Poznámka:
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Prostředek Foundry poskytuje jednotný přístup k modelům, agentům a nástrojům. Tento článek vysvětluje, jakou sadu SDK a koncový bod pro váš scénář použít.
Foundry SDK je dynamicky klientská sada SDK, která zveřejňuje všechna rozhraní API projektu Foundry prostřednictvím jednoho koncového bodu projektu. Sady SDK vyšší úrovně na ní vycházejí – například balíček Agent Framework foundry závisí na sadě Foundry SDK pro přístup k modelům, nástrojům a konfiguraci projektu Foundry.
| sada SDK | K čemu je to | Koncový bod |
|---|---|---|
| Foundry SDK | SDK pro tenkého klienta nad všemi API projektu Foundry Přístup k modelům Foundry a nástrojům platformy (vyhledávání souborů, interpret kódu, vyhledávání na webu, paměť, SharePoint, WorkIQ, Fabric IQ, MCP). | https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name> |
| Agent Framework | Hostovaní agenti a systémy s více agenty se vytvářejí pomocí kódu. Balíček foundry závisí na sadě Foundry SDK pro přístup k projektu. Spusťte vlastní proces. |
Rozhraní API pro odpovědi v koncovém bodu projektu prostřednictvím FoundryChatClient. |
| OpenAI SDK | Plný rozsah rozhraní OpenAI API, včetně embeddingů. Nejlepší latence a maximální kompatibilita OpenAI | https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1 |
| Anthropic SDK | Modely Claude od společnosti Anthropic nasazené ve Foundry. | https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic |
| Sady SDK s nástroji Foundry | Předem připravená řešení (Vision, Speech, Content Safety a další). | Endpointy pro konkrétní nástroj. |
Zvolte sadu SDK:
- Použijte sadu Foundry SDK při vytváření aplikací s agenty, vyhodnoceními nebo funkcemi specifickými pro Foundry.
- Použití rozhraní Agent Framework při sestavování hostovaných agentů nebo systémů s více agenty v kódu pomocí rozhraní API pro odpovědi
- Použijte OpenAI SDK, když je vyžadována maximální kompatibilita s OpenAI nebo co nejnižší latence, při generování embeddingů nebo při použití přímých modelů Foundry prostřednictvím Chat Completions
- Použití sady Anthropic SDK při práci s modely Anthropic Claude nasazenými v Foundry
- Při práci s konkrétními službami AI (Vision, Speech, Language atd.) používejte sady SDK s nástroji Foundry Tools .
Poznámka
Typy prostředků: Prostředek Foundry poskytuje všechny dříve uvedené koncové body. Prostředek Azure OpenAI poskytuje pouze koncový bod /openai/v1.
Autentizace: Tyto ukázky používají Microsoft Entra ID (DefaultAzureCredential). Klíče rozhraní API fungují na /openai/v1. Předejte klíč jako api_key namísto tokenového poskytovatele.
Požadavky
-
Účet Azure s aktivním předplatným. Pokud ho nemáte, vytvořte si účet free Azure, který zahrnuje bezplatné zkušební předplatné.
Máte jednu z následujících Azure rolí RBAC pro vytváření a správu prostředků Foundry:
Foundry User (role s nejnižšími oprávněními pro vývoj)
Důležité
Nedávno byly přejmenovány role Foundry RBAC. Foundry User, Foundry Owner, Foundry Account Owner a Foundry Project Manager se dříve nazývaly Uživatel Azure AI, Vlastník Azure AI, Vlastník účtu Azure AI a Správce projektů Azure AI. Během zavádění přejmenování se stále můžou zobrazovat předchozí názvy na některých místech. ID rolí a základní oprávnění se při přejmenování nezmění.
Foundry Project Manager (pro správu projektů Foundry)
Přispěvatel nebo vlastník (pro oprávnění na úrovni předplatného)
Podrobnosti o oprávněních jednotlivých rolí najdete v tématu Řízení přístupu na základě role pro Microsoft Foundry.
