Schnellstart: Bereitstellen Ihres ersten gehosteten Agents

In dieser Schnellstartanleitung stellen Sie einen containerisierten KI-Agent bereit, der Foundry-Modelle aufruft und Foundry-Tools im Foundry Agent Service verwendet. Der Beispiel-Agent verwendet Websuche und optional MCP-Tools (Model Context Protocol), um Fragen zu beantworten. Am Ende haben Sie einen betriebsbereiten gehosteten Agenten, mit dem Sie über den Foundry-Playground interagieren können. Wählen Sie Ihre bevorzugte Bereitstellungsmethode aus, um zu beginnen.

Hinweis

Laufzeitverhalten: Gehostete Agents verwenden Skalierung-auf-Null-Compute. Die Leerlaufberechnung erfolgt nach ca. 15 Minuten Inaktivität und wird automatisch bei der nächsten Anforderung wiederhergestellt, wobei vorhersagbare Kaltstarts gestartet werden. Sitzungen sind statusbehaftet – jede Sitzung verfügt über ein persistentes Dateisystem und kann bis zu 30 Tage lang beibehalten werden.

In dieser Schnellstartanleitung:

  • Einrichten eines Agent-Beispielprojekts mit Foundry-Tools
  • Testen Sie den Agenten lokal
  • Bereitstellen für den Foundry-Agent-Dienst
  • Interagieren mit Ihrem Agenten im Playground
  • Bereinigen von Ressourcen

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, benötigen Sie Folgendes:

Hinweis

Gehostete Agents befinden sich derzeit in der Vorschau.

Erforderliche Berechtigung

Sie benötigen Azure KI-Projektmanager im Projektumfang, um gehostete Agenten zu erstellen und bereitzustellen. Diese Rolle umfasst sowohl die Berechtigungen der Datenebene zum Erstellen von Agents als auch die Möglichkeit, die Azure KI-Benutzerrolle der plattformbasierten Agentidentität zuzuweisen. Die Agentenidentität erfordert den Azure AI-Benutzer im Projekt, um zur Laufzeit auf Modelle und Artefakte zuzugreifen.

Wenn Sie azd oder die VS Code-Erweiterung verwenden, verarbeitet das Tooling die meisten RBAC-Zuordnungen automatisch, einschließlich:

Stellen Sie sicher, dass die verwaltete Identität des Foundry-Project über die ACR-Pullrolle für die Azure Container Registry verfügt, die Sie verwenden. Wenn Sie über Besitzer- oder "Benutzerzugriffsadministrator"-Zugriff verfügen, können die Tools azd/vscode diese Zuweisung auch für Sie übernehmen. Azure KI-Benutzer für die plattform-erstellte Agentidentität (Laufzeitmodell und Toolzugriff)

Schritt 1: Einrichten des Beispielprojekts

Warnung

Dieses Dokument ist für gehostete Agents im neuen Back-End vorgesehen und erfordert azd ai agent Version 0.1.27-preview oder höher. Für die Ältere Oberfläche, die Azure Container Apps verwendet, verwenden Sie bitte die Vorschauversion 0.1.25.

Installieren Sie die Azure Entwickler-CLI-Agent-Erweiterung, und initialisieren Sie ein neues gehostetes Agent-Projekt.

  1. Installieren Sie die Erweiterung ai agent für die Azure Developer CLI:

    azd ext install azure.ai.agents

    Führen Sie Folgendes aus, um zu überprüfen, ob die Erweiterung installiert ist:

    azd ext list

  2. Initialisieren eines neuen gehosteten Agentprojekts in einem leeren Verzeichnis.

    azd ai agent init

    Der interaktive Fluss führt Sie durch die folgende Konfiguration:

    • Language – Wählen Sie aus, für welche Programmiersprache Sie Beispielcode verwenden möchten, entweder C# oder Python.
    • Agent-Vorlage – Wählen Sie ein Beispiel aus, mit dem Sie beginnen möchten.
    • Model Configuration – Wählen Sie, ob Sie ein neues Modell in Foundry bereitstellen oder ein vorhandenes Modell aus einem existierenden Foundry-Projekt verwenden möchten.
    • Azure subscription – wählen Sie das Abonnement aus, in dem die Foundry-Ressourcen erstellt werden sollen.
    • Standort – Wählen Sie eine Region für die Ressourcen aus.
    • Modell-SKU – Wählen Sie die für Ihre Region und Ihr Abonnement verfügbare SKU aus.
    • Bereitstellungsname – Geben Sie einen Namen für die Modellbereitstellung ein.
    • Containergröße – Wählen Sie die CPU- und Speicherzuweisung aus, oder übernehmen Sie die Standardwerte.

