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Dopo aver riscattato i crediti di avvio e aver completato la configurazione del tenant, molti team di avvio non inizieranno con l'apprendimento approfondito del portale Azure. Un punto di partenza più comune consiste nel configurare un flusso di lavoro di sviluppo assistito dall'intelligenza artificiale che consente agli sviluppatori di rimanere nel terminale o nell'editor che preferiscono, connettendo in modo sicuro tale flusso di lavoro a Azure. Questo articolo aiuta le startup a passare dalla configurazione dell'account allo sviluppo basato su agenti in Azure usando l'interfaccia della riga di comando di GitHub Copilot o Claude Code. Verranno inoltre illustrati i server e gli strumenti MCP pertinenti per supportare gli sviluppatori che usano flussi di lavoro per sviluppatori basati sull'interfaccia della riga di comando.
Prerequisiti
Prima di iniziare, assicurarsi di:
- Hai riscattato i crediti Azure di Microsoft for Startups.
- Attivato l'abbonamento Azure Sponsorship.
- Completata la configurazione dell'account Azure successiva al riscatto.
- Configurato un tenant Microsoft Entra, un dominio personalizzato e autorizzazioni di amministratore supportate dall'azienda, in modo che l'ambiente non sia associato a una singola persona.
- Riscattato i vantaggi GitHub. Per altre informazioni, vedere Come usare crediti Azure per GitHub, servizio Azure Kubernetes e AI Models.
Tip
Configura il tenant Azure non appena riscatti i tuoi crediti. Aggiungi altri utenti e amministratori, configura il dominio aziendale e verifica che i crediti Microsoft for Startups siano attivi. Per altre informazioni, vedere Impostare l'account Azure.
Configurare l'ambiente di sviluppo
Prima di configurare agenti, server MCP o accesso Azure, configurare un ambiente di sviluppo di base che consente al team di lavorare in locale in modo coerente. L'obiettivo non è forzare ogni avvio in una toolchain esatta, ma per assicurarsi che gli sviluppatori possano eseguire l'autenticazione, installare gli strumenti dell'interfaccia della riga di comando necessari e scegliere la modalità di lavoro corretta per l'attività.
Scegliere la modalità di interazione corretta: interfaccia della riga di comando e modalità agente in VS Code
Lo sviluppo assistito dall'intelligenza artificiale può avvenire nel terminale, nell'editor o in un ambiente ospitato GitHub. La scelta migliore dipende dall'attività.
| Modalità di interazione | Usarlo quando | Cosa aspettarsi |
|---|---|---|
| GitHub Copilot CLI | Si vuole il controllo diretto nel terminale. | L'assistente consente di esplorare un repository, eseguire attività di installazione, rispondere alle domande sul codice e usare gli strumenti basati su MCP con passaggi di approvazione visibili. |
| GitHub Copilot Chat in modalità agente | Stai modificando attivamente il codice nel tuo editor. | L'assistente consente di pianificare, esaminare, modificare e perfezionare il codice mantenendo il contesto del progetto. |
| agenti ospitati su GitHub per la scrittura del codice | L'attività è più grande, può essere svolta autonomamente e dovrebbe tornare come una pull request. | L'agente analizza il repository, elabora un piano, apporta modifiche in un branch e apre una pull request per la revisione. |
Esempi di suggerimenti
Usare questi esempi come punti di partenza e adattarli al repository e al modello di approvazione.
GitHub Copilot CLI: convalidare la configurazione di Azure
Review this repository and explain how to run it locally.
Do not edit any files yet.
Then, using azure-mcp tools, verify that:
- Resource groups and deployed resources match the expected naming convention.
- RBAC is scoped correctly, with no broad Owner assignments.
- Diagnostics and monitoring are enabled for key resources.
Summarize findings and gaps as pull request comments.
GitHub Copilot Chat nella modalità agente: implementa l'infrastruttura e la CI/CD
Create an initial IaC and CI workflow.
Add:
- An infra folder with a Bicep or Terraform structure.
- A GitHub Actions workflow that validates infrastructure and runs tests.
- A rollback note in the pull request template.