Nainstalujte jazykové moduly runtime, globální nástroje a rozšíření VS Code, jak je popsáno v části Příprava vývojového prostředí.
Důležité
Než začnete, ujistěte se, že je vaše vývojové prostředí připravené.
Tento článek se zaměřuje na kroky specifické pro konkrétní scénáře , jako je instalace sady SDK, ověřování a spouštění ukázkového kódu.
Ověření požadavků
Než budete pokračovat, potvrďte:
- Azure předplatné je aktivní:
az account show - Máte požadovanou roli RBAC: Kontrola Azure portálu → prostředku Foundry → řízení přístupu (IAM)
- Nainstalován runtime jazyka:
- Python:
python --version(≥3.8)
- Python:
- Nainstalován runtime jazyka:
- Node.js:
node --version(≥18)
- Node.js:
- Nainstalován runtime jazyka:
- .NET:
dotnet --version(≥6.0)
- .NET:
- Nainstalován runtime jazyka:
- Java:
java --version(≥11)
- Java:
Foundry SDK
Foundry SDK je dynamicky klientská sada SDK, která poskytuje přístup ke všem rozhraním API projektu Foundry prostřednictvím jednoho koncového bodu projektu:
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>
Je to základ, na němž staví ostatní SDK, která pracují s platformou Foundry. Balíček Agent Framework foundry například využívá závislost na sadě Foundry SDK a používá ho pro přístup k funkcím Foundry – při použití FoundryChatClientnemusíte připojit koncový bod projektu ani klienta kompatibilního s OpenAI sami.
Poznámka
Pokud vaše organizace používá vlastní subdoménu, nahraďte <resource-name> s <your-custom-subdomain> v adrese URL koncového bodu.
Tento přístup zjednodušuje konfiguraci aplikace. Místo správy více koncových bodů nakonfigurujete jeden.
Instalace sady SDK
| Verze sady SDK | Verze portálu | Stav | Balíček Python |
|---|---|---|---|
| 2.x | Slévárna (nové) | Stabilní | azure-ai-projects>=2.0.0 |
| 1.x | Foundry (klasik) | Stabilní | azure-ai-projects==1.0.0 |
Klient projektů Azure AI pro Python je jednotná knihovna, která umožňuje společné používání více klientských knihoven připojením ke koncovému bodu jednoho projektu.
Spuštěním tohoto příkazu nainstalujte balíčky pro projekty Foundry.
pip install "azure-ai-projects>=2.0.0"
| Verze sady SDK | Verze portálu | Stav | balíček Java |
|---|---|---|---|
| 2.0.0 | Slévárna (nové) | Stabilní | azure-ai-projectsazure-ai-agents |
| Verze sady SDK | Verze portálu | Stav | Balíček JavaScriptu |
|---|---|---|---|
| 2.0.1 | Slévárna (nové) | Stabilní | @azure/ai-projects |
| 1.0.1 | Foundry Classic | Stabilní | @azure/ai-projects |
| Verze sady SDK | Verze portálu | Stav | balíček .NET |
|---|---|---|---|
| 2.0.0 (GA) | Slévárna (nové) | Stabilní | Azure.AI.ProjectsAzure.AI.Projects.AgentsAzure.AI.Extensions.OpenAI |
| 1.1.0 (GA) | Foundry Classic | Stabilní | Azure.AI.Projects |
Důležité
Neinstalujte Azure.AI.Projects.OpenAI (Preview) společně s Azure.AI.Extensions.OpenAI (GA). Oba balíčky definují stejné typy v různých oborech názvů, což způsobuje nejednoznačné referenční chyby. Pro scénáře agenta používejte pouze Azure.AI.Extensions.OpenAI.
Klientská knihovna Azure AI pro projekty v Javě je sjednocená knihovna, která umožňuje používat více klientských knihoven společně díky připojení k jednomu koncovému bodu projektu.
