Verwenden von KI-Tools und -Modellen in Azure Functions

Azure Functions bietet serverlose Computeressourcen, die in KI- und Azure-Dienste integriert werden, um Ihnen bei der Erstellung von in der Cloud gehosteten intelligenten Anwendungen zu helfen. In diesem Artikel werden KI-bezogene Szenarien, Integrationen und Ressourcen befragt, die Sie in Ihren Funktions-Apps verwenden können.

Verwenden Sie die folgende Tabelle, um eine Integration basierend darauf auszuwählen, wie die Arbeit startet und wie andere Komponenten sie verbrauchen:

Auswahl Beste Passform Aufrufmodell Wichtige Überlegungen
In Azure Functions gehostete Skills Fügen Sie die KI-Logik zu ereignisgesteuerten Arbeitslasten hinzu, indem Sie deklarative Anweisungen und Tools verwenden. Funktionstrigger oder optionale integrierte HTTP- und MCP-Endpunkte Preview
Agentenbindungen für Python Fügen Sie einer Python-Funktion begrenzte Agentenlogik hinzu, bei gleichzeitiger codegesteuerter Kontrolle über Validierung, Verzweigungen, Fehler und Ausgaben. Ein Standard-Functions-Trigger ruft Python-Code auf, der ein eingespritztes Microsoft Agent Framework-Objekt Agent aufruft Vorschau; Nur Python
Implementierungen von Endpunkten des Model Context Protocol (MCP) Stellen Sie synchrone, wiederverwendbare Tools für Microsoft Foundry-Agenten und andere MCP-Clients bereit. Streambares HTTP Wählen Sie aus gehosteten Fähigkeiten, der allgemein verfügbaren MCP-Erweiterung und einer Vorschau auf SDK-basiertem Hosting.
Warteschlangenbasierte Azure Functions-Tools Führe asynchrone Hintergrund-Tools für Microsoft Foundry-Agenten aus. Azure Queue Storage-Eingabe- und Ausgabewarteschlangen Foundry-spezifisch; erfordert einen Foundry-Agenten mit der Standardkonfiguration.
Agentische Arbeitsabläufe Koordiniere langfristige oder mehrstufige KI-Arbeiten, die Neustarts und Wartezeiten überstehen müssen. Dauerhafte Orchestrierungen, die durch Anwendungsereignisse gestartet werden Wählen Sie direkte Orchestrierung mit Durable Functions oder dynamische Workflows mit gehosteten Skills.

Dieser Artikel ist sprachspezifisch. Stellen Sie daher sicher, dass Sie ihre Programmiersprache oben auf der Seite auswählen.

In Azure Functions gehostete Skills

Azure Functions hosted skills sind ein Programmiermodell zum Aufbau cloud-gehosteter, ereignisgesteuerter intelligenter Fähigkeiten auf Azure Functions. Du definierst das Verhalten mit Markdown, natürlichsprachigen Anweisungen und deklarativer Konfiguration. Die Laufzeit entdeckt .agent.md Dateien, registriert Trigger und Endpunkte und führt gehostete Skills aus, wenn Ereignisse ausgelöst werden.

Von Bedeutung

Von Azure Functions gehostete Skills sind derzeit als Vorschau verfügbar. Features, Konfigurationsnamen und unterstützte Connectors können sich vor der allgemeinen Verfügbarkeit ändern.

Du musst keinen Python-Code schreiben, um eine gehostete Fähigkeit zu definieren. Man definiert sein Verhalten, seine Trigger und konfigurierte Werkzeuge in Markdown- und Konfigurationsdateien. Wenn du benutzerdefinierte App-Logik über diese konfigurierten Funktionen hinaus brauchst, kannst du eigene Python-Tools hinzufügen.

Nutzen Sie Azure Functions gehostete Skills, wenn Sie intelligentes Verhalten in eine ereignisgesteuerte Anwendung als Reaktion auf eine HTTP-Anfrage, einen Termin, eine Nachricht, eine Datenänderung, ein Ereignis von einem verwalteten Connector oder ein anderes Ereignis hinzufügen möchten. Sie können außerdem einen optionalen integrierten MCP-Endpunkt aktivieren, der jede gehostete Fähigkeit als KI-gestütztes Werkzeug für andere Anwendungen, Agenten oder Agenten-Harnesses bereitstellt.