    Wichtig

    Wenn Sie ein Beispiel mit Tools ausgewählt haben und keinen MCP-Server verwenden, kommentieren oder entfernen Sie die folgenden Zeilen in der agent.yaml Datei:

    - name: AZURE_AI_PROJECT_TOOL_CONNECTION_ID
  value: <CONNECTION_ID_PLACEHOLDER>

    Tipp

    Wenn Sie in einer nicht interaktiven Umgebung arbeiten, wie etwa in einer CI/CD-Pipeline oder einer SSH-Sitzung, verwenden Sie das --no-prompt-Flag mit azd ai agent init. Sie müssen auch alle erforderlichen Werte als Befehlszeilenkennzeichnungen bereitstellen, anstatt auf interaktive Eingabeaufforderungen zu reagieren.

  3. Stellen Sie die erforderlichen Azure Ressourcen bereit:

    Hinweis

    Sie benötigen Contributor Zugriff auf Ihr Azure-Abonnement für die Ressourcenbereitstellung.

    azd provision

    Dieser Befehl dauert einige Minuten und erstellt die folgenden Ressourcen:

    Ressource Zweck Kosten
    Ressourcengruppe Organisiert alle zugehörigen Ressourcen im selben Bereich Keine Kosten
    Modellbereitstellung Vom Agent verwendete Modell Siehe Foundry-Preise
    Gießereiprojekt Bietet Hosting für Ihren Agenten und KI-Fähigkeiten. Konsumbasiert; siehe Foundry-Preise
    Azure Container Registry Speichert Ihre Agent-Container-Images Standardebene; siehe ACR-Preise
    Log Analytics Arbeitsbereich Verwalten aller Protokolldaten an einer zentralen Stelle Keine direkten Kosten. Siehe Log Analytics Kosten
    Application Insights Überwacht die Agentenleistung und führt Protokolle. Pay-as-you-go; siehe Azure Monitor-Preise
    Verwaltete Identität Authentifiziert Ihren Agent bei Azure Diensten Keine Kosten

    Tipp

    Führen Sie azd down aus, nach Abschluss dieser Schnellstartanleitung, um Ressourcen zu löschen und Gebühren zu vermeiden.

Schritt 2: Lokal testen des Agents

Überprüfen Sie vor der Bereitstellung, ob der Agent lokal funktioniert.

  1. Starten Sie den Agent lokal:

    azd ai agent run

    Dieser Befehl richtet die Umgebung automatisch ein, installiert Abhängigkeiten und startet den Agent. Er verwendet das in azure.yaml definierte startupCommand, um Ihren Agenten zu starten.

    Hinweis

    Vorschaupakete können während des Setups Pip-Abhängigkeits-Versionskonfliktwarnungen erzeugen. Diese Warnungen sind nicht blockierend – der Agent startet und reagiert trotz dieser Warnungen richtig.

    Wenn der Agent nicht gestartet werden kann, überprüfen Sie die folgenden häufigen Probleme:

    Fehler Lösung
    AuthenticationError oder DefaultAzureCredential Fehler Führen Sie azd auth logout aus und dann azd auth login, um Ihre Sitzung zu aktualisieren.
    ResourceNotFound Überprüfen Sie, ob Ihre Endpunkt-URLs den Werten im Foundry-Portal entsprechen.
    DeploymentNotFound Überprüfen Sie den Bereitstellungsnamen in Build>Bereitstellungen.
    Connection refused Stellen Sie sicher, dass kein anderer Prozess Port 8088 verwendet.

  2. Senden Sie in einem separaten Terminal eine Testnachricht an den lokalen Agent.

    Für Agents, die die Antwort-API verwenden, können Sie eine Zeichenfolge als Nutzlast senden:

    azd ai agent invoke --local "What is Microsoft Foundry?"

    Überprüfen Sie bei Agents, die die Aufruf-API verwenden, die erwartete Nutzlast README.md. In den Beispielen ist in der Regel eine JSON-Nutzlast erforderlich, aber überprüfen Sie, was im README.md für dieses spezielle Beispiel enthalten ist.

    Sie sollten eine Antwort des Agents sehen.