Přidejte tyto balíčky do instalace pro projekty Foundry.
package com.azure.ai.agents;
import com.azure.core.util.Configuration;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
Klientská knihovna Azure AI Projects pro JavaScript je sjednocená knihovna, která umožňuje používat více klientských knihoven dohromady připojením k jedinému koncovému bodu projektu.
Spuštěním tohoto příkazu nainstalujte balíčky JavaScriptu pro projekty Foundry.
npm install @azure/ai-projects @azure/identity dotenv
Klientská knihovna Azure AI Projects pro .NET je jednotná knihovna, která umožňuje propojení a současné používání více klientských knihoven tím, že se připojí k jedinému koncovému bodu projektu.
Spuštěním těchto příkazů přidejte požadované balíčky do projektu .NET.
dotnet add package Azure.AI.Projects
dotnet add package Azure.AI.Projects.Agents
dotnet add package Azure.AI.Extensions.OpenAI
dotnet add package Azure.Identity
Použití sady Foundry SDK
Sada SDK zveřejňuje dva typy klientů, protože Foundry a OpenAI mají různé tvary rozhraní API:
- Project client – používá se pro operace nativní pro Foundry, kde OpenAI nemá žádný ekvivalent. Příklady: výpis připojení, načítání vlastností projektu a povolení trasování.
-
Klient kompatibilní s OpenAI – používá se pro funkce Foundry, které vycházejí z konceptů OpenAI. Rozhraní API pro odpovědi, agenty, vyhodnocení a vyladění používají všechny vzory požadavků a odpovědí ve stylu OpenAI. Tento klient cílí na rozhraní API pro odpovědi v koncovém bodu projektu, které poskytuje přístup k modelům Foundry z katalogu (včetně jiných nežAzure-OpenAI přímých modelů) a nástrojů platformy – standardní nástroje OpenAI, jako je vyhledávání souborů, interpret kódu a webové vyhledávání, a také k nástrojům s výhradním přístupem Foundry, jako jsou paměť, SharePoint, WorkIQ, Fabric IQ a servery MCP. Koncový bod projektu obsluhuje tento provoz na
/openaitrase.
Většina aplikací používá oba klienty. Použijte klienta projektu k nastavení a konfiguraci a pak použijte klienta kompatibilního s OpenAI pro spouštění agentů, hodnocení a volání modelů (včetně přímých modelů Foundry).
Vytvoření klienta projektu:
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
project_client = AIProjectClient(
endpoint="https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>",
credential=DefaultAzureCredential())
Vytvořte klienta kompatibilního s OpenAI z projektu:
with project_client.get_openai_client() as openai_client:
response = openai_client.responses.create(
model="gpt-5.2",
input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")
Očekávaný výstup:
Response output: France has an area of approximately 213,011 square miles (551,695 square kilometers).
Vytvoření klienta projektu:
import com.azure.ai.projects.ProjectsClient;
import com.azure.ai.projects.ProjectsClientBuilder;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
String endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
ProjectsClient projectClient = new ProjectsClientBuilder()
.credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
.endpoint(endpoint)
.buildClient();
```**Create and use an OpenAI-compatible client from your project:**
```java
OpenAIClient openAIClient = projectClient.getOpenAIClient();
Vytvoření klienta projektu:
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { AIProjectClient } from "@azure/ai-projects";
import "dotenv/config";
const projectEndpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
const deploymentName = "gpt-5.2";
const project = new AIProjectClient(projectEndpoint, new DefaultAzureCredential());
Vytvořte klienta kompatibilního s OpenAI z projektu:
const openAIClient = await project.getOpenAIClient();
const response = await openAIClient.responses.create({
model: deploymentName,
input: "What is the size of France in square miles?",
});
console.log(`Response output: ${response.output_text}`);
Vytvoření klienta projektu:
using Azure.AI.Projects;
using Azure.AI.Extensions.OpenAI;
using Azure.Identity;
string endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
AIProjectClient projectClient = new(
endpoint: new Uri(endpoint),
tokenProvider: new DefaultAzureCredential());
Vytvořte klienta kompatibilního s OpenAI z projektu:
var responseClient = projectClient.ProjectOpenAIClient.GetProjectResponsesClientForModel("gpt-5.2");
var response = responseClient.CreateResponse("What is the speed of light?");
Console.WriteLine(response.GetOutputText());
Co můžete dělat se sadou Foundry SDK
- Access Foundry Models, včetně Azure OpenAI
- Použití služby agenta Foundry
- Spuštění dávkových vyhodnocení
- Povolení trasování aplikací
- Vyladění modelu
- Získání koncových bodů a klíčů pro Foundry Tools, místní orchestraci a další funkce
Řešení potíží
Chyby ověřování
Pokud se zobrazí DefaultAzureCredential failed to retrieve a token:
Verify Azure CLI se ověřuje:
az account show az login # if not logged inZkontrolovat přiřazení role RBAC:
Ověřte, že v projektu Foundry máte alespoň roli uživatele Foundry.
