Přehled nástrojů agenta pro službu Foundry Agent Service

Nástroje rozšiřují možnosti agentů ve službě Microsoft Foundry Agent Service. Agent sám používá k vygenerování textu model Foundry, ale nástroje umožňují provádět akce – vyhledávání na webu, spouštění kódu, dotazování na data nebo volání vlastních rozhraní API. Tento článek vysvětluje, jaké nástroje jsou, jaké typy nástrojů jsou k dispozici, jak používat nástroj v agentu a jak spravovat ověřování. Zavádí také katalog nástrojů Foundry, kde vyhledáte a konfigurujete nástroje. Pokud chcete používat nástroje, potřebujete přístup k projektu Foundry a oprávnění ke správě nástrojů v daném projektu.

Poznámka

Katalog nástrojů Foundry a základní rozhraní nástrojů jsou obecně dostupné. Některé jednotlivé nástroje jsou stále ve verzi Preview, jak je uvedeno v seznamu nástrojů v tomto článku. Vlastní stránka jednotlivých nástrojů také označuje stav náhledu bannerem. Nástroje preview podléhají dodatečným podmínkám použití.

Co jsou nástroje?

Nástroj je schopnost, kterou může agent vyvolat během konverzace za účelem provedení konkrétní úlohy. Když agent obdrží zprávu od uživatele, model Foundry, který pohání agenta, rozhodne, zda má nástroj zavolat na základě pokynů agenta a dostupných definic nástrojů. Agent odešle požadavek na nástroj, který vaše aplikace nebo služba vykoná, a výsledek se vrátí zpět do konverzace, aby agent mohl dal pokračovat s přesnými a aktuálními informacemi.

Nástroje umožňují agentům přecházet nad rámec generování textu. Například agent může:

• Než odpovíte, vyhledejte na webu aktuální informace.
• Spuštěním Python kódu analyzujte datovou sadu a vygenerujte graf.
• Proveďte dotaz na vektorové úložiště vašich dokumentů, aby byla odpověď založena na vašich datech.
• Zavolejte externí API, abyste vyhledali záznam zákazníka nebo vytvořili lístek podpory.

Typy nástrojů

Služba Foundry Agent service poskytuje dvě kategorie nástrojů: integrované nástroje, které jsou připravené k použití po základní konfiguraci, a vlastní nástroje, které vám umožní přinést si vlastní možnosti.

Integrované nástroje

Služba Foundry Agent service poskytuje integrované nástroje jako předkonfigurované funkce. Tyto nástroje povolíte na svém agentovi a spuštění zajišťuje služba. Tyto nástroje nevyžadují externí hostování ani vlastní kód.

Mezi nejčastěji používané integrované nástroje patří:

• Vyhledávání na webu – přidejte do svého agenta vyhledávání na webu. Agent načte informace z veřejného webu v reálném čase a vrátí odpovědi s vloženými citacemi. Tato metoda je doporučeným způsobem pro přidání uzemnění webové technologie. Pro pokročilé scénáře, jako je filtrování specifické pro trh, se podívejte na Použití nástrojů Bing pro integraci a na přehled webové integrace.
• Code Interpret – Umožní agentům zapisovat a spouštět kód Python v prostředí v izolovaném prostoru (sandbox) pro analýzu dat, matematiku a generování grafů.
• Hledání souborů – rozšíření agentů o znalosti z nahraných souborů nebo proprietárních dokumentů pomocí vektorového vyhledávání.
• Volání funkcí – definujte vlastní funkce, které může agent volat. Aplikace spustí funkci a vrátí výsledek.

Úplný seznam předdefinovaných nástrojů najdete v tématu Všechny integrované nástroje.

Vlastní nástroje

Vlastní nástroje umožňují rozšířit agenta o vlastní rozhraní API, služby nebo jiné agenty. Vlastní nástroje používejte, když integrované nástroje nepokrývají váš scénář.

Mezi nejběžnější možnosti vlastních nástrojů patří:

• Model Context Protocol (MCP) – Připojte agenta k nástrojům hostovaným na koncovém bodu serveru MCP. Nejlepší je pro nástroje sdílené napříč několika agenty nebo spravované jiným týmem.
• Agent-to-Agent (A2A) (Preview) – připojte agenta k jiným agentům prostřednictvím koncových bodů kompatibilních s A2A pro komunikaci mezi agenty.
• Nástroj OpenAPI – Připojení agenta k externím rozhraním HTTP API pomocí specifikace OpenAPI 3.0 nebo 3.1

Úplný seznam možností vlastních nástrojů najdete v tématu Všechny vlastní nástroje.