Schritt 3: Bereitstellung des Foundry Agent-Dienstes

Da Sie die Infrastruktur bereits in Schritt 1 bereitgestellt haben, stellen Sie Ihren Agentcode für Azure bereit:

azd deploy

Der Agentcontainer wird remote erstellt, sodass Docker Desktop nicht auf Ihrem Computer erforderlich ist.

Hinweis

Der Befehl azd deploy weist Azure RBAC-Rollen der Agentidentität des Agents zu. Diese Rollenzuweisung erfordert Berechtigungen als Besitzer oder Benutzerzugriffsadministrator für Ihr Abonnement, zusätzlich zu der für die Bereitstellung erforderlichen Rolle Mitwirkender.

Warnung

Ihr gehosteter Agent verursacht Gebühren, solange er bereitgestellt ist. Nachdem Sie den Test abgeschlossen haben, bereinigen Sie Ressourcen , um Ressourcen zu löschen und Gebühren zu beenden.

Wenn die Ausgabe abgeschlossen ist, zeigt sie einen Link zum Agent Playground und zum Endpunkt an, um den Agenten programmgesteuert anzusprechen.

Deploying services (azd deploy)

  (✓) Done: Deploying service af-agent-with-foundry-tools
  - Agent playground (portal): https://ai.azure.com/nextgen/.../build/agents/af-agent-with-foundry-tools/build?version=1 
  - Agent endpoint: https://ai-account-<name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>/agents/af-agent-with-foundry-tools/versions/1

Wichtig

Stellen Sie sicher, dass Sie die Vorabversion der Erweiterung Microsoft Foundry Toolkit und die Foundry-Erweiterung in VS Code verwenden.

Wählen Sie auf der VS-Code-Erweiterungsseite die Foundry Toolkit-Erweiterung und die Foundry-Erweiterung aus und wechseln Sie zur Vorabversion.

Schritt 1: Erstellen eines Foundry-Projekts

Verwenden Sie die Erweiterung Microsoft Foundry Toolkit in VS Code, um eine neue Microsoft Foundry Project-Ressource zu erstellen.

  1. Öffnen Sie die Befehlspalette (Ctrl+UMSCHALT+P), und wählen Sie Microsoft Foundry: Create Project aus.

  2. Wählen Sie Ihr Azure-Abonnement aus.

  3. Erstellen Sie eine neue Ressourcengruppe, oder wählen Sie eine vorhandene aus.

  4. Geben Sie einen Namen für die Findry-Project Ressource ein.

Fahren Sie nach Abschluss der Projekterstellung mit dem nächsten Schritt fort, und stellen Sie ein Modell bereit.

Schritt 2: Bereitstellen eines Modells

Verwenden Sie die Erweiterung Microsoft Foundry Toolkit in VS Code, um ein Modell in Foundry bereitzustellen.

  1. Öffnen Sie die Befehlspalette (Ctrl+SHIFT+P), und wählen Sie Microsoft Foundry: Open Model Catalog aus.

  2. Durchsuchen Sie den Modellkatalog, oder suchen Sie nach gpt-4.1, und wählen Sie die Schaltfläche "Bereitstellen " aus.

  3. Wählen Sie auf der Seite "Modellbereitstellung" die Schaltfläche Deploy to Microsoft Foundry aus.

Nachdem das Modell erfolgreich bereitgestellt wurde, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort, und erstellen Sie ein Gehostetes Agent-Projekt.

Schritt 3: Erstellen eines Projekts für einen gehosteten Agenten

Verwenden Sie die Erweiterung Microsoft Foundry Toolkit in VS Code, um ein Gerüst für ein neues gehostetes Agentprojekt zu erstellen.

  1. Öffnen Sie die Befehlspalette (Ctrl+SHIFT+P), und wählen Sie Microsoft Foundry: Create new Hosted Agent aus.

  2. Wählen Sie das Framework aus, das Sie verwenden möchten.

  3. Wählen Sie eine Programmiersprache aus, Python oder C#.

  4. Wählen Sie entweder die Antwort-API oder die Aufruf-API aus.

  5. Wählen Sie den Beispielcode aus, den Sie verwenden möchten.

  6. Wählen Sie den Ordner aus, in dem Ihre Projektdateien gespeichert werden sollen.

  7. Geben Sie einen Namen für den gehosteten Agent ein.

Ein neues VS Code-Fenster wird mit dem neuen Agent-Projektordner als aktiver Arbeitsbereich gestartet.

