Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Important
Item-item yang ditandai sebagai (pratinjau) dalam artikel ini saat ini tersedia untuk pratinjau publik. Pratinjau ini disediakan tanpa adanya perjanjian tingkat layanan, dan kami tidak menyarankan penggunaannya untuk beban kerja produksi. Fitur tertentu mungkin tidak didukung atau mungkin memiliki kemampuan terbatas. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.
Azure Developer CLI (azd) dan ekstensi azd ai agent memberikan alur kerja baris perintah terpadu untuk mewujudkan ide menjadi agen terhosting yang siap untuk produksi di Microsoft Foundry. Artikel ini menjelaskan perjalanan pengembang, file yang menentukan agen, dan konsep inti yang Anda temui di sepanjang jalan.
Artikel ini ditujukan untuk pengembang yang lebih memilih alur kerja yang mengutamakan terminal dan dapat diotomatisasi dengan skrip dibandingkan portal Foundry atau SDK bahasa.
Perjalanan pengembang
azd ai Alur kerja mengikuti siklus hidup yang sama apakah Anda membangun prototipe kecil atau agen produksi. Anda menyiapkan struktur proyek sekali, lalu mengombinasikan perintah sesuai kebutuhan seiring berkembangnya proyek Anda.
| Panggung | Apa yang Anda lakukan | Tempat mempelajari lebih lanjut |
|---|---|---|
| Install | Instal azd dan ekstensi Foundry. |
Menyiapkan lingkungan pengembang Anda |
| Kerangka | Menginisialisasi proyek dari templat atau kode Anda yang sudah ada. | Mulai cepat: Menerapkan agen terhosting |
| Definisikan | Konfigurasikan agen, dependensi penyebaran model, protokol, alat, dan lingkungan di azure.yaml. |
Penulis azure.yaml untuk agen yang dihosting |
| Develop | Tulis logika agen, tambahkan alat, dan uji secara lokal. | Gambaran umum alat |
| Terapkan / Kerahkan | Sediakan infrastruktur dan terapkan ke Foundry. | Menerapkan agen yang dihosting |
| Operate | Memantau log, mengelola versi, dan mengotomatiskan eksekusi. | Mengelola agen yang dihosting |
| Evaluate | Nilai kualitas agen dan tingkatkan prompt. | Jalankan evaluasi agen dengan CLI azd |
Jenis agen
Ekstensi azd ai agent berfokus pada agen host.
| Tipe | Deskripsi | Kapan digunakan |
|---|---|---|
| Agen yang dihosting | Aplikasi kontainer yang Anda buat dalam kode, paket sebagai gambar Docker, dan sebarkan ke Foundry. | Anda memerlukan logika kustom, integrasi kerangka kerja, atau kontrol penuh atas perilaku. |
| Agen prompt | Agen didefinisikan sepenuhnya melalui instruksi dan konfigurasi alat, tanpa kode kustom. | Anda menginginkan agen yang cepat dan digerakkan konfigurasi tanpa menulis kode aplikasi. |
Agen yang dihosting memberi Anda kontrol penuh atas runtime, kerangka kerja, dan integrasi alat, sementara Foundry menangani infrastruktur, penskalakan, dan manajemen sesi.
File konfigurasi
Proyek agen yang dihosting menggunakan satu azure.yaml file di akar proyek untuk mendeklarasikan agen dan model provisi dan penyebarannya. File menggunakan model layanan terpisah, di mana setiap layanan bernama memiliki nilai seperti host, , azure.ai.projectazure.ai.agent, azure.ai.connection, azure.ai.toolbox, atau azure.ai.skill.azure.ai.routine
| File | Kegunaan | Siapa yang memeliharanya |
|---|---|---|
azure.yaml |
Mendeklarasikan proyek Foundry, penyebaran model, layanan agen yang dihosting, dependensi, protokol, alat, variabel lingkungan, sumber daya kontainer, dan pengaturan penyebaran. Identitas agen, model, protokol, alat, dan nilai lingkungan berada di layanan azure.ai.agent. |
Proses inisialisasi menghasilkan hal tersebut. Anda menyesuaikannya sesuai kebutuhan. |
Layanan azure.ai.agent mendefinisikan agen terhosting Anda secara inline dan menggunakan uses: untuk merujuk ke layanan lain, seperti proyek, koneksi, toolbox, skill, dan rutinitas. Tidak ada agent.yaml mandiri atau file agent.manifest.yaml dalam model proyek azd agen yang dihosting saat ini.