Sada nástrojů

toolbox je kurátorovaná sada nástrojů, jako je vyhledávání na webu, Azure AI Vyhledávač, interpret kódu, vyhledávání souborů, servery MCP a nástroje OpenAPI, které nakonfigurujete jednou a zveřejníte jako jeden koncový bod kompatibilní s MCP. Místo připojení jednotlivých nástrojů ke každé definici agenta definujte kolekci v sadě nástrojů a připojte libovolného agenta ke koncovému bodu sady nástrojů. Vzhledem k tomu, že sada nástrojů zpřístupňuje koncový bod kompatibilní s MCP, může ho jakýkoli modul runtime podporující MCP využívat – včetně agentů vytvořených pomocí Microsoft Agent Framework, LangGraph, GitHub Copilot SDK a vlastního kódu.

Sady nástrojů podporují správu verzí. Vytvořte více verzí, otestujte novou verzi na koncovém bodu specifickém pro konkrétní verzi a až bude připravená, upřednostníte ji na výchozí. Agenti, kteří se připojují ke koncovému bodu příjemce sady nástrojů, automaticky obdrží upřednostněnou výchozí verzi beze změn kódu. Podrobnosti najdete v tématu Správa verzí panelu nástrojů.

Centrálně spravujte ověřování pro nástroje v sadě nástrojů. Softwarová sada nástrojů zpracovává vložení přihlašovacích údajů, aktualizaci tokenů a vynucování zásad v reálném čase prostřednictvím Microsoft Entra ID a OAuth, takže agenti nemusí spravovat přihlašovací údaje pro každý nástroj jednotlivě. Podrobnosti o ověřování najdete v tématu Nastavení ověřování serveru MCP.

Postup nastavení najdete v tématu Vytvoření a použití sady nástrojů Foundry.

Použití nástroje v agentu

Pokud chcete přidat nástroj do agenta, zahrňte ho do seznamu nástrojů agenta při vytváření nebo aktualizaci definice agenta. Následující příklad vytvoří agenta s povoleným nástrojem pro vyhledávání na webu a odešle dotaz:

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import PromptAgentDefinition, WebSearchTool

# Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint"

# Create clients to call Foundry API
project = AIProjectClient(
    endpoint=PROJECT_ENDPOINT,
    credential=DefaultAzureCredential(),
)
openai = project.get_openai_client()

# Create an agent with web search enabled
agent = project.agents.create_version(
    agent_name="web-search-agent",
    definition=PromptAgentDefinition(
        model="gpt-4.1-mini",
        instructions="You are a helpful assistant that can search the web.",
        tools=[WebSearchTool()],
    ),
)

# Send a query
response = openai.responses.create(
    input="What are the latest updates to Microsoft Foundry?",
    extra_body={"agent_reference": {"name": agent.name, "type": "agent_reference"}},
)
print(response.output_text)

Každý typ nástroje má vlastní konfiguraci. Podrobné nastavení a ukázky kódu ve všech podporovaných jazycích najdete v návodech jednotlivých nástrojů propojených v části Typy nástrojů .

Přizpůsobení chování nástrojů za běhu pomocí strukturovaných vstupů

Ve výchozím nastavení jsou při vytváření agenta pevně stanoveny konfigurace nástrojů, jako jsou ID souborů, ID úložiště vektorů a koncové body serveru MCP. Strukturované vstupy ve vlastnostech nástroje umožňují přepsat tyto hodnoty za běhu bez vytvoření nové verze agenta.

Strukturované vstupy jsou užitečné v následujících případech:

• Různí uživatelé potřebují různá vektorová úložiště nebo soubory na základě jejich kontextu.
• Chcete znovu použít stejnou definici agenta napříč prostředími (vývoj, příprava, produkční prostředí).
• Koncové body serveru MCP nebo ověřovací tokeny se liší podle požadavku.

Následující vlastnosti nástroje podporují přizpůsobení prostřednictvím strukturovaných vstupů:

Typ nástroje	Vlastnost	Popis
file_search	vector_store_ids	Pole ID úložišť vektorů Prázdné hodnoty se za běhu odstraňují.
code_interpreter	container, container.file_ids	ID kontejneru nebo ID souborů v rámci automatického kontejneru Prázdné hodnoty se za běhu odstraňují.
mcp	server_label, server_url, headers	Popisek serveru MCP, adresa URL a hodnoty hlaviček HTTP

Například definice agenta se šablonovaným úložištěm vektorů:

{
  "tools": [
    {
      "type": "file_search",
      "vector_store_ids": ["vs_base_kb", "{{customer_kb}}"]
    }
  ],
  "structured_inputs": {
    "customer_kb": {
      "description": "Vector store ID for the customer's knowledge base",
      "required": true,
      "schema": { "type": "string" }
    }
  }
}

Za běhu zadejte skutečnou hodnotu:

{
  "agent": { "type": "agent_reference", "name": "support-agent", "version": "1" },
  "input": [{ "type": "text", "text": "How do I upgrade my account?" }],
  "structured_inputs": {
    "customer_kb": "vs_premium_kb_2024"
  }
}

Správa ověřování pro nástroje

Různé nástroje vyžadují různé přístupy k ověřování. Porozumění těmto možnostem vám pomůže bezpečně propojit nástroje.