Informationen zu den ersten Schritten finden Sie in den folgenden Artikeln:

Agentenbindungen für Python

Von Bedeutung

Agentenbindungen für Python-Funktions-Apps sind derzeit in der Vorschau. Funktionen, Paketnamen und Konfigurationen können sich vor der allgemeinen Verfügbarkeit ändern.

Agent-Bindungen fügen ein konfiguriertes Microsoft Agent Framework-Objekt Agent zu einem Standard-Python-Funktionsaufruf hinzu. Die Funktion behält die Kontrolle über ihren Trigger und die deterministische Anwendungslogik, und ihr Handler entscheidet, ob, wann und wie der Agent aufgerufen wird.

Verwenden Sie Agent-Bindungen, wenn die Python-Funktion das primäre Ausführungsmodell ist und das Schlussfolgern des Agenten ein begrenzter Teil ihrer Arbeit ist. Verwenden Sie stattdessen von Azure Functions gehostete Skills, wenn ein deklarativ definierter gehosteter Skill das primäre Ausführungsmodell der Anwendung ist. Verwenden Sie das Microsoft Agent Framework SDK direkt, wenn Ihr Code den gesamten Agentenlebenszyklus steuern muss, anstatt einen konfigurierten Agenten über eine Bindung zu erhalten.

Agentenbindungen unterstützen außerdem wiederholungssichere Agentenaufrufe aus Durable Functions-Orchestrierungen. Um mehr zu erfahren und loszulegen, siehe Agent Bindings for Python in Azure Functions.

Tools und MCP-Server

KI-Modelle und Agents verwenden Funktionsaufrufe , um externe Ressourcen anzufordern, die als Tools bezeichnet werden. Durch die Verwendung von Funktionsaufrufen können Modelle und Agenten dynamisch spezifische Funktionen basierend auf dem Kontext einer Konversation oder Aufgabe aufrufen.

Funktionen eignen sich besonders gut für die Implementierung von Funktionsaufrufen in agentischen Workflows, da sie effizient skaliert wird, um den Bedarf zu verarbeiten und bindungserweiterungen zu ermöglichen, die das Verbinden von Agents mit Remote-Azure-Diensten vereinfachen. Wenn Sie KI-Tools in Funktionen erstellen oder hosten, erhalten Sie auch serverlose Preismodelle und Plattformsicherheitsfeatures.

MCP ist der Industriestandard für die Interaktion mit entfernten Servern. Es bietet eine standardisierte Möglichkeit für KI-Modelle und Agenten, mit externen Systemen zu kommunizieren. Durch die Nutzung eines MCP-Servers können diese KI-Clients effizient die Werkzeuge und Fähigkeiten eines externen Systems bestimmen.

Azure Functions unterstützt derzeit das Verfügbarmachen des Funktionscodes mithilfe dieser Tools:

Tooltyp BESCHREIBUNG
Eingebauter MCP-Endpunkt für gehostete Skills Machen Sie gehostete Skills, die KI-gestützte Schlussfolgerungen als Tools nutzen, über einen integrierten MCP-Endpunkt verfügbar.
Remote-MCP-Server Erstelle deterministische MCP-Tools oder hoste SDK-basierte MCP-Server für synchrone Toolaufrufe.
Queue-basiertes Azure Functions-Tool Verwenden Sie das Microsoft Foundry-spezifische Tool für asynchrone Funktionsaufrufe über Nachrichtenwarteschlangen.

Wähle, wie ein MCP-Endpunkt verfügbar gemacht wird

Functions unterstützt diese Optionen zur Bereitstellung von Fähigkeiten über MCP:

  • Aktivieren Sie den integrierten MCP-Endpunkt für Azure Functions-gehostete Skills, um KI-gestützte Werkzeuge, die in .agent.md Dateien definiert sind, bereitzustellen. Gehostete Skills sind derzeit als Vorschau verfügbar.
  • Nutze die MCP-Binding-Erweiterung , um deterministische MCP-Tools zu erstellen und zu hosten, wie du es bei jeder anderen Funktions-App tun würdest.
  • Selbsthostende MCP-Server wurden mit den offiziellen MCP-SDKs erstellt. Diese Hostingoption befindet sich derzeit in der Vorschau.