Schritt 4: Installieren von Abhängigkeiten

Es wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung zum Isolieren von Projektabhängigkeiten zu verwenden:

macOS/Linux:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Windows (PowerShell):

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

Installieren von Abhängigkeiten

Installieren Sie die erforderlichen Python Abhängigkeiten mithilfe von Pip:

pip install -r requirements.txt

Eine Liste der erforderlichen Pakete finden Sie im requirement.txt.

Schritt 5: Lokal testen des Agents

Führen Sie Ihren Agent vor der Bereitstellung aus, und testen Sie ihn.

Drücken Sie F5 im VS-Code, um mit dem Debuggen zu beginnen. Alternativ können Sie das Vs Code-Debugmenü verwenden:

  1. Öffnen der Ansicht "Ausführen und Debuggen" (STRG+UMSCHALT+D / CMD+UMSCHALT+D)
  2. Wählen Sie im Dropdownmenü "Lokalen Workflow-HTTP-Server debuggen" aus.
  3. Klicken Sie auf die grüne Schaltfläche "Debuggen starten " (oder drücken Sie F5).

Dies geschieht wie folgt:

  1. Starten des HTTP-Servers mit aktivierter Debuggingfunktion
  2. Öffnen Sie den Foundry Toolkit Agent Inspector für interaktive Tests.
  3. Zulassen, dass Sie Haltepunkte festlegen und den Workflow überprüfen können

Option 2: Im Terminal ausführen

Als HTTP-Server ausführen (Standard):

python main.py

Dadurch wird der lokal gehostete Agent auf http://localhost:8088/ gestartet.

PowerShell (Windows):

$body = @{
   input = "I need a hotel in Seattle from 2025-03-15 to 2025-03-18, budget under `$200 per night"
    stream = $false
} | ConvertTo-Json

Invoke-RestMethod -Uri http://localhost:8088/responses -Method Post -Body $body -ContentType "application/json"

Bash/curl (Linux/macOS):

curl -sS -H "Content-Type: application/json" -X POST http://localhost:8088/responses \
   -d '{"input": "Find me hotels in Seattle for March 20-23, 2025 under $200 per night","stream":false}'

Der Agent verwendet das get_available_hotels Tool, um nach verfügbaren Hotels zu suchen, die Ihren Kriterien entsprechen.

Schritt 6: Bereitstellen im Foundry-Agentendienst

Stellen Sie Ihren Agent direkt über VS Code bereit.

  1. Öffnen Sie die Befehlspalette (Ctrl+SHIFT+P), und wählen Sie Microsoft Foundry: Deploy Hosted Agent aus.

  2. Wählen Sie "Standard-ACR" aus.

  3. Wählen Sie die CPU- und Speicherkonfiguration für den Container "Gehosteter Agent" aus.

Wechseln Sie zum Microsoft Foundry Toolkit Explorer, indem Sie das Symbol auf der linken Seite auswählen. Der Agent wird nach Abschluss der Bereitstellung in der Seitenleiste der Strukturansicht gehostete Agenten (Vorschau) angezeigt.

Ihren Agent überprüfen und testen

Überprüfen Sie nach Abschluss der Bereitstellung, ob Ihr Agent ausgeführt wird.

Agentenstatus überprüfen

Überprüfen Sie den Status Ihres Agents, um zu bestätigen, dass er ausgeführt wird.

  1. Wählen Sie Ihren gehosteten Agenten aus der Strukturansicht "Gehostete Agenten (Vorschau)" aus.

  2. Wählen Sie den soeben bereitgestellten Agenten aus.

Auf der Detailseite wird der Status im Abschnitt "Container-Details" angezeigt.

Testen im Playground mit VS Code

Microsoft Foundry Toolkit für VS Code enthält einen integrierten Playground zum Chatten und Interagieren mit Ihrem Agent.

  1. Wählen Sie Ihren gehosteten Agenten aus der Strukturansicht "Gehostete Agenten (Vorschau)" aus.

  2. Wählen Sie die Option "Playground" aus, und geben Sie eine Nachricht ein, und senden Sie sie, um Ihren Agent zu testen.

Agentenstatus überprüfen

Überprüfen Sie den Status Ihres bereitgestellten Agents:

azd ai agent show

So zeigen Sie die Ausgabe im Tabellenformat an:

azd ai agent show --output table

Wenn Ihr Projekt über mehrere Agentdienste verfügt, geben Sie den Agentnamen als Positionsargument an:

azd ai agent show <agent-name>

Tipp

Suchen Sie <agent-name> in der azure.yaml Datei unter dem services: Abschnitt.