Integrované nástroje

Většina integrovaných nástrojů, jako je interpret kódu a vyhledávání souborů, se automaticky ověřuje prostřednictvím služby agenta Foundry a nevyžaduje žádnou další konfiguraci. Nástroje, které se připojují k externím zdrojům dat, jako jsou Azure AI Vyhledávač nebo SharePoint, používají připojení, které nakonfigurujete ve vašem projektu Foundry.

Servery MCP

Servery MCP podporují více metod ověřování v závislosti na serveru: ověřování na základě klíčů (klíč rozhraní API nebo token), ověřování Microsoft Entra (spravovaná identita) a ověřování OAuth pro předávání identity na úrovni uživatele.

Následující příklad se připojí k serveru MCP pomocí ověřování na základě klíčů. Uložte přihlašovací údaje do připojení projektu a při vytváření nástroje pak na název připojení odkazujte:

from azure.ai.projects.models import MCPTool

tool = MCPTool(
    server_label="github",
    server_url="https://api.githubcopilot.com/mcp",
    require_approval="always",
    project_connection_id="my-github-connection",
)

Pro Microsoft Entra ověřování použijte místo připojení identitu agenta nebo spravovanou identitu projektu. Služba požádá o token automaticky. V případě předávání identity OAuth (ověřování podle uživatele) vygeneruje služba agenta odkaz na vyjádření souhlasu, který uživatelé autorizuje při prvním použití.

Podrobný postup nastavení pro všechny metody najdete v tématu Nastavení ověřování serveru MCP.

Tip

Pokud máte pochybnosti, začněte ověřováním Microsoft Entra, pokud ho server MCP podporuje. Eliminuje potřebu správy tajných kódů a poskytuje integrovanou obměnu tokenů.

Nástroje OpenAPI

Nástroje OpenAPI podporují anonymní ověřování, API klíč a spravovanou identitu. Konfigurace ověřování je součástí definice nástroje.

Anonymní ověřování – použijte, když rozhraní API nevyžaduje přihlašovací údaje:

from azure.ai.projects.models import (
    OpenApiTool,
    OpenApiFunctionDefinition,
    OpenApiAnonymousAuthDetails,
)

weather_tool = OpenApiTool(
    openapi=OpenApiFunctionDefinition(
        name="get_weather",
        spec=openapi_spec,
        description="Retrieve weather information for a location.",
        auth=OpenApiAnonymousAuthDetails(),
    )
)

Ověřování pomocí klíče rozhraní API – uložte klíč do připojení projektu a pak na něj odkazujte. Specifikace OpenAPI musí obsahovat securitySchemes a security oddíly:

from azure.ai.projects.models import (
    OpenApiTool,
    OpenApiFunctionDefinition,
    OpenApiKeyAuthDetails,
)

api_tool = OpenApiTool(
    openapi=OpenApiFunctionDefinition(
        name="get_orders",
        spec=openapi_spec,
        description="Look up customer orders.",
        auth=OpenApiKeyAuthDetails(
            project_connection_id="my-api-connection"
        ),
    )
)

Informace o konfiguraci spravované identity najdete v tématu Připojení agentů k nástrojům OpenAPI.

Tip

Zachází se všemi přihlašovacími údaji jako s tajnými kódy. Zadejte pouze minimální požadované hlavičky, nezahrnujte přihlašovací údaje do výzev a projděte si postupy zpracování dat poskytovatele. Informace o ovládacích prvcích zásad správného řízení, jako jsou omezení rychlosti a omezení IP adres u nástrojů MCP, najdete v tématu Řízení nástrojů MCP pomocí brány AI.

Všechny integrované nástroje

V následující tabulce jsou uvedeny všechny integrované nástroje dostupné ve službě Agent Foundry.