Substitusi variabel
Gunakan ${VAR_NAME} di azure.yaml untuk nilai yang berbeda menurut lingkungan azd. Placeholder diambil dari .azure/<env>/.env saat deployment atau runtime, sehingga azure.yaml yang sama dapat berfungsi di berbagai lingkungan seperti dev, staging, dan production.
Tempat CLI berjalan
Perintah azd ai berfungsi baik di dalam maupun di luar azd direktori proyek:
- Di dalam proyek
azd, perintah menentukan endpoint proyek Foundry dari lingkunganazdyang aktif. - Di luar proyek
azd, atur konteks aktif sekali denganazd ai project set <endpoint>, atau sertakan--project-endpointpada masing-masing perintah sumber daya (connection,toolbox,skill, atauroutine). Sebagai cadangan,azd aimembaca variabel lingkunganFOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT. - Lingkungan di dalam proyek selalu diprioritaskan daripada konteks global, sehingga saat berpindah ke direktori proyek, CLI akan diarahkan ulang ke endpoint proyek tersebut.
Protokol
Protokol menentukan kontrak HTTP antara Foundry dan kontainer agen Anda. Agen Anda mendengarkan port 8088 dan melayani pemeriksaan kesehatan, terlepas dari protokol.
| Protocol | Gaya API | Kapan digunakan |
|---|---|---|
responses |
OpenAI Responses API (POST /responses) |
Pilihan standar, kompatibel dengan ekosistem OpenAI API. |
invocations |
Kontrak JSON khusus (POST /invocations) |
Saat Anda memerlukan kontrol penuh atas payload permintaan dan respons. |
Untuk spesifikasi lengkapnya, lihat kontrak runtime untuk agen terhosting.
Sesi dan percakapan
| Konsep | Deskripsi |
|---|---|
| Session | Lingkungan eksekusi terisolasi untuk interaksi agen tunggal. Setiap sesi yang berjalan di lingkungan sandbox-nya sendiri dengan sumber daya tersendiri. |
| Percakapan | Urutan pesan dalam sesi. Foundry mengelola riwayat percakapan dan dapat menghidrasinya di seluruh permintaan. |
Sesi diidentifikasi oleh session_id. Saat Anda menjalankan azd ai agent invoke, Foundry menggunakan kembali sesi dari pemanggilan terakhir Anda secara default. Gunakan --new-session untuk memulai dari awal, atau --session-id <id> untuk menargetkan sesi tertentu.
Sumber daya pada proyek Foundry
Proyek Foundry menampung lebih dari sekadar agen. Ini juga menyimpan sumber daya bersama yang dirujuk oleh agen saat proses berjalan. CLI mengelola masing-masing melalui grup perintah khusus.
| Resource | Apa fungsinya | Dikelola dengan |
|---|---|---|
| Connection | Menautkan proyek Foundry ke sumber daya eksternal, seperti server MCP, Pencarian Azure AI, atau Grounding dengan Bing. |
azd ai connection Perintah |
| Kotak Peralatan | Kumpulan alat yang diberi nama yang digunakan oleh agen saat dijalankan. |
azd ai toolbox Perintah |
| Skill | Pedoman perilaku yang dapat digunakan kembali yang dibagikan di seluruh agen pada proyek. |
azd ai skill Perintah |
| Rutin | Pemicu dan tindakan yang memanggil agen. |
azd ai routine Perintah |
Sumber daya ini dibagikan di seluruh pengembang dan agen pada proyek yang sama. Setiap grup perintah mengekspos kata kerja standar create, , update, deleteshow, dan list .
Mengevaluasi dan meningkatkan agen
Setelah agen berjalan, dua alur kerja terkait membantu Anda mengukur dan meningkatkan kualitasnya:
- Evaluasi menguji agen Anda menggunakan dataset, menilai respons dengan satu atau beberapa penilai, dan melaporkan indikator kualitas agregat. Anda mengelolanya dengan
azd ai agent eval. - Pengoptimalan secara berulang menulis ulang permintaan agen Anda untuk mengangkat sinyal evaluasi. Sistem ini menggunakan evaluasi sebagai fungsi objektifnya dan menghasilkan prompt kandidat untuk Anda tinjau dan setujui. Anda mengelolanya dengan
azd ai agent optimize.
Untuk detail selengkapnya, lihat Menjalankan evaluasi agen dengan azd CLI dan Mengoptimalkan prompt agen.
Siklus hidup implementasi
Seluruh siklus kerja pengembang diringkas menjadi rangkaian perintah singkat. Buat kerangka awal sekali, lalu gunakan perintah langsung seiring berkembangnya proyek Anda.
# 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