Důležité
Nedávno byly přejmenovány role Foundry RBAC. Foundry User, Foundry Owner, Foundry Account Owner a Foundry Project Manager se dříve nazývaly Uživatel Azure AI, Vlastník Azure AI, Vlastník účtu Azure AI a Správce projektů Azure AI. Během zavádění přejmenování se stále můžou zobrazovat předchozí názvy na některých místech. ID rolí a základní oprávnění se při přejmenování nezmění.
Pro spravovanou identitu v produkčním prostředí:
- Ujistěte se, že má spravovaná identita přiřazenou příslušnou roli.
- Viz Konfigurace spravovaných identit
Chyby konfigurace koncového bodu
Pokud se zobrazí Connection refused nebo 404 Not Found:
- Ověřte, že názvy zdrojů a projektů odpovídají vašemu skutečnému nasazení.
-
Kontrola formátu adresy URL koncového bodu: Mělo by být
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name> -
Pro vlastní subdomény: Nahraďte
<resource-name>vlastní subdoménou.
Neshody verzí sady SDK
Pokud ukázky kódu selžou s AttributeError nebo ModuleNotFoundError:
Kontrola verze sady SDK:
pip show azure-ai-projects # Python npm list @azure/ai-projects # JavaScript dotnet list package # .NETPřeinstalace se správnými příznaky verze: Viz instalační příkazy v příslušných jazykových sekcích výše
OpenAI SDK
Sadu OpenAI SDK použijte, pokud chcete mít úplnou plochu rozhraní OpenAI API, nejlepší latenci a maximální kompatibilitu se stávajícími klienty OpenAI. Tento koncový bod zveřejňuje rozhraní API pro odpovědi přímo na Azure OpenAI a poskytuje přístup k Azure modelům OpenAI a přímým modelům Foundry, včetně vkládání, dokončování chatu a generování obrázků. Neposkytuje přístup k funkcím specifických pro Foundry, jako jsou agenti, hodnocení nebo exkluzivní nástroje platformy Foundry – pro ně použijte rozhraní API pro odpovědi v koncovém bodu projektu prostřednictvím sady Foundry SDK.
Tip
Ke generování vložených objektů použijte koncový bod sady OpenAI SDK. Koncový bod projektu používaný sadou Foundry SDK v současné době nesměruje požadavky na vkládání.
Následující fragment kódu ukazuje, jak přímo použít koncový bod Azure OpenAI /openai/v1.
from openai import OpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
token_provider = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)
client = OpenAI(
base_url = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/",
api_key=token_provider,
)
response = client.responses.create(
model="model_deployment_name",
input= "What is the size of France in square miles?"
)
print(response.model_dump_json(indent=2))
Očekávaný výstup:
{
"id": "resp_abc123",
"object": "response",
"created": 1234567890,
"model": "gpt-5.2",
"output_text": "France has an area of approximately 213,011 square miles (551,695 square kilometers)."