Nástroj	Popis
Vyhledávání na webu	Načtěte informace z veřejného webu v reálném čase a vraťte odpovědi pomocí vložených citací.
Interpretér kódu	Psát a spouštět kód Python v prostředí v izolovaném prostoru (sandbox).
Interpretér vlastního kódu (Preview)	Přizpůsobte prostředky interpreta kódu, Python balíčky a prostředí Container Apps.
Hledání souborů	Rozšiřte agenty o znalosti z nahraných souborů nebo proprietárních dokumentů.
Azure AI Vyhledávač	Založit agenty na datech z existujícího indexu Azure AI Vyhledávač.
Azure Functions	Povolte agentům volání Azure Functions, aby mohli provádět vlastní akce a načítat dynamická data.
Volání funkcí	Definujte vlastní funkce, které může agent používat. Aplikace spustí funkci a vrátí výsledek.
Generování obrázků (Preview)	Vygenerujte obrázky jako součást konverzací a pracovních postupů.
Automatizace prohlížeče (Preview)	Provádění úloh prohlížeče prostřednictvím výzev v přirozeném jazyce
Použití počítače (Preview)	Interakce s počítačovými systémy prostřednictvím jejich uživatelských rozhraní
Microsoft Fabric (Preview)	Připojte se k datovému agentu Microsoft Fabric pro analýzu dat.
SharePoint (Preview)	Chatujte se soukromými dokumenty uloženými v SharePoint.

Tip

Pokročilé scénáře pro ukotvení webu najdete v tématu Ukotvení pomocí nástrojů Bingu a přehledem webového ukotvení.

Všechny přizpůsobené nástroje

V následující tabulce jsou uvedeny všechny možnosti vlastních nástrojů pro připojení vlastních možností k agentovi.

Nástroj	Popis
Protokol modelového kontextu (MCP)	Připojte agenta k nástrojům hostovaným na koncovém bodu serveru MCP.
Nástroj OpenAPI	Připojte agenta k externím rozhraním API pomocí specifikace OpenAPI 3.0 nebo 3.1.
Agent-to-Agent (A2A) (Preview)	Připojte agenta k jiným agentům prostřednictvím koncových bodů kompatibilních s A2A.
Panel nástrojů	Sbalte několik nástrojů do jednoho koncového bodu MCP pro opakované použití napříč agenty.

Klíčové koncepty

Pomocí těchto definic můžete zachovat konzistenci terminologie:

Termín	Význam
Nástroje pro software Foundry	Prostředí portálu, ve kterém zjistíte, nakonfigurujete a spravujete nástroje pro agenty.
Katalog nástrojů	Seznam dostupných nástrojů, včetně veřejných a organizačních nástrojů
Soukromý katalog nástrojů	Katalog s oborem organizace pro nástroje, které můžou zjišťovat a konfigurovat jenom uživatelé ve vaší organizaci.
Server MCP	Server, který zveřejňuje nástroje pomocí protokolu MCP (Model Context Protocol).
Vzdálený server MCP	Server MCP hostovaný vydavatelem. Nakonfigurujete ho tak, že poskytnete požadovaná nastavení, například koncový bod a podrobnosti ověřování.
Místní server MCP	Server MCP, který hostujete sami, a pak se připojte k Foundry tím, že poskytnete jeho vzdálený koncový bod.
Vlastní nástroj	Nástroj, který přidáte tak, že poskytnete vlastní koncový bod nebo specifikaci, jako je koncový bod MCP, specifikace OpenAPI nebo koncové body A2A (Agent-to-Agent).
Sada nástrojů	Kurátorovaná sada nástrojů, které nakonfigurujete jednou a zveřejníte jako jeden koncový bod MCP pro použití napříč několika agenty.

Poznámka

Pokud vás zajímá, jak přinést oficiální, vzdálené servery MCP všem zákazníkům Foundry, vyplňte tento formulář.

Důležité informace o používání služeb a serverů od jiných než Microsoftu

Vaše použití připojených služeb a serverů jiných než Microsoft ("služby jiných než Microsoft") podléhá podmínkám dohodnutým mezi vámi a poskytovatelem služeb. Služby, které nejsou od Microsoftu, jsou produkty, které nejsou od Microsoftu podle vaší smlouvy, která řídí používání online služeb Microsoft. cs-CZ: Když se připojíte ke službám, které nejsou od Microsoftu, některá vaše data (například obsah výzvy) se odešlou do těchto služeb, nebo vaše aplikace může přijímat data z těchto služeb. Zodpovídáte za používání jiných než služby Microsoft a dat spolu s poplatky souvisejícími s tímto použitím.

Třetí strany (nikoli Microsoft) vytvářejí služby jiných dodavatelů než Microsoft, včetně vzdálených serverů MCP, ke kterým se rozhodnete připojit. Microsoft tyto servery neotestuje ani neověřuje. Microsoft nenese odpovědnost vůči vám ani ostatním v souvislosti s vaším používáním žádných služeb Microsoft.