Use minimal viable defaults and keep the structure modular for later expansion.
Agente di codifica ospitato da GitHub: pianificare e aprire una pull request
Create an implementation plan for the feature described in docs/feature-spec.md.
If the plan looks safe:
- Make the changes on a new branch.
- Add or update tests.
- Update documentation.
- Open a pull request with a summary and testing steps.
Punto di partenza consigliato
Per la maggior parte dei team di startup, iniziate con il flusso di lavoro più semplice e sicuro:
- Usare l'interfaccia della riga di comando di Copilot per verificare la configurazione di Azure e GitHub.
- Usare Copilot Chat in modalità agente per le modifiche interattive in VS Code.
- Usa agenti di coding ospitati da GitHub per attività più ampie incentrate sulle pull request.
- Aggiungere server MCP solo dopo aver definito le autorizzazioni, il modello di approvazione e la registrazione necessarie per ogni strumento.
Configurare gli strumenti per agenti e IDE
Gli strumenti di onboarding riguardano la connessione dell'agente di codifica e dell'IDE al contesto e alle funzionalità corretti. I server MCP (Model Context Protocol) offrono agli strumenti per agenti un modo strutturato per accedere a funzionalità approvate, come la documentazione Microsoft, strumenti di supporto per i repository o operazioni sulle risorse di Azure. Gestire l'onboarding come qualsiasi altra dipendenza dello sviluppatore: automatizzare la configurazione, convalidare la connettività e assicurarsi che i limiti di accesso siano chiari.
Connettere l'IDE e gli strumenti di sviluppo all'agente di codifica
- Scegli l'esperienza client primaria, ad esempio VS Code con un flusso di lavoro con supporto per agenti o un flusso di lavoro incentrato sul terminale.
- Installa e accedi al tuo strumento di agente, ad esempio Copilot Chat, Copilot CLI o Claude Code, utilizzando l'identità approvata dalla tua organizzazione.
- Decidere cosa appartiene alle impostazioni utente e a cosa appartiene nelle impostazioni dell'area di lavoro. Usa le impostazioni dell'area di lavoro per server MCP specifici del repository, prompt e vincoli, in modo che accompagnino il codice.
- Controllare le istruzioni del repository, ad esempio convenzioni di codifica, comandi di compilazione e test e regole per le azioni che l'agente non deve eseguire. Per Claude Code, queste linee guida vengono comunemente archiviate in
CLAUDE.md. - Definire le impostazioni predefinite sicure per gli strumenti. Richiedere l'approvazione esplicita per la scrittura di file e per i comandi della shell e autorizzare esplicitamente solo i comandi che l'agente può eseguire senza supervisione.
- Verificare l'installazione chiedendo all'agente di eseguire un'attività di orientamento di piccole dimensioni, ad esempio il mapping del repository, l'esecuzione di test o la proposta di un piccolo refactoring. Conferma il risultato con i diff e la CI.
Server MCP consigliati
-
Microsoft Learn MCP Server: Usare questo server quando l'agente ha bisogno di documentazione Microsoft aggiornata ed esempi di codice affidabili. L'endpoint remoto pubblico è
/api/mcp. Per altre informazioni, vedere Introduzione all'Microsoft Learn MCP Server. - Azure MCP Server: usare questo server quando l'agente deve controllare, eseguire query e gestire Azure risorse dall'ambiente di sviluppo. Per altre informazioni, vedere Introduzione al server MCP Azure.
Importante
Connettere gli agenti solo ai server MCP approvati. Preferisce gli endpoint consentiti, gli ambiti degli strumenti con privilegi minimi e i log controllabili. Se uno strumento può scrivere nei repository o distribuire risorse, trattalo come un accesso all'ambiente di produzione e sottoponilo ai controlli appropriati.