}
Další informace najdete v tématu programovací jazyky podporované Azure OpenAI
Následující fragment kódu ukazuje, jak přímo použít koncový bod Azure OpenAI /openai/v1.
import com.azure.identity.AuthenticationUtil;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredential;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.credential.BearerTokenCredential;
import java.util.function.Supplier;
DefaultAzureCredential tokenCredential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
String endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
String deploymentName = "gpt-5.2";
Supplier<String> bearerTokenSupplier = AuthenticationUtil.getBearerTokenSupplier(
tokenCredential, "https://ai.azure.com/.default");
OpenAIClient openAIClient = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl(endpoint)
.credential(BearerTokenCredential.create(bearerTokenSupplier))
.build();
ResponseCreateParams responseCreateParams = ResponseCreateParams.builder()
.input("What is the speed of light?")
.model(deploymentName)
.build();
Response response = openAIClient.responses().create(responseCreateParams);
System.out.println("Response output: " + response.getOutputText());
Další informace o používání OpenAI SDK najdete v tématu podporované programovací jazyky Azure OpenAI
const endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
const scope = "https://ai.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(new DefaultAzureCredential(), scope);
const client = new OpenAI({ baseURL: endpoint, apiKey: azureADTokenProvider });
const response = await client.responses.create({
model: deploymentName,
input: "What is the size of France in square miles?",
});
console.log(`Response output: ${response.output_text}`);
Další informace o používání OpenAI SDK najdete v tématu podporované programovací jazyky Azure OpenAI
- Nainstalujte balíček OpenAI: Spuštěním tohoto příkazu přidejte klientskou knihovnu OpenAI do projektu .NET.
dotnet add package OpenAI ```When it succeeds, the .NET CLI confirms that it installed the `OpenAI` package. This snippet configures `DefaultAzureCredential`, builds `OpenAIClientOptions`, and creates a `ResponsesClient` for the Azure OpenAI v1 endpoint. ```csharp using Azure.Identity; using OpenAI; using OpenAI.Responses; using System.ClientModel.Primitives; #pragma warning disable OPENAI001 const string directModelEndpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/"; const string deploymentName = "gpt-5.2"; BearerTokenPolicy tokenPolicy = new( new DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"); OpenAIClient openAIClient = new( authenticationPolicy: tokenPolicy, options: new OpenAIClientOptions() { Endpoint = new($"{directModelEndpoint}"), }); ResponsesClient client = openAIClient.GetResponsesClient(); CreateResponseOptions options = new() { Model = deploymentName, InputItems = { ResponseItem.CreateUserMessageItem("What is the size of France in square miles?") }, Temperature = (float)0.7, }; var modelDirectResponse = client.CreateResponse(options); Console.WriteLine($"[ASSISTANT]: {modelDirectResponse.Value.GetOutputText()}"); #pragma warning restore OPENAI001
Další informace o používání OpenAI SDK najdete v tématu podporované programovací jazyky Azure OpenAI
Anthropic SDK
Pomocí sady Anthropic SDK můžete pracovat s modely Anthropic Claude nasazenými v Foundry. Modely Claude používají samostatný koncový bod /anthropic a rozhraní API pro zprávy Anthropic, nikoli koncový bod kompatibilní s OpenAI.
Koncový bod Anthropic přidá k adrese URL vašeho prostředku /anthropic:
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic
Rozhraní API pro zprávy je k dispozici na adrese:
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages
from anthropic import AnthropicFoundry
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
token_provider = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)
client = AnthropicFoundry(
azure_ad_token_provider=token_provider,
base_url="https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic",
)
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6", # Replace with your deployment name
messages=[
{"role": "user", "content": "What are 3 things to visit in Seattle?"}
],
max_tokens=1048,
)
print(message.content)
Sada Anthropic SDK neposkytuje nativního klienta jazyka C#. K volání modelů Clauda použijte rozhraní REST API HttpClient .