Pečlivě zkontrolujte a sledujte servery MCP, které přidáte do služby agenta Foundry. Místo proxy serverů se spoléhají na servery hostované důvěryhodnými poskytovateli služeb.

Nástroj MCP může předat vlastní hlavičky, které vzdálený server MCP může vyžadovat k ověření. Zacházet s přihlašovacími údaji jako s tajnými kódy:

• Zadejte pouze minimální povinná záhlaví.
• Nezahrnujte přihlašovací údaje do výzev.
• Pokud protokolujete požadavky na auditování, vyhněte se protokolování tajemství nebo citlivého obsahu výzvy.
• Projděte si postupy zpracování dat poskytovatele, včetně uchovávání a umístění dat.

Zjišťování a správa nástrojů na portálu

Na portálu Foundry přejděte do svého projektu a vyberte Sestavit>nástroje , aby se otevřely Nástroje Foundry. Odtud můžete procházet katalog nástrojů, konfigurovat nástroje a přidávat je do agentů. Pokud potřebujete nástroje, které jsou viditelné jenom ve vaší organizaci, vytvořte soukromý katalog nástrojů.

K prozkoumání nástrojů během sestavování použijte dětské hřiště Agenti. Další informace najdete v tématu Microsoft Foundry Playgrounds.

Typy nástrojů v katalogu

Katalog nástrojů obsahuje tři typy položek:

Vzdálený server MCP: Vydavatel hostuje server a poskytuje statický nebo dynamický koncový bod. Postupujte podle pokynů k konfiguraci a zadejte požadovaná nastavení, například koncový bod a podrobnosti ověřování.

Místní server MCP: Server hostujete sami a pak ho připojíte k Foundry tím, že poskytnete jeho koncový bod. Pokud chcete sestavit a zaregistrovat vlastní server, přečtěte si téma Sestavení a registrace serveru MCP. Pokud chcete připojit koncový bod MCP k agentu, přečtěte si téma Připojení k serverům MCP.

Custom: Servery MCP převedené z konektorů aplikací logiky Azure. Tyto servery vyžadují další konfiguraci pro převod na vzdálené servery MCP.

Filtrování a vyhledávání

Foundry Tools poskytuje následující filtry, které vám pomůžou najít správné nástroje:

Filtr	Popis
Vydavatel	Microsoft nebo vydavatel, který není Microsoft
Kategorie	Kategorie, jako jsou databáze, analýzy, web a další
Registru	Veřejné: Veřejné vzdálené a místní servery MCP v katalogu. konektory Logic Apps: konektory Azure Logic Apps, které převedete na vzdálené servery MCP pro použití v privátním katalogu nástrojů.
Podporované ověřování	Metoda ověřování, která podporuje server MCP. Další informace najdete v tématu Metody ověřování.

Když vyberete nástroj, nástroje Foundry zobrazí podrobnosti o nastavení, které potřebujete nakonfigurovat.

Správa nakonfigurovaných nástrojů

V seznamu nástrojů najdete nástroje, které jste nakonfigurovali, spolu s podrobnostmi, jako jsou koncové body a nastavení ověřování. Do agentů můžete také přidat nástroje.

Před odstraněním nástroje zkontrolujte, kteří agenti ho používají. Odstranění nástroje může přerušit spuštění, která na něm závisí.

Dostupnost a omezení

Dostupnost nástrojů se liší podle modelu a oblasti.

Nejnovější podrobnosti o podpoře modelů a oblastí napříč nástroji najdete v tématu Osvědčené postupy pro používání nástrojů ve službě agenta Foundry.

Řešení potíží

Při řešení běžných problémů využijte tyto kontroly:

• Nemůžete najít katalog nástrojů: Potvrďte, že jste ve správném projektu, a pak přejděte do Sestavení>Nástroje.
• Nástroj je viditelný, ale nemůžete ho nakonfigurovat: Zkontrolujte požadované vstupy ověřování a konfigurace nástroje a ověřte, že máte přístup k jakýmkoli závislým službám.
• Váš agent nevolá nástroj: Použijte pokyny k ověření v osvědčených postupech pro použití nástrojů ve službě Foundry Agent Service.

Související obsah

• Osvědčené postupy pro službu Foundry Agent Service
• Vytvoření a použití sady nástrojů Foundry
• Nastavení ověřování serveru MCP
• Řízení nástrojů MCP pomocí brány AI
• Vytvoření privátního katalogu nástrojů
• Sestavení a registrace serveru MCP
• Osvědčené postupy a pokyny k zabezpečení serveru Foundry MCP