Hier ist ein Vergleich der aktuellen MCP-Endpunkt-Optionen, die von Functions bereitgestellt werden:

Merkmal Eingebauter MCP-Endpunkt für gehostete Skills MCP-Bindungserweiterung Selbst gehostete MCP-Server
Beste Passform Stellen Sie eine KI-gestützte, gehostete Fähigkeit als MCP-Tool vor. Baue deterministische MCP-Tools mit Functions-Triggern und -Bindungen. Hoste einen bestehenden Server, der mit einem offiziellen MCP-SDK gebaut wurde.
Aktuelle Supportebene Preview Allgemein verfügbar Vorschau*
Programmiermodell .agent.md Gehostete Fähigkeit Funktionenauslöser und Bindungen Standard-SDKs für MCP
Zustandsbehaftete Ausführung Unterstützte Sitzungshistorie Unterstützt Derzeit nicht unterstützt
Benutzerdefinierte Codesprachen Python (optionale benutzerdefinierte Tools) C# (isolierter Prozess)
Python
TypeScript
JavaScript
Java		 C# (isolierter Prozess)
Python
TypeScript
Java
Hosting-Paket Flex-Verbrauch
Premium
Dediziert (App Service)		 Unterstützte Azure Functions-Hosting-Pläne Nur flexibler Konsum
Sonstige Anforderungen Aktivieren Sie builtin_endpoints.mcp den gehosteten Skill Nichts Zustandsloser Server, der Streamable HTTP Transport verwendet
Wie implementiert Eingebauter MCP-Endpunkt im Hosted-Skills-Runtime MCP-Bindungserweiterung Benutzerdefinierte Handler

*Konfigurationsdetails für selbst gehostete MCP-Server ändern sich während der Vorschau.

Nutzen Sie die folgenden sprachspezifischen Ressourcen, um mit entfernten MCP-Servern in Functions zu beginnen:

Für C# vergleichen Sie diese Ressourcen für die MCP-Erweiterung und SDK-basiertes Hosting:

Options MCP-Bindungserweiterung Selbst gehostete MCP-Server
Dokumentation MCP-Bindungserweiterung Nicht anwendbar
Beispiele Benutzerdefinierte Remote-MCP-Server Weather-Server
Vorlagen HelloTool Nicht anwendbar

Für Python vergleichen Sie diese Ressourcen für die MCP-Erweiterung und SDK-basiertes Hosting:

Options MCP-Bindungserweiterung Selbst gehostete MCP-Server
Dokumentation MCP-Bindungserweiterung Nicht anwendbar
Beispiele Benutzerdefinierte Remote-MCP-Server Weather-Server

Vergleichen Sie für TypeScript diese Ressourcen für die MCP-Erweiterung und SDK-basiertes Hosting:

Options MCP-Bindungserweiterung Selbst gehostete MCP-Server
Dokumentation MCP-Bindungserweiterung Nicht anwendbar
Beispiele Benutzerdefinierte Remote-MCP-Server Weather-Server

Für JavaScript verwenden Sie die MCP-Erweiterungsressourcen. SDK-basiertes Hosting wird unterstützt, aber ein JavaScript-Quickstart ist derzeit nicht verfügbar.

Options MCP-Bindungserweiterung Selbst gehostete MCP-Server
Dokumentation MCP-Bindungserweiterung Nicht anwendbar
Beispiele Noch nicht verfügbar Noch nicht verfügbar

Für Java verwenden Sie die MCP-Erweiterungsdokumentation. Sprachspezifische Beispiele sind derzeit nicht verfügbar.

Options MCP-Bindungserweiterung Selbst gehostete MCP-Server
Dokumentation MCP-Bindungserweiterung Nicht anwendbar
Beispiele Noch nicht verfügbar Noch nicht verfügbar

PowerShell wird derzeit für beide MCP-Serverhostingoption nicht unterstützt.

Wählen Sie warteschlangenbasierte Azure Functions-Tools für den Microsoft Foundry Agent Service

Der Microsoft Foundry Agent Service bietet außerdem ein Azure Functions-spezifisches Werkzeug für asynchrone Funktionsaufrufe. Der Agent platziert eine Anfrage in einer Azure Queue Storage Eingabe-Warteschlange. Eine durch eine Warteschlange ausgelöste Funktion verarbeitet die Anfrage und gibt das Ergebnis über eine Ausgabewarteschlange zurück.

