Panoramica degli strumenti

Agent Framework supporta molti tipi diversi di strumenti che estendono le funzionalità dell'agente. Gli strumenti consentono agli agenti di interagire con sistemi esterni, eseguire codice, cercare dati e altro ancora.

Tipi di strumenti

Tipo di strumento	Descrzione
Strumenti per le funzioni	Codice personalizzato che gli agenti possono chiamare durante le conversazioni
Approvazione degli strumenti	Approvazione umana nel ciclo per le chiamate agli strumenti
Interprete di codice	Eseguire codice in un ambiente in modalità sandbox
Ricerca file	Eseguire ricerche nei file caricati
Ricerca Web	Cercare informazioni sul Web
Strumenti MCP ospitati	Strumenti MCP ospitati da Azure AI Foundry
Strumenti MCP locali	Strumenti MCP in esecuzione in locale o in server personalizzati

Matrice di supporto del provider

I provider OpenAI e Azure OpenAI offrono ognuno più tipi di client con diverse funzionalità degli strumenti. I client OpenAI di Azure rispecchiano gli equivalenti OpenAI.

Tipo di strumento	Completamento chat	Risposte	Assistenti	Azure IA Foundry	Anthropic	Ollama	GitHub Copilot	Copilot Studio
Strumenti per le funzioni	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Approvazione degli strumenti	❌	✅	❌	✅	❌	❌	❌	❌
Interprete di codice	❌	✅	✅	✅	❌	❌	❌	❌
Ricerca file	❌	✅	✅	✅	❌	❌	❌	❌
Ricerca Web	✅	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌
Strumenti MCP ospitati	❌	✅	❌	✅	✅	❌	❌	❌
Strumenti MCP locali	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❌

Annotazioni

Le colonne Completamento chat, Risposte e Assistenti si applicano sia a OpenAI che ad Azure OpenAI. Le varianti di Azure rispecchiano lo stesso supporto degli strumenti delle controparti OpenAI.

Matrice di supporto del provider

I provider OpenAI e Azure OpenAI offrono ognuno più tipi di client con diverse funzionalità degli strumenti. I client OpenAI di Azure rispecchiano gli equivalenti OpenAI.

Tipo di strumento	Completamento chat	Risposte	Assistenti	Azure IA Foundry	Anthropic	Claude Agent	Ollama	GitHub Copilot
Strumenti per le funzioni	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Approvazione degli strumenti	❌	✅	❌	✅	❌	❌	❌	❌
Interprete di codice	❌	✅	✅	✅	✅	❌	❌	❌
Ricerca file	❌	✅	✅	✅	❌	❌	❌	❌
Ricerca Web	✅	✅	❌	✅	✅	❌	❌	❌
Generazione di immagini	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌
Strumenti MCP ospitati	❌	✅	❌	✅	✅	❌	❌	❌
Strumenti MCP locali	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

Annotazioni

Le colonne Completamento chat, Risposte e Assistenti si applicano sia a OpenAI che ad Azure OpenAI. Le varianti di Azure rispecchiano lo stesso supporto degli strumenti delle controparti OpenAI. Gli strumenti MCP locali funzionano con qualsiasi provider che supporta gli strumenti per le funzioni.

Uso di un agente come strumento per le funzioni

È possibile usare un agente come strumento funzione per un altro agente, abilitando la composizione degli agenti e flussi di lavoro più avanzati. L'agente interno viene convertito in uno strumento di funzione e fornito all'agente esterno, che può quindi chiamarlo in base alle esigenze.

Chiamare .AsAIFunction() su un AIAgent oggetto per convertirlo in uno strumento funzione che può essere fornito a un altro agente:

// Create the inner agent with its own tools
AIAgent weatherAgent = new AzureOpenAIClient(
    new Uri("https://<myresource>.openai.azure.com"),
    new AzureCliCredential())
     .GetChatClient("gpt-4o-mini")
     .AsAIAgent(
        instructions: "You answer questions about the weather.",
        name: "WeatherAgent",
        description: "An agent that answers questions about the weather.",
        tools: [AIFunctionFactory.Create(GetWeather)]);

// Create the main agent and provide the inner agent as a function tool
AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(
    new Uri("https://<myresource>.openai.azure.com"),
    new AzureCliCredential())
     .GetChatClient("gpt-4o-mini")
     .AsAIAgent(instructions: "You are a helpful assistant.", tools: [weatherAgent.AsAIFunction()]);

// The main agent can now call the weather agent as a tool
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is the weather like in Amsterdam?"));

Chiamare .as_tool() un agente per convertirlo in uno strumento funzione che può essere fornito a un altro agente:

from agent_framework.azure import AzureOpenAIChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential

# Create the inner agent with its own tools
weather_agent = AzureOpenAIChatClient(credential=AzureCliCredential()).as_agent(
    name="WeatherAgent",
    description="An agent that answers questions about the weather.",
    instructions="You answer questions about the weather.",
    tools=get_weather
)

# Create the main agent and provide the inner agent as a function tool
main_agent = AzureOpenAIChatClient(credential=AzureCliCredential()).as_agent(
    instructions="You are a helpful assistant.",
    tools=weather_agent.as_tool()
)

# The main agent can now call the weather agent as a tool
result = await main_agent.run("What is the weather like in Amsterdam?")
print(result.text)

È anche possibile personalizzare il nome, la descrizione e il nome dell'argomento dello strumento:

weather_tool = weather_agent.as_tool(
    name="WeatherLookup",
    description="Look up weather information for any location",
    arg_name="query",
    arg_description="The weather query or location"
)

Passaggi successivi

Strumenti per le funzioni