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Lernprogramm: Erstellen eines Python-Tools in Azure SRE-Agent

In diesem Lernprogramm erstellen Sie ein funktionierendes Python-Tool, das SLA-Compliance für Ihren Azure SRE-Agent berechnet. Sie beschreiben den Zweck des Tools in einfachem Englisch, lassen Sie KI den Code generieren, das Ergebnis testen und das Tool für Ihren Agent bereitstellen.

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie:

  • Beschreiben der Toolfunktionalität in einfachem Englisch
  • Generieren von Python-Code mit KI
  • Testen des Tools mit echten Eingaben vor der Bereitstellung
  • Speichern Sie das Tool für Ihren Agenten

Geschätzte Zeit: 10 Minuten

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, sollten Sie sicherstellen, dass Folgendes vorhanden ist:

Öffnen des Python-Tooldialogfelds

Navigieren Sie zum Subagent-Generator, und beginnen Sie mit dem Erstellen eines Python-Tools.

  1. Öffnen Sie das SRE-Agent-Portal , und wählen Sie Ihren Agenten aus.
  2. Wählen Sie im linken Navigationsbereich den Generator aus.
  3. Erweitern Sie den Generator , und wählen Sie den Subagent-Generator aus.
  4. Wählen Sie Erstellen>Tool>Python-Tool aus.

Screenshot des Menüs

Das Dialogfeld "Python-Tool" wird mit drei Registerkarten geöffnet: Code, Test-Playground und Identität.

Beschreiben, was das Tool tun soll

Schreiben Sie im Beschreibungsfeld, was das Tool in einfachem Englisch tun soll. Seien Sie spezifisch in Bezug auf Eingaben, Ausgaben und Logik.

Geben Sie die folgende Beschreibung ein:

Calculate SLA compliance percentage from total uptime minutes and downtime
minutes. Return whether the SLA meets a target threshold (default 99.9%).
Include the calculated percentage and a status message.

Screenshot des Python-Tooldialogfelds mit eingegebener Beschreibung.

Tipp

Geben Sie für optimale Ergebnisse Eingabeparameter und deren Typen an, beschreiben Sie die Berechnung oder Logik, geben Sie an, was die Ausgabe enthalten soll, und geben Sie ggf. Standardwerte an.

Generieren des Codes

Wählen Sie "Generieren " aus, damit KI die Python-Funktion aus Ihrer Beschreibung erstellen kann.

Die KI analysiert Ihre Beschreibung und erstellt eine Python-Funktion mit:

  • Eingegebene Parameter, die Ihren Eingaben entsprechen
  • Eine Docstring-Erläuterung der Logik
  • Fehlerbehandlung für Grenzfälle
  • Ein JSON-serialisierbarer Rückgabewert

Das folgende Beispiel zeigt den generierten Code:

def main(total_uptime_minutes: int, total_downtime_minutes: int,
         target_sla_percent: float = 99.9) -> dict:
    """Calculate SLA compliance from uptime and downtime minutes.

    Computes SLA as (uptime / (uptime + downtime)) * 100.
    Returns the SLA percentage, whether it meets the target,
    and a status message.
    """
    total_minutes = total_uptime_minutes + total_downtime_minutes

    if total_minutes == 0:
        sla_percent = 100.0
    else:
        sla_percent = (total_uptime_minutes / total_minutes) * 100

    meets_target = sla_percent >= target_sla_percent

    return {
        "sla_percent": round(sla_percent, 4),
        "target_sla_percent": target_sla_percent,
        "meets_target": meets_target,
        "status": "Meets SLA" if meets_target else "Below SLA"
    }

Screenshot der Registerkarte

Auf der Registerkarte "Code" wird eine main() Funktion mit eingegebenen Parametern angezeigt. Der Toolname wird automatisch aus Ihrer Beschreibung generiert.

Testen mit echten Eingaben

Bevor Sie das Tool erstellen, testen Sie es mit tatsächlichen Werten.

  1. Wählen Sie die Registerkarte " Test-Playground" aus .
  2. Geben Sie die folgenden Testwerte ein:
    • total_uptime_minutes: 43185
    • total_downtime_minutes: 15
    • target_sla_percent: 99.9
  3. Wählen Sie "Testen" aus.

Screenshot des Test-Playgrounds mit erfolgreicher Ausführung.

Das folgende Beispiel zeigt das erwartete Ergebnis:

{
  "sla_percent": 99.9653,
  "target_sla_percent": 99.9,
  "meets_target": true,
  "status": "Meets SLA"
}

Der Test zeigt einen grünen Erfolgsindikator und die JSON-Ausgabe entspricht den erwarteten Werten.

Tool erstellen

Wählen Sie nach bestandenen Tests das Tool "Erstellen" aus.

Ihr Tool ist jetzt verfügbar. Der Agent kann ihn automatisch aufrufen, wenn eine Aufgabe mit der Beschreibung des Tools übereinstimmt.

Überprüfen des Tools

Stellen Sie Ihrem Agent in einem neuen Chatthread eine Frage, die das Tool auslöst:

What's my SLA for last month? We had 43185 minutes of uptime and 15 minutes of downtime.

Der Agent erkennt diese Übereinstimmung mit Ihrem Tool und ruft es auf, um das Ergebnis zu berechnen.

Problembehandlung

Verwenden Sie die folgenden Informationen, um häufige Probleme zu beheben.

Schaltfläche "Testen" ist deaktiviert.

Für die Schaltfläche "Testen" ist Folgendes erforderlich:

  • Gültiger Python-Code mit einer main() Funktion
  • Alle erforderlichen Parameterfelder ausgefüllt

Überprüfen Sie, ob ihr Code keine Syntaxfehler aufweist und alle Parameter Werte enthalten.

Code stimmt nicht mit Ihrer Absicht überein.

Wählen Sie das Beschreibungsfeld aus, verfeinern Sie Ihren Text, und wählen Sie " Generieren" erneut aus . Seien Sie spezifischer in Bezug auf:

  • Parameternamen und -typen
  • Berechnungslogik
  • Erwartetes Ausgabeformat

Test gibt einen Fehler zurück.

Überprüfen Sie die Fehlermeldung im Ergebnisbereich. Häufige Probleme sind beispielweise:

  • Division durch Null (Behandlung für Randfälle hinzufügen)
  • Falsche Parametertypen (sicherstellen, dass Eingaben mit erwarteten Typen übereinstimmen)
  • Importfehler (Überprüfen, ob Bibliotheken verfügbar sind)

Nächster Schritt

Testen des Tools in der Testumgebung

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