Crea un team di agenti ottimizzato per Azure
Per soluzioni B2B di livello enterprise su Azure, iniziate con un modello di agente semplice ed estendetelo solo laddove siano chiare le responsabilità specifiche di Azure. Le indicazioni di Azure considerano la landing zone come il punto di partenza consigliato per un ambiente scalabile, sicuro e governato. Distingue anche tra la zona di destinazione della piattaforma, che fornisce servizi condivisi, ad esempio identità, connettività e gestione, e zone di destinazione dell'applicazione, che contengono risorse del carico di lavoro per applicazioni e ambienti. In entrambi, abilita controlli fondamentali come Azure RBAC, Gestione dei costi e Microsoft Defender per il cloud.
Questa distinzione è importante per i prodotti B2B perché l'obiettivo non è solo quello di spedire rapidamente le funzionalità. L'obiettivo è creare un prodotto che i clienti aziendali possano considerare attendibili. Le indicazioni iniziali di Microsoft per agenti pronti per la produzione su Azure evidenziano le aree di progettazione che diventano critiche quando i team superano la fase di prototipazione: multi-tenant, il livello applicativo, il livello di orchestrazione e il livello di contesto. Gli scenari aziendali richiedono anche attenzione alla sicurezza, all'affidabilità e all'adattabilità tra più clienti.
Ruoli dell'agente Azure consigliati
Microsoft fornisce Azure Skills che è possibile adattare per i flussi di lavoro degli agenti. Le startup possono anche usare il modello gstack come modello per un team di progettazione multi-agente. I seguenti ruoli sono estensioni ottimizzate per Azure consigliate per le startup che sviluppano prodotti B2B di livello aziendale su Azure.
Agente di pianificazione di prodotti e requisiti
Usa questo agente come punto di accesso principale per le nuove attività. Trasforma le richieste di prodotto in un breve piano di implementazione che include l'ambito funzionale e i requisiti non funzionali, ad esempio l'isolamento tra tenant, le esigenze di governance, i vincoli di implementazione e le aspettative operative.
Agente architetto della piattaforma Azure
Usa questo agente per definire la landing zone della piattaforma e le fondamenta dell'ambiente: configurazione del tenant, gruppi di gestione, strategia per le sottoscrizioni, connettività, identità, baseline di governance e servizi di piattaforma condivisi. Azure indicazioni sulla zona di destinazione posiziona queste decisioni come fondamentali e consiglia di usare il modello di zona di destinazione come punto di partenza standardizzato per gli ambienti Azure su larga scala. Usare la competenza azure-enterprise-infra-planner come punto di partenza.
Agente architetto di applicazioni aziendali
Usare questo agente per concentrarsi sulla zona di destinazione dell'applicazione e sul carico di lavoro aziendale stesso. Per le soluzioni B2B, questo ruolo è responsabile dei confini dei carichi di lavoro, della separazione degli ambienti, della progettazione del livello applicativo e del modo in cui la logica specifica di ciascun tenant si mappa sulla più ampia base della piattaforma.
Identità e agente di sicurezza
Usare questo agente per esaminare il controllo di accesso aziendale e la protezione del carico di lavoro. Le linee guida di Azure Well-Architected identificano l'identità come primo perimetro e consigliano una gestione rigorosa, condizionale e verificabile delle identità e degli accessi. Questo ruolo esamina gli schemi di autenticazione, le identità dei carichi di lavoro, i confini di RBAC, la segmentazione di rete e le configurazioni predefinite sicure.
agente di Azure DevOps e IaC
Usa questo agente per gestire il livello "tutto via codice": modelli di distribuzione, automazione della piattaforma e provisioning ripetibile. Le linee guida di Azure per l’eccellenza operativa collegano i fondamenti all’automazione della piattaforma e a DevOps, e le linee guida di Azure sulla governance consigliano flussi di distribuzione basati su Bicep o Terraform per i nuovi ambienti. Usa la azure-prepare skill come punto di partenza.
