Tesztelés AG-UI Dojoval

A AG-UI Dojo-alkalmazás interaktív környezetet biztosít a AG-UI protokollt implementáló Microsoft Agent Framework-ügynökök teszteléséhez és megismeréséhez. A Dojo vizuális felületet kínál az ügynökökhöz való csatlakozáshoz és mind a 7 AG-UI funkció használatához.

Előfeltételek

Mielőtt hozzákezdene, győződjön meg arról, hogy:

• Python 3.10 vagy újabb
• uv a függőségkezeléshez
• OpenAI API-kulcs vagy Azure OpenAI-végpont
• Node.js és pnpm (a Dojo előtér futtatásához)

Installation

1. Klónozza a AG-UI-adattárat

Először klónozza a Dojo-alkalmazást és a Microsoft Agent Framework-integrációs példákat tartalmazó AG-UI-adattárat:

git clone https://github.com/ag-oss/ag-ui.git
cd ag-ui

2. Navigálás a Példák könyvtárra

cd integrations/microsoft-agent-framework/python/examples

3. Python-függőségek telepítése

A szükséges függőségek telepítéséhez használható uv :

uv sync

4. Környezeti változók konfigurálása

Hozzon létre egy .env fájlt a megadott sablonból:

cp .env.example .env

Szerkessze a .env fájlt, és adja hozzá az API-hitelesítő adatait:

# For OpenAI
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
OPENAI_CHAT_MODEL_ID="gpt-4.1"

# Or for Azure OpenAI
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=your_endpoint_here
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME=your_deployment_here

Megjegyzés:

Ha DefaultAzureCredential van használva api_key helyett hitelesítéshez, győződjön meg arról, hogy hitelesítve van az Azure-nál (pl. az login-en keresztül). További információkért tekintse meg az Azure Identity dokumentációját.

A Dojo-alkalmazás futtatása

1. A háttérkiszolgáló indítása

A példakönyvtárban indítsa el a háttérkiszolgálót a példaügynökökkel:

cd integrations/microsoft-agent-framework/python/examples
uv run dev

A kiszolgáló alapértelmezésből el fog indulni http://localhost:8888.

2. Indítsa el a Dojo Frontend

Nyisson meg egy új terminálablakot, keresse meg a AG-UI-adattár gyökerét, majd a Dojo-alkalmazás könyvtárát:

cd apps/dojo
pnpm install
pnpm dev

A Dojo előtér a következő címen http://localhost:3000lesz elérhető: .

3. Csatlakozás az ügynökhöz

1. Nyissa meg http://localhost:3000 a böngészőben

2. A kiszolgáló URL-címének konfigurálása http://localhost:8888

3. Válassza a "Microsoft Agent Framework (Python)" lehetőséget a legördülő listából

4. Kezdje el felfedezni a példa ügynököket

Elérhető példaügynökök

Az integrációs példák mind a 7 AG-UI funkciót különböző ügynökvégpontokon keresztül szemléltetik:

Végpont	Tulajdonság	Description
/agentic_chat	1. funkció: Ügynöki csevegés	Egyszerű beszélgetési ügynök eszközhívással
/backend_tool_rendering	2. funkció: Háttéreszköz renderelése	Egyedi eszköz felhasználói felület renderelésével ellátott ügynök
/human_in_the_loop	3. funkció: Ember a folyamatban	Ügynök jóváhagyási munkafolyamatokkal
/agentic_generative_ui	4. funkció: Agens Generatív felhasználói felület	A feladatokat valós idejű frissítésekkel lépésre lebontó ügynök
/tool_based_generative_ui	5. funkció: Eszközalapú Generatív felhasználói felület	Egyéni felhasználói felületi összetevőket létrehozó ügynök
/shared_state	6. funkció: Megosztott állapot	Ügynök kétirányú állapotszinkronizálással
/predictive_state_updates	7. funkció: Prediktív állapotfrissítések	Ügynök prediktív állapotfrissítésekkel az eszköz végrehajtása során

