Ügynökfejlesztés a Azure fejlesztői parancssori felülettel

Important

A cikkben megjelölt (előzetes verziójú) elemek jelenleg nyilvános előzetes verzióban érhetők el. Ez az előzetes verzió szolgáltatásszint-szerződés nélkül érhető el, és éles számítási feladatokhoz nem javasoljuk. Előfordulhat, hogy bizonyos funkciók nem támogatottak, vagy korlátozott képességekkel rendelkeznek. További információkért lásd: Microsoft Azure Previews Kiegészítő Felhasználási Feltételek.

Az Azure fejlesztői parancssori felülete (azd) és annak azd ai agent bővítménye egyetlen parancssori munkafolyamatot kínál, amellyel az ötlettől eljuthat egy, a Microsoft Foundryban üzemeltetett, éles környezetben is használatra kész ügynökig. Ez a cikk ismerteti a fejlesztői folyamatot, az ügynököt meghatározó fájlokat és az út során felmerülő alapvető fogalmakat.

Ez a cikk azoknak a fejlesztőknek szól, akik az Foundry portálon vagy a nyelvi SDK-kon keresztül előnyben részesítik a terminálalapú, szkriptelhető munkafolyamatokat.

A fejlesztői folyamat

A azd ai munkafolyamat ugyanazt az életciklust követi, akár egy kis prototípust, akár egy éles ügynököt hoz létre. A projekt vázát csak egyszer kell létrehoznod, majd ahogy a projekted bővül, tetszés szerint kombinálhatod a parancsokat.

Stage A teendők További információ:
Install Telepítse azd és az Foundry-bővítményeket. A fejlesztői környezet beállítása
Váz Projekt inicializálása sablonból vagy meglévő kódból. Rövid útmutató: Üzemeltetett ügynök üzembe helyezése
Definiál Konfigurálja az ügynököt, a modell üzembehelyezési függőségeit, a protokollokat, az eszközöket és a környezetet.azure.yaml Azure.yaml készítése üzemeltetett ügynökökhöz
Develop Ügynöklogika írása, eszközök hozzáadása és helyi tesztelés. Eszközök áttekintése
Üzembe helyezés Infrastruktúra kiépítése és üzembe helyezése a Foundryben. Üzemeltetett ügynök üzembe helyezése
Működik Naplók figyelése, verziók kezelése és futtatások automatizálása. Üzemeltetett ügynökök kezelése
Evaluate Értékelje az ügynök minőségét, és javítsa az utasítást. Ügynökértékelések futtatása az azd parancssori felülettel

Ügynöktípusok

A azd ai agent bővítmény a hosztolt ügynökökre fókuszál.

Típus Description Mikor érdemes használni?
Üzemeltetett ügynök Kódban, Docker-rendszerképként csomagolt és a Foundryben üzembe helyezett tárolóalapú alkalmazás. Egyéni logikára, keretrendszerintegrációra vagy teljes körű vezérlésre van szükség a viselkedés felett.
Gyors ügynök Az ügynököt teljes egészében utasítások és eszközkonfigurációk határozzák meg, egyéni kód nélkül. Ön egy gyors, konfigurációvezérelt ügynököt szeretne alkalmazáskód írása nélkül.

Az üzemeltetett ügynökök teljes körű felügyeletet biztosítanak a futtatókörnyezet, a keretrendszer és az eszközintegrációk felett, míg a Foundry kezeli az infrastruktúrát, a skálázást és a munkamenet-kezelést.

Konfigurációs fájlok

Az üzemeltetett ügynökprojekt a projekt gyökérkönyvtárában egy azure.yaml fájlt használ az ügynök, valamint annak kiépítési és üzembe helyezési modelljének deklarálásához. A fájl egy felosztott szolgáltatásmodellt használ, ahol minden megnevezett szolgáltatásnak van host értéke, például azure.ai.project: , azure.ai.agent, azure.ai.connection, azure.ai.toolboxazure.ai.skillvagy azure.ai.routine.

Fájl Alkalmazás célja Ki tartja fenn?
azure.yaml Deklarálja az Foundry-projektet, a modelltelepítéseket, az üzemeltetett ügynökszolgáltatást, a függőségeket, a protokollokat, az eszközöket, a környezeti változókat, a tárolóerőforrásokat és az üzembehelyezési beállításokat. Az ügynökidentitás, a modell, a protokollok, az eszközök és a környezeti értékek a azure.ai.agent szolgáltatásban élnek. Az inicializálás hozza létre. Igény szerint testre szabhatja.

A azure.ai.agent szolgáltatás soron belül definiálja az üzemeltetett ügynököt, és a(z) uses: elemet használja más szolgáltatásokra, például a projektre, a kapcsolatokra, az eszközkészletekre, a készségekre és a rutinokra való hivatkozásra. Az aktuális üzemeltetett ügynök agent.yaml projektmodellben nincs önálló agent.manifest.yaml vagy azd fájl.

Változóhelyettesítés

A(z) ${VAR_NAME} használata a(z) azure.yaml területen javasolt a(z) azd környezetenként eltérő értékekhez. A helyőrző értéke a .azure/<env>/.env alapján telepítéskor vagy futásidőben oldódik fel, így ugyanaz a azure.yaml használható több környezetben is, például fejlesztői, előkészítő és éles környezetben.

