Entwickeln einer Client-App für einen KI-Agent
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Ein Agent in Microsoft Foundry kapselt das Modell, die Anweisungen und Tools, die er zum Ausführen von Aufgaben benötigt. Um den Agent benutzern zur Verfügung zu stellen, können Sie eine Clientanwendung erstellen, die Aufforderungen an den Agent sendet und seine Antworten verarbeitet.
Herstellen einer Verbindung mit einem Agent
Ein ausgeführter Agent in Foundry stellt einen Endpunkt bereit, der das OpenAI Responses-Protokoll unterstützt. Anwendungen können mithilfe des OpenAI SDK eine Verbindung mit diesem Endpunkt herstellen, und Benutzer oder Anwendungsidentitäten mit entsprechenden Berechtigungen können sich mithilfe von Microsoft Entra ID authentifizieren.
Sie können z. B. eine Webanwendung für den Computing History-Agent entwickeln; mit der Benutzer Aufforderungen an den Agent übermitteln können.
Die Clientanwendung kann eine beliebige Benutzeroberfläche oder Anwendungslogik enthalten, die für Ihr Szenario erforderlich ist. Unabhängig vom Design folgt die Kerninteraktion mit dem Agent demselben Muster:
- Authentifizieren und Erstellen eines Clients für den Agentendpunkt.
- Übermitteln Sie die Aufforderung des Benutzers mithilfe der Antwort-API.
- Verarbeiten Sie die Antwort, und präsentieren Sie sie dem Benutzer oder einer anderen Anwendungskomponente.
Verwenden des OpenAI SDK
Im folgenden Python-Beispiel wird DefaultAzureCredential verwendet, um ein Microsoft Entra-Zugriffstoken abzurufen, und ein OpenAI-Client erstellt, der für den Endpunkt des Agents konfiguriert ist. Anschließend übermittelt es einen Prompt über client.responses.create und gibt die Textantwort des Agenten aus.
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import OpenAI
# Get an OpenAI client for the agent
token = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(),
"https://ai.azure.com/.default")
client = OpenAI(
api_key=token,
base_url="https://ai-resrce.services.ai.azure.com/api/projects/ai-project/agents/computinghistorycode/endpoint/protocols/openai",
default_query={"api-version": "v1"})
# Submit a prompt to the agent and print the response
response = client.responses.create(
input="Who was Grace Hopper?")
print(response.output_text)
DefaultAzureCredential unterstützt mehrere Anmeldeinformationsquellen, sodass derselbe Anwendungscode in der lokalen Entwicklung und in einer gehosteten Umgebung authentifiziert werden kann. Die authentifizierte Identität muss über die Berechtigung zum Verwenden des Foundry-Projekts und des Agents verfügen.
Die Antwort-API bietet eine konsistente Möglichkeit für Anwendungen und Dienste, mit Modellen und Agents zu interagieren. Indem Sie Agents über einen openAI-kompatiblen Endpunkt verfügbar machen, können Sie vertraute SDK-Muster verwenden, während das Modell, die Anweisungen und Tools des Agents in Foundry verwaltet werden.