Nutze diese Foundry-spezifische Integration für Hintergrundoperationen, die keine sofortige Antwort erfordern und von zuverlässiger Nachrichtenzustellung und erneuten Versuchen profitieren. Für synchrone Interaktionen oder Tools, die du mit anderen KI-Clients wiederverwenden möchtest, nutze stattdessen einen MCP-Server.

Warteschlangenbasierte Azure Functions-Tools erfordern einen Foundry-Agenten mit der Standardkonfiguration. Um unterstützte SDKs zu überprüfen und ein Tool zu erstellen, siehe Use Azure Functions with Foundry Agent Service.

Agentische Arbeitsabläufe

Verwenden Sie Durable Functions, wenn Ihr Anwendungscode eine zuverlässige Abfolge von Agentenaufrufen, Modellaufrufen, Genehmigungen und anderen Arbeiten definiert. Durable Functions bewahrt den Orchestrierungszustand über Wartezeiten und Neustarts hinweg und unterstützt gängige Muster wie Funktionsketten, Fan-Out/Fan-In und menschliche Interaktion.

Wenn Sie Azure Functions gehostete Fähigkeiten verwenden, bieten dynamische Workflows eine Vorschauoption, bei der ein Modell einen strukturierten Plan mit Toolaufrufen, Subagenten-Aufgaben und Wartezeiten erstellt. Die Hosted-Skills-Runtime führt diesen Plan als Orchestrierung von Durable Functions aus. Nutze das direkte Aufrufen von Tools, wenn die Arbeit in einer einzigen Interaktion erledigt werden kann, und einen dynamischen Workflow, wenn die Arbeit über einen einzelnen Schritt hinaus ausgeführt werden muss, parallelisiert werden, warten oder Neustarts überstehen muss.

Auswahl Wer definiert den Arbeitsablauf Beste Passform Wichtige Überlegungen
Direkte Durable Functions-Orchestrierung Anwendungscode Vorhersehbare Arbeitsabläufe mit explizitem Kontrollfluss, Wiederholungen, Wartezeiten und Genehmigungen Verwenden Sie das Durable Functions-Programmiermodell für Ihre Sprache.
Dynamischer Workflow für gehostete Skills KI-Modell Adaptive Workflows, die Werkzeugaufrufe, Unteragentenaufgaben, Wartezeiten und Fan-out zur Laufzeit planen Vorschau; erfordert in Azure Functions gehostete Skills.

Für Implementierungshinweise siehe Anwendungsmuster und Erstellen und ausführen dynamische Workflows.

KI-Tools und Frameworks für Azure Functions

Mit Functions können Sie Apps in Ihrer bevorzugten Sprache erstellen und Ihre Lieblingsbibliotheken verwenden. Aufgrund dieser Flexibilität können Sie eine vielzahl von KI-Bibliotheken und Frameworks in Ihren KI-fähigen Funktions-Apps verwenden.

Diese Microsoft-KI-Plattformen und -Frameworks unterstützen verschiedene Anwendungsarchitekturen:

Plattform oder Rahmenwerk Beste Passform Wie es mit Azure Functions funktioniert
Microsoft Agent Framework Code-First-Agentenlogik und Workflows, die in Ihrer Anwendung laufen Führe die Framework-SDKs in deinem Funktionscode aus.
Microsoft Foundry Agent Service Verwaltete Agenten, die von Functions gehostete Tools verwenden Erstellen und verwalten Sie Agenten als gehosteter Service. Foundry-Agenten können Werkzeuge aufrufen, die von Functions über MCP, Warteschlangen oder OpenAPI gehostet werden.
Microsoft Foundry SDKs Direktes Modell und Serviceanrufe, die keinen verwalteten Agenten erfordern Rufen Sie Foundry-Modelle und -Dienste direkt aus Ihrem Funktionscode an.

In Funktionen können Ihre Apps auch auf Drittanbieter-Bibliotheken und Frameworks verweisen, sodass Sie alle Ihre Lieblings-KI-Tools und -Bibliotheken in Ihren KI-fähigen Funktionen nutzen können.

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