A CLI futási helye

A azd ai parancsok azd projektkönyvtárban belül és kívül is működnek:

  • A azd projekten belül a parancsok az aktív azd környezet alapján határozzák meg a Foundry-projektvégpontot.
  • azd projekten kívül állítsa be egyszer az aktív kontextust a(z) azd ai project set <endpoint> paranccsal, vagy adja meg a(z) --project-endpoint kapcsolót egy adott erőforrás-parancsban (connection, toolbox, skill vagy routine). Tartalékként azd ai beolvassa a környezeti változót FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT .
  • A projekten belüli környezetek mindig elsőbbséget élveznek a globális környezettel szemben, ezért a címtárak projektté alakítása újra megnyitja a parancssori felületet a projekt végpontján.

Protokollok

A protokoll határozza meg a Foundry és az ügynöktároló közötti HTTP-szerződést. Az ügynök a 8088-as porton figyel, és protokolltól függetlenül egy állapotellenőrzési végpontot szolgál ki.

Protocol API-stílus Mikor érdemes használni?
responses OpenAI Responses API (POST /responses) A standard választás, kompatibilis az OpenAI API-ökoszisztémával.
invocations Egyéni JSON-szerződés (POST /invocations) Ha teljes körű irányításra van szüksége a kérések és válaszok hasznos terhe felett.

A teljes specifikációért tekintse meg az üzemeltetett ügynök futtatókörnyezeti szerződését.

Munkamenetek és beszélgetések

Koncepció Description
Session Izolált végrehajtási környezet egyetlen ügynök-interakcióhoz. Minden munkamenet saját tesztkörnyezetben fut dedikált erőforrásokkal.
Beszélgetés Üzenetek sorozata egy munkameneten belül. A Foundry kezeli a beszélgetési előzményeket, és képes azokat a kérések között is újra betölteni.

A munkameneteket egy session_id azonosítja. A(z) azd ai agent invoke futtatásakor a Foundry alapértelmezés szerint a legutóbbi futtatás munkamenetét használja fel újra. Használja a --new-session elemet az újrakezdéshez, vagy a --session-id <id> elemet egy adott munkamenet célzásához.

Erőforrások egy Foundry-projekthez

Egy Foundry-projekt ügynököket tartalmaz. Emellett olyan megosztott erőforrásokat is tartalmaz, amelyekre az ügynökök futásidőben hivatkoznak. A parancssori felület mindegyiket egy dedikált parancscsoporton keresztül kezeli.

Resource Mi az? Kezelve ezzel:
Connection Egy Foundry-projektet külső erőforráshoz, például MCP-kiszolgálóhoz, Azure AI Keresés vagy a Binggel való földeléshez kapcsol. azd ai connection parancsok
Eszköztár Az ügynökök által a futtatókörnyezetben használt eszközök nevesített gyűjteménye. azd ai toolbox parancsok
Készség A projekt ügynökei között megosztott újrafelhasználható viselkedési útmutató. azd ai skill parancsok
Rutin Egy eseményindító és egy ügynök meghívására szolgáló művelet. azd ai routine parancsok

Ezek az erőforrások ugyanazon projekt fejlesztői és ügynökei között vannak megosztva. Minden parancscsoport elérhetővé teszi a szabványos create, update, delete, show, és list műveleteket.

Ügynök kiértékelése és fejlesztése

Az ügynök futtatása után két kapcsolódó munkafolyamat segíti a minőség mérését és javítását:

  • A kiértékelés egy adathalmazzal teszteli az ügynökét, egy vagy több értékelő segítségével pontozza a válaszokat, és egy összesített minőségi mutatót ad meg. Ezt a(z) azd ai agent eval segítségével kezelheti.
  • Az optimalizálás iteratívan átírja az ügynök promptját, hogy javítsa az értékelési jelzést. A kiértékelést használja objektív funkcióként, és egy ön által áttekintett és elfogadott jelöltet hoz létre. Ezt a(z) azd ai agent optimize segítségével kezelheti.

További részletekért lásd: Ügynökértékelések futtatása az azd parancssori felülettel és azÜgynök optimalizálása kérésekkel.

Üzembe helyezés életciklusa

A teljes fejlesztői ciklus rövid parancssorozatba tömörül. Generálja egyszer a projektvázat, majd ahogy a projektje bővül, használja a közvetlen parancsokat.

# Scaffold a project from a template or your existing code
azd ai agent init

# Run locally and invoke
azd ai agent run
azd ai agent invoke --local "Hello, world!"

# Provision infrastructure and deploy the agent
azd up

# Extend the project with shared resources at any time
azd ai connection create my-search --kind cognitive-search --target https://... --auth-type api-key --key "..."
azd ai routine create daily-digest --trigger recurring --cron "0 7 * * *" --agent-name my-agent

# Evaluate quality
azd ai agent eval generate
azd ai agent eval run

# Tear down all Azure resources
azd down

Kapcsolódó tartalom

  • Last updated on