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
using System.Text.Json;
using Azure.Identity;
string endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages";
string deploymentName = "claude-sonnet-4-6"; // Replace with your deployment name
var credential = new DefaultAzureCredential();
var token = await credential.GetTokenAsync(
new Azure.Core.TokenRequestContext(["https://ai.azure.com/.default"]));
using var httpClient = new HttpClient();
httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization =
new AuthenticationHeaderValue("Bearer", token.Token);
httpClient.DefaultRequestHeaders.Add("anthropic-version", "2023-06-01");
var requestBody = new
{
model = deploymentName,
messages = new[] { new { role = "user", content = "What are 3 things to visit in Seattle?" } },
max_tokens = 1048
};
var response = await httpClient.PostAsync(
endpoint,
new StringContent(JsonSerializer.Serialize(requestBody), Encoding.UTF8, "application/json"));
string result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine(result);
import AnthropicFoundry from '@anthropic-ai/foundry-sdk';
import { getBearerTokenProvider, DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
const tokenProvider = getBearerTokenProvider(
new DefaultAzureCredential(),
'https://ai.azure.com/.default');
const client = new AnthropicFoundry({
azureADTokenProvider: tokenProvider,
baseURL: "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic",
apiVersion: "2023-06-01"
});
const message = await client.messages.create({
model: "claude-sonnet-4-6", // Replace with your deployment name
messages: [{ role: "user", content: "What are 3 things to visit in Seattle?" }],
max_tokens: 1048,
});
console.log(message);
Sada Anthropic SDK neposkytuje nativního klienta Java. K volání modelů Clauda použijte rozhraní REST API HttpClient .
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.core.credential.TokenRequestContext;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
String endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages";
String deploymentName = "claude-sonnet-4-6"; // Replace with your deployment name
var credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
var token = credential.getToken(
new TokenRequestContext().addScopes("https://ai.azure.com/.default")).block();
String requestBody = """
{
"model": "%s",
"messages": [{"role": "user", "content": "What are 3 things to visit in Seattle?"}],
"max_tokens": 1048
}
""".formatted(deploymentName);
HttpClient httpClient = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create(endpoint))
.header("Authorization", "Bearer " + token.getToken())
.header("Content-Type", "application/json")
.header("anthropic-version", "2023-06-01")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(requestBody))
.build();
HttpResponse<String> response = httpClient.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());
Další informace najdete v tématu Použití modelů Anthropic Claude v Microsoft Foundry.
Agentní rámec
Microsoft Agent Framework je opensourcová sada SDK (Python a .NET) pro vytváření agentů a systémů s více agenty v kódu. Jedná se o doporučenou cestu pro hostované agenty v Microsoft Foundry.
Spusťte svůj kód na hostovaném agentovi
Hlavní variantou pro agenty založené na kódu ve Foundry jsou hostovaní agenti. Napište agenta pomocí Agent Frameworku, zabalte ho jako bitovou kopii kontejneru nebo soubor ZIP se zdrojovým kódem a nechte ho ve Foundry běžet se spravovaným endpointem, automatickým škálováním na izolovaných Micro VMs, vyhrazenou identitou agenta Microsoft Entra, stavem na úrovni relací a komplexní observabilitou end-to-end.
Hostovaní agenti jsou doporučenou volbou, pokud chcete koncový bod spravovaný platformou Foundry a síťově adresovatelný, který mohou volat jiné aplikace nebo agenti. Viz Nasazení prvního hostovaného agenta.
Sestavení agentů v kódu mimo Foundry pomocí rozhraní API odpovědí
Pokud hostujete svého agenta mimo Foundry – ve vlastním procesu nebo infrastruktuře – můžete rozhraní Agent Framework použít také k přímému volání rozhraní API odpovědí v koncovém bodu projektu . Agent Framework se připojuje prostřednictvím FoundryChatClient poskytovatele, který cílí na:
{project_endpoint}/openai/v1/responses
Přechod přes koncový bod projektu – místo koncového bodu OpenAI na úrovni prostředku – poskytne vašemu agentovi:
- Modely Foundry z katalogu (Azure OpenAI a přímé modely Foundry) prostřednictvím jediného rozhraní API.
- Nástroje platformy nad rámec sady nástrojů OpenAI, včetně vyhledávání souborů, interpretu kódu, paměti, webového vyhledávání, serverů MCP, SharePoint, WorkIQ a Fabric IQ.