Testen des bereitgestellten Agents

Senden Sie eine Testnachricht an Ihren bereitgestellten Agent, indem Sie den gleichen invoke Befehl verwenden, der zuvor verwendet wurde, jedoch ohne das --local Kennzeichen:

Für Agents, die die Antwort-API verwenden, können Sie eine Zeichenfolge als Nutzlast senden:

azd ai agent invoke <payload>

Sie sollten eine Antwort des Agents nach ein paar Sekunden sehen.

Anzeigen von Agentprotokollen

Überwachen Sie die Liveprotokolle Ihres Agents:

# Fetch recent container console logs
azd ai agent monitor

# Fetch the last N lines of console logs
azd ai agent monitor --tail 20

# Fetch system event logs (container start and stop events)
azd ai agent monitor --type system

# Stream session logs in real time
azd ai agent monitor --session <session-id> --follow

Wenn Ihr Projekt über mehrere Agentdienste verfügt, geben Sie den Agentnamen als Positionsargument an:

azd ai agent monitor <agent-name> --follow

Hinweis

Die Plattform fügt automatisch eine Application Insights-Verbindungszeichenfolge als Umgebungsvariable in Ihren Agentcontainer ein, wodurch die OpenTelemetry-Ablaufverfolgung standardmäßig aktiviert wird. Um verteilte Ablaufverfolgungen, Anforderungen und Abhängigkeiten anzusehen, öffnen Sie die Application Insights-Ressource, die während des Setups im Azure-Portal bereitgestellt wurde, und navigieren Sie zu Investigate (Untersuchen)>Transaction search (Transaktionssuche) oder Performance (Leistung). Verwenden Sie azd ai agent monitor für Live-Konsolenprotokolle.

Test im Gießerei-Spielplatz

Navigieren Sie zum Agent im Foundry-Portal:

  1. Öffnen Sie das Foundry-Portal und melden Sie sich mit Ihrem Azure Konto an.

  2. Wählen Sie Ihr Projekt aus der Liste "Zuletzt verwendete Projekte " aus, oder wählen Sie "Alle Projekte " aus, um es zu finden.

  3. Wählen Sie im linken Navigationsbereich " Erstellen" aus, um das Menü zu erweitern, und wählen Sie dann "Agents" aus.

  4. Suchen Sie in der Liste der Agents Ihren bereitgestellten Agenten (er entspricht dem Agentennamen Ihrer Bereitstellung).

  5. Wählen Sie den Agentnamen aus, um seine Detailseite zu öffnen, und wählen Sie dann " Im Playground öffnen" in der oberen Symbolleiste aus.

  6. Geben Sie in der Chatschnittstelle eine Testnachricht wie "Was ist Microsoft Foundry?" ein, und drücken Sie Enter.

  7. Überprüfen Sie, ob der Agent mit Informationen aus den Websuchergebnissen antwortet. Die Antwort kann einige Sekunden dauern, wenn der Agent externe Quellen abfragt.

Tipp

Wenn der Playground nicht geladen wird oder der Agent nicht reagiert, überprüfen Sie auf der oben beschriebenen Seite "Containerdetails", ob der Agentstatus Started ist.

Bereinigen von Ressourcen

Um Gebühren zu vermeiden, löschen Sie die Ressourcen, wenn Sie fertig sind.

Warnung

Dieser Befehl löscht dauerhaft alle Azure Ressourcen in der Ressourcengruppe, einschließlich des Foundry-Projekts, Modellbereitstellungen, Containerregistrierung, Application Insights und Ihres gehosteten Agents. Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden. Wenn Sie eine vorhandene Ressourcengruppe verwenden, die andere Ressourcen enthält, verwenden Sie Vorsicht – azd down entfernt alles in der Gruppe, nicht nur ressourcen, die mit dieser Schnellstartanleitung erstellt wurden.

Führen Sie den down Befehl aus, um eine Vorschau auf das anzuzeigen, was gelöscht wird.

azd down

Nach Abschluss zeigt azd Ihnen alle Ressourcen an, die gelöscht werden sollen, und fordert Sie zur Bestätigung auf. Wählen Sie diese Option yes aus, um fortzufahren oder no abzubrechen.

Der Bereinigungsprozess dauert ca. 2 bis 5 Minuten.

