usage.cache_read.input_tokens.

import asyncio
import time

from agent_framework import Content, Message
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient, OpenAIChatOptions
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
# A stable block of context that is reused across requests, for example a product
# catalog, a policy document, or long system guidance. Repeated here to clear the
# 1024-token minimum a cache breakpoint requires.
STABLE_CONTEXT = (
    "You are a support assistant for the Contoso appliance store. "
    "Always answer briefly, quote the relevant catalog section, and never invent "
    "model numbers. If a question is out of scope, say so and point the customer "
    "to support@contoso.example. "
) * 40


def build_messages(question: str) -> list[Message]:
    """Build a request with a cache breakpoint at the end of the stable prefix."""
    return [
        Message(
            role="user",
            contents=[
                Content.from_text(
                    STABLE_CONTEXT,
                    additional_properties={"prompt_cache_breakpoint": {"mode": "explicit"}},
                )
            ],
        ),
        Message(role="user", contents=[Content.from_text(question)]),
    ]


async def main() -> None:
    print("\033[92m=== OpenAI Chat Client Prompt Caching Example ===\033[0m\n")

    client = OpenAIChatClient[OpenAIChatOptions](model="gpt-5.6-luna")
    options: OpenAIChatOptions = {
        "prompt_cache_options": {"mode": "explicit"},
        "prompt_cache_key": f"contoso_appliance_store-{time.time()}",
    }

    questions = ["Do you sell refrigerators?", "What is the return policy contact?"]
    for turn, question in enumerate(questions, start=1):
        response = await client.get_response(build_messages(question), options=options)
        usage = response.usage_details or {}
        cached = usage.get("cache_read_input_token_count", 0)
        cached_write = usage.get("cache_creation_input_token_count", 0)
        print(f"Turn {turn}: {question}")
        print(f"  Answer: {response.text}")
        print(f"  Cached input tokens (read): {cached}\n")
        print(f"  Cached input tokens (created): {cached_write}\n")
        if turn < len(questions):
            # A freshly written cache entry becomes readable shortly after the request
            # completes; the brief pause keeps the next turn from racing this one.
            await asyncio.sleep(2)

    print("The first turn writes the prefix to the cache; later turns read it back.")

استخدام العامل

تنتج جميع أنواع العملاء معيارا Agent يدعم نفس العمليات.

لمزيد من المعلومات، راجع البرامج التعليمية بدء الاستخدام.

ادوات

يعرض عملاء Python OpenAI أسطح أدوات مختلفة اعتمادا على واجهة برمجة التطبيقات الأساسية. OpenAIChatClient(الاستجابات) تشحن مصانع الأدوات المستضافة عبر client.get_*_tool(...) — get_code_interpreter_toolو get_file_search_toolوget_shell_toolget_web_search_toolget_image_generation_tool.get_mcp_tool OpenAIChatCompletionClient يعرض get_web_search_toolفقط . يعمل كلاهما مع أدوات الدالة وخوادم MCP المحلية.

تنطبق نفس المصفوفة عند توجيه هؤلاء العملاء إلى Azure OpenAI — راجع Azure OpenAI.

الأداة	OpenAIChatClient (الاستجابات)	OpenAIChatCompletionClient (إكمال الدردشة)
أدوات الدالة	✅	✅
الموافقة على الأداة	✅	✅
مترجم شفرة	✅	❌
البحث عن الملفات	✅	❌
بحث الويب	✅	✅
إنشاء الصور	✅ (get_image_generation_tool)	❌
Hosted Shell	✅ (get_shell_tool)	❌
أدوات MCP المستضافة	✅	❌
أدوات MCP المحلية	✅	✅

Note

تتم معالجة الموافقة على الأداة من قبل عميل الدردشة لاستدعاء الوظائف في إطار العمل، لذلك يعمل مع أي استدعاء أداة دالة بغض النظر عن واجهة برمجة التطبيقات الأساسية.

اكتمال دردشة OpenAI

openaiprovider تنشئ الحزمة عوامل باستخدام واجهة برمجة تطبيقات OpenAI Chat Completions.

التثبيت

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

Direct OpenAI

import (
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/agent"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/provider/openaiprovider"

    "github.com/openai/openai-go/v3"
)

a := openaiprovider.NewChatCompletionsAgent(
    openai.NewClient(), // uses OPENAI_API_KEY env var
    openaiprovider.AgentConfig{
        Model: "gpt-4o-mini",
        Instructions: "You are a helpful assistant.",
        Config: agent.Config{
            Name:         "MyAgent",
        },
    },
)

resp, err := a.RunText(ctx, "Tell me a joke.").Collect()

Azure OpenAI

استخدم نفس openaiprovider الحزمة مع بيانات اعتماد Azure:

import (
    "github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
    openai "github.com/openai/openai-go/v3"
    "github.com/openai/openai-go/v3/azure"
)

token, _ := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)

a := openaiprovider.NewChatCompletionsAgent(
    openai.NewClient(
        azure.WithEndpoint(endpoint, apiVersion),
        azure.WithTokenCredential(token),
    ),
    openaiprovider.AgentConfig{
        Model: deployment,
        Instructions: "You are a helpful assistant.",
        Config: agent.Config{
        },
    },
)

تحذير

azidentity.NewDefaultAzureCredential مناسب للتنمية ولكنه يتطلب دراسة متأنية في الإنتاج. في الإنتاج، ضع في اعتبارك استخدام بيانات اعتماد معينة، مثل azidentity.NewManagedIdentityCredential، لتجنب مشكلات زمن الانتقال، وبحث بيانات الاعتماد غير المقصودة، والمخاطر الأمنية المحتملة من الآليات الاحتياطية.

خيارات مخصصة

قم بتمرير الخيارات الخاصة بموفر الخدمة باستخدام openaiprovider.ChatCompletionNewParams:

resp, err := a.RunText(ctx, "Hello!",
    openaiprovider.ChatCompletionNewParams(openai.ChatCompletionNewParams{
        Temperature: openai.Float(0.7),
    }),
).Collect()

الأدوات المدعومة: أدوات الدالة، البحث على الويب، أدوات MCP المحلية.

Tip

راجع نموذج موفر OpenAIوعينة Azure OpenAI للحصول على أمثلة كاملة.

الخطوات التالية

مايكروسوفت فاوندري