- Data v rámci projektu, ověřování nástroje On-Behalf-Of (OBO) a trasování projektu, filtry obsahu a konfigurace identity.
Tento vzor doplňuje hostované agenty, není jejich alternativou – stejný kód v Agent Frameworku může už dnes z vašeho vlastního procesu volat API Responses a později ho můžete zabalit jako hostovaného agenta, až budete chtít koncový bod spravovaný službou Foundry. Viz Rychlý start: Sestavení agentů pomocí rozhraní API pro odpovědi.
Úplné porovnání typů agentů a možností hostování najdete v tématu Co je Microsoft Foundry Agent Service?.
SDK nástroje Foundry
Foundry Tools (dříve Azure AI Services) jsou hotová specializovaná řešení s vyhrazenými sadami SDK. Pomocí následujících koncových bodů můžete pracovat s nástroji Foundry.
Jaký koncový bod byste měli použít?
Vyberte koncový bod podle vašich potřeb:
Pomocí koncového bodu služby Azure AI Services můžete přistupovat k nástrojům pro Počítačové zpracování obrazu, zabezpečení obsahu, analýzu dokumentů, jazyka, překladu a nástroje slévárství tokenů.
Koncový bod Foundry Tools: https://<your-resource-name>.cognitiveservices.azure.com/
Poznámka
Koncové body používají buď název vašeho prostředku, nebo vlastní subdoménu. Pokud vaše organizace nastavila vlastní subdoménu, nahraďte ji your-resource-name za your-custom-subdomain ve všech příkladech koncových bodů.
Pokud vaše úlohy používají vyřazované funkce Azure AI Jazyk – například analýzu mínění, extrakci klíčových frází, shrnutí, propojení entit, CLU nebo CQA – plánujte migraci na alternativám Microsoft Foundry. Pro nový vývoj zvažte použití sady Foundry SDK nebo koncového bodu kompatibilního s OpenAI, jak je popsáno výše v tomto článku. Viz Migrate from Language Studio to Microsoft Foundry.
Pro nástroje Speech a Translation Foundry použijte koncové body v následujících tabulkách. Zástupné symboly nahraďte informacemi o prostředcích.
Koncové body řeči
| Nástroj Foundry | Koncový bod |
|---|---|
| Převod řeči na text (standardní) | https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.stt.speech.microsoft.com |
| Převod textu na řeč (Neurální sítě) | https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.tts.speech.microsoft.com |
| Vlastní hlas | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/ |
Koncové body překladu
| Nástroj Foundry | Koncový bod |
|---|---|
| Překlad textu | https://api.cognitive.microsofttranslator.com/ |
| Překlad dokumentu | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/ |
Koncové body jazyka
| Nástroj Foundry | Koncový bod |
|---|---|
| Analýza textu | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com |
Důležité
Dne 20. března 2027 bude Azure Language Studio vyřazen a migrován na Microsoft Foundry. Všechny možnosti a budoucí vylepšení budou k dispozici v Microsoft Foundry.
31. března 2029 budou následující možnosti jazyka Azure vyřazeny (ukončení podpory). Před tímto datem by uživatelé měli migrovat stávající úlohy a nasadit nové projekty do modelů Microsoft Foundry pro lepší porozumění přirozenému jazyku a zjednodušenou integraci aplikací:
- Extrakce klíčových frází
- Analýza mínění a dolování názorů
- Vlastní klasifikace textu
- Konverzační porozumění jazyka (CLU)
- Přizpůsobené odpovídání na otázky (CQA)
- Pracovní postup orchestrace
- Shrnutí (extraktivní a abstraktní pro dokumenty a konverzace)
- Propojení entit
Základní funkce s nepřetržitou podporou: Rozpoznávání jazyka, detekce PII, Analýza textu pro zdraví, předpřipravený NER a vlastní NER.
Možnosti migrace najdete v tématu Migrace ze sady Language Studio do Microsoft Foundry.
