Interpréteur de code

L’interpréteur de code permet aux agents d’écrire et d’exécuter du code dans un environnement bac à sable (sandbox). Cela est utile pour l’analyse des données, les calculs mathématiques, le traitement des fichiers et d’autres tâches qui bénéficient de l’exécution du code.

Note

La disponibilité de l’interpréteur de code dépend du fournisseur d’agent sous-jacent. Consultez La vue d’ensemble des fournisseurs pour obtenir une prise en charge spécifique au fournisseur.

L’exemple suivant montre comment créer un agent avec l’outil Interpréteur de code et lire la sortie générée :

Créer un agent avec l’interpréteur de code

using System;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;

// Requires: dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease
var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    ?? throw new InvalidOperationException("AZURE_OPENAI_ENDPOINT is not set.");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME") ?? "gpt-4o-mini";

// Create an agent with the code interpreter hosted tool
AIAgent agent = new AIProjectClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
    .AsAIAgent(
        model: deploymentName,
        instructions: "You are a helpful assistant that can write and execute Python code.",
        tools: [new CodeInterpreterToolDefinition()]);

var response = await agent.RunAsync("Calculate the factorial of 100 using code.");
Console.WriteLine(response);

Avertissement

DefaultAzureCredential est pratique pour le développement, mais nécessite une considération minutieuse en production. En production, envisagez d’utiliser des informations d’identification spécifiques (par exemple ManagedIdentityCredential) pour éviter les problèmes de latence, la détection involontaire des informations d’identification et les risques de sécurité potentiels liés aux mécanismes de secours.

Lire la sortie du code

// Inspect code interpreter output from the response
foreach (var message in response.Messages)
{
    foreach (var content in message.Contents)
    {
        if (content is CodeInterpreterContent codeContent)
        {
            Console.WriteLine($"Code:\n{codeContent.Code}");
            Console.WriteLine($"Output:\n{codeContent.Output}");
        }
    }
}

L’exemple suivant montre comment créer un agent avec l’outil Interpréteur de code :

# Copyright (c) Microsoft. All rights reserved.

import asyncio

from agent_framework import (
    Agent,
    Content,
)
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

"""
OpenAI Chat Client with Code Interpreter Example

This sample demonstrates using get_code_interpreter_tool() with OpenAI Chat Client
for Python code execution and mathematical problem solving.
"""


async def main() -> None:
    """Example showing how to use the code interpreter tool with OpenAI Chat."""
    print("=== OpenAI Chat Client Agent with Code Interpreter Example ===")

    client = OpenAIChatClient()
    agent = Agent(
        client=client,
        instructions="You are a helpful assistant that can write and execute Python code to solve problems.",
        tools=client.get_code_interpreter_tool(),
    )

    query = "Use code to get the factorial of 100?"
    print(f"User: {query}")
    result = await agent.run(query)
    print(f"Result: {result}\n")

    for message in result.messages:
        code_blocks = [c for c in message.contents if c.type == "code_interpreter_tool_call"]
        outputs = [c for c in message.contents if c.type == "code_interpreter_tool_result"]

        if code_blocks:
            code_inputs = code_blocks[0].inputs or []
            for content in code_inputs:
                if isinstance(content, Content) and content.type == "text":
                    print(f"Generated code:\n{content.text}")
                    break
        if outputs:
            print("Execution outputs:")
            for out in outputs[0].outputs or []:
                if isinstance(out, Content) and out.type == "text":
                    print(out.text)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Exemple actuel d’interpréteur de code OpenAI

L’exemple d’interpréteur de code OpenAI actuel dans le référentiel de code utilise OpenAIChatClient et montre comment inspecter le code généré et la sortie d’exécution finale :

async def main() -> None:
    """Example showing how to use the code interpreter tool with OpenAI Chat."""
    print("=== OpenAI Chat Client Agent with Code Interpreter Example ===")

    client = OpenAIChatClient()
    agent = Agent(
        client=client,
        instructions="You are a helpful assistant that can write and execute Python code to solve problems.",
        tools=client.get_code_interpreter_tool(),
    )

    query = "Use code to get the factorial of 100?"
    print(f"User: {query}")
    result = await agent.run(query)
    print(f"Result: {result}\n")

    for message in result.messages:
        code_blocks = [c for c in message.contents if c.type == "code_interpreter_tool_call"]
        outputs = [c for c in message.contents if c.type == "code_interpreter_tool_result"]

        if code_blocks:
            code_inputs = code_blocks[0].inputs or []
            for content in code_inputs:
                if isinstance(content, Content) and content.type == "text":
                    print(f"Generated code:\n{content.text}")
                    break
        if outputs:
            print("Execution outputs:")
            for out in outputs[0].outputs or []:
                if isinstance(out, Content) and out.type == "text":
                    print(out.text)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Prochaines étapes

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