Warnung

Durch das dauerhafte Löschen von Ressourcen werden alle in dieser Schnellstart erstellten Azure-Ressourcen entfernt, einschließlich des Foundry-Projekts, der Containerregistrierung, Application Insights und des gehosteten Agenten. Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden.

Um Ihre Ressourcen zu löschen, öffnen Sie das portal Azure, navigieren Sie zu Ihrer Ressourcengruppe, und löschen Sie es zusammen mit allen enthaltenen Ressourcen.

Um zu überprüfen, ob Ressourcen gelöscht wurden, öffnen Sie das portal Azure, wechseln Sie zu Ihrer Ressourcengruppe, und bestätigen Sie, dass die Ressourcen nicht mehr angezeigt werden. Wenn die Ressourcengruppe leer ist, können Sie sie auch löschen.

Problembehandlung

Wenn Probleme auftreten, probieren Sie diese Lösungen für häufige Probleme aus:

Problem Lösung
SubscriptionNotRegistered Fehler Registrieren von Anbietern: az provider register --namespace Microsoft.CognitiveServices
AuthorizationFailed während der Bereitstellung Fordern Sie die Rolle "Mitwirkender " für Ihr Abonnement oder Ihre Ressourcengruppe an.
Agent startet nicht lokal Überprüfen Sie, ob die Umgebungsvariablen festgelegt sind, und führen Sie az login aus, um die Anmeldeinformationen zu aktualisieren.
AcrPullUnauthorized Fehler Gewähren Sie der verwalteten Identität des Projekts die Rolle AcrPull in der Containerregistrierung.

Ausführliche Informationen zu allen Berechtigungen und Rollenzuweisungen, die an der Bereitstellung gehosteter Agent beteiligt sind, finden Sie unter Referenz zu Berechtigungen für gehostete Agent.

Problem Lösung
azd ai agent init Fehlschlägt Führen Sie die Ausführung azd version aus, um Version 1.24.0+ zu überprüfen. Aktualisieren Mit winget upgrade Microsoft.Azd (Windows) oder brew upgrade azd (macOS). Überprüfen Sie, ob die Agent-Erweiterung mit azd ext listinstalliert ist. Stellen Sie sicher, dass Sie über die neueste Version der Erweiterung verfügen, mit azd ext upgrade azure.ai.agentsVersion 0.1.27-Preview oder höher.

Anzeigen Sie die Containerprotokolle Ihres Agenten

Sie können die Konsolen- und Systemprotokolle des Containers überprüfen, um Probleme zu beheben.

  1. Wählen Sie Ihren gehosteten Agenten aus der Strukturansicht "Gehostete Agenten (Vorschau)" aus.

  2. Wählen Sie die Registerkarte "Playground" Ihres gehosteten Agents aus.

  3. Wählen Sie in den Sitzungsdetails den Abschnitt "Protokolle" aus.

Anzeigen der Sitzungsdateien Ihres Agents

Sie können alle Dateien anzeigen, die im Startverzeichnis Ihres ADC-basierten Agents gespeichert sind.

  1. Wählen Sie Ihren gehosteten Agent aus der Strukturansicht für gehostete Agents (Vorschau) aus.

  2. Wählen Sie die Registerkarte "Playground" Ihres gehosteten Agents aus.

  3. Wählen Sie den Abschnitt "Dateien" in den Sitzungsdetails aus.

Sie können Ordner innerhalb des aktuellen Ordners herunterladen, hochladen und erstellen, indem Sie auf einen Ordner klicken, in den Ordner wechseln, und durch Klicken auf die obere Navigationsleiste gelangen Sie zurück zu diesem Ordner.

Problem Lösung
Erweiterung nicht gefunden Installieren Sie das Microsoft Foundry Toolkit für die VS Code-Erweiterung aus dem VS Code Marketplace.

Was Sie gelernt haben

In dieser Schnellstartanleitung werden Sie:

  • Einrichten eines Gehosteten Agent-Beispiels mit Foundry-Tools (Websuche und MCP)
  • Lokales Testen des Agents
  • Bereitgestellt für den Foundry-Agent-Dienst
  • Ihr Agent im Gießerei-Spielplatz überprüft

Nächste Schritte

Nachdem Sie Ihren ersten gehosteten Agent bereitgestellt haben, erfahren Sie, wie Sie:

Verwalten des Lebenszyklus des gehosteten Agents

Passen Sie Ihren Agent mit zusätzlichen Funktionen an:

Im Toolkatalogartikel finden Sie eine vollständige Liste der verfügbaren Tools.

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