Saját ügynökök tesztelése

Saját ügynökök tesztelése a Dojo-val:

1. Az ügynök létrehozása

Hozzon létre egy új ügynököt az Első lépések útmutatót követve:

from agent_framework import Agent
from agent_framework_azure_ai import AzureOpenAIChatClient

# Create your agent
chat_client = AzureOpenAIChatClient(
    endpoint=os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
    deployment_name=os.getenv("AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME"),
)

agent = Agent(
    name="my_test_agent",
    chat_client=chat_client,
    system_message="You are a helpful assistant.",
)

2. Az ügynök hozzáadása a kiszolgálóhoz

A FastAPI-alkalmazásban regisztrálja az ügynökvégpontot:

from fastapi import FastAPI
from agent_framework_ag_ui import add_agent_framework_fastapi_endpoint
import uvicorn

app = FastAPI()

# Register your agent
add_agent_framework_fastapi_endpoint(
    app=app,
    path="/my_agent",
    agent=agent,
)

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8888)

3. Tesztelés Dojo-ban

1. A kiszolgáló indítása
2. Nyisd meg a Dojo a http://localhost:3000
3. A kiszolgáló URL-címének beállítása http://localhost:8888
4. Az ügynök a végpont legördülő listájában "my_agent" néven jelenik meg
5. Válassza ki és indítsa el a tesztelést

Projektstruktúra

A AG-UI adattár integrációs példái a következő struktúrát követik:

integrations/microsoft-agent-framework/python/examples/
├── agents/
│   ├── agentic_chat/                  # Feature 1: Basic chat agent
│   ├── backend_tool_rendering/        # Feature 2: Backend tool rendering
│   ├── human_in_the_loop/             # Feature 3: Human-in-the-loop
│   ├── agentic_generative_ui/         # Feature 4: Streaming state updates
│   ├── tool_based_generative_ui/      # Feature 5: Custom UI components
│   ├── shared_state/                  # Feature 6: Bidirectional state sync
│   ├── predictive_state_updates/      # Feature 7: Predictive state updates
│   └── dojo.py                        # FastAPI application setup
├── pyproject.toml                     # Dependencies and scripts
├── .env.example                       # Environment variable template
└── README.md                          # Integration examples documentation

Hibaelhárítás

Kiszolgálókapcsolati problémák

Ha a Dojo nem tud csatlakozni a kiszolgálóhoz:

• Ellenőrizze, hogy a kiszolgáló a megfelelő porton fut-e (alapértelmezett: 8888)
• Ellenőrizze, hogy a Dojo szerver URL-címe megegyezik-e az Ön szervercímével.
• Győződjön meg arról, hogy a tűzfal nem blokkolja a kapcsolatot
• CORS-hibák keresése a böngészőkonzolon

Az ügynök nem jelenik meg

Ha az ügynök nem jelenik meg a Dojo legördülő listában:

• Ellenőrizze, hogy az ügynök végpontja megfelelően van-e regisztrálva
• Ellenőrizze, hogy a szervernaplóban vannak-e indítási hibák
• Győződjön meg arról, hogy a add_agent_framework_fastapi_endpoint hívás sikeresen befejeződött

Környezeti változókkal kapcsolatos problémák

Ha hitelesítési hibákat lát:

• Ellenőrizze, hogy a .env fájl a megfelelő könyvtárban van-e
• Ellenőrizze, hogy az összes szükséges környezeti változó be van-e állítva
• Győződjön meg arról, hogy az API-kulcsok és a végpontok érvényesek
• A környezeti változók módosítása után indítsa újra a kiszolgálót

Következő lépések

• A példaügynökök felfedezése a megvalósítási minták megismeréséhez
• Tudnivalók a háttéreszköz-renderelésről az eszköz felhasználói felületének testreszabásához

További források

• AG-UI dokumentációja

• AG-UI GitHub-adattár

• Dojo-alkalmazás

• Példák a Microsoft Agent Framework integrációs példáira

Hamarosan.