Agente di affidabilità e osservabilità
Usa questo agente per monitorare lo stato di salute, gli avvisi e il comportamento in produzione. Azure Well-Architected indicazioni sull'affidabilità consiglia di modellare gli stati di integrità, progettare strategie di monitoraggio e avviso e usare metriche, log e tracce per tenere traccia dei flussi critici e dei componenti del carico di lavoro.
agente di integrazione Azure
Usa questo agente per mantenere l'esperienza di sviluppo ancorata al reale ambiente Azure. Azure SERVER MCP consente agli agenti di intelligenza artificiale di interagire con le risorse di Azure tramite il linguaggio naturale e può essere usato dall'interfaccia della riga di comando di GitHub Copilot, dall'agente di codifica GitHub Copilot, dalle app basate su SDK e da altri client compatibili con MCP. Inizia con la azure-deploy skill e modificala per il tuo ambiente.
Agente di governance e dei costi
Usa questo agente per far rispettare i budget, i tag, le assegnazioni dei criteri e i vincoli di conformità man mano che la startup passa dalla sperimentazione finanziata tramite crediti a un'operatività di livello enterprise. Le linee guida di governance di Azure raccomandano misure di protezione automatizzate, l'applicazione di Criteri di Azure e controlli dei costi come budget e avvisi. Le competenze di azure-compliance e azure-cost sono utili punti di partenza.
Revisore e agenti di controllo di qualità
Usare questi agenti per esaminare la correttezza, la sicurezza, i casi perimetrali, l'allineamento della zona di destinazione, i limiti di accesso, il monitoraggio della copertura e la sicurezza delle modifiche dell'infrastruttura prima dell'unione. Inizia con la skill azure-validate e modificala in base alle esigenze del cliente e dell'ambiente.
Differenze rispetto a un'installazione generica di gstack
Il modello gstack-style (Think → Plan → Build → Review → Test → Ship → Reflect) è ancora un punto di partenza utile perché fornisce separazione dei ruoli, cicli di revisione e un modello operativo semplice. La modifica consigliata consiste nel trasformare il gruppo di ingegneria generico in un team che rispecchi i confini architetturali di Azure: fondamenti della piattaforma, progettazione dei carichi di lavoro, sicurezza, automazione, osservabilità e governance. Questa struttura impedisce che gli aspetti specifici di Azure vengano trattati come un elemento secondario.
Compilazione con sviluppo basato su specifiche, infrastruttura come codice e CI/CD dal primo giorno
Quando si inizia a creare Azure, considerare il codice dell'applicazione, l'infrastruttura e la distribuzione come un unico sistema di progettazione. Anziché progettare il prodotto in un'unica posizione, effettuare il provisioning dell'infrastruttura in un'altra e automatizzare le distribuzioni in un secondo momento, usare un flusso di lavoro in cui:
- La specifica definisce il risultato previsto.
- Infrastructure as Code (IaC) definisce l'ambiente di Azure desiderato.
- CI/CD convalida e distribuisce le modifiche tramite una pipeline ripetibile.
Questo approccio riduce la deriva tra finalità e implementazione, offre al team una fonte condivisa di verità e consente di passare dal prototipo alla produzione.
Esempio di flusso di lavoro
Definire la funzionalità in una specifica.
Usare un approccio spec-first per acquisire il problema, gli utenti, i requisiti, i vincoli e i criteri di esito positivo prima di scrivere codice.
Fare in modo che l'agente planner crei una breve funzionalità pronta per l'implementazione.
Lo strumento di pianificazione chiarisce l'ambito e i requisiti in modo che il flusso di lavoro inizi da un piano esplicito invece di richiedere richieste ad hoc.
Fai in modo che l'agente Azure Platform Architect progetti la base Azure per la funzionalità.
Questo agente decide in che modo la funzionalità rientra nell'ambiente Azure, tra cui identità, governance, rete, gestione e posizionamento della zona di destinazione.
Fai in modo che l'agente Azure DevOps e IaC definisca l'infrastruttura come codice.
Implementare le risorse Azure necessarie, la struttura dell'ambiente e la configurazione di distribuzione in Bicep o Terraform, archiviate nel controllo della versione.
Chiedere all'agente di integrazione di Azure di verificare l'ambiente Azure effettivo.
Connetti il flusso di lavoro a strumenti compatibili con Azure, come Azure MCP Server, in modo che l'agente possa esaminare le risorse, convalidare le ipotesi e operare nell'ambiente Azure reale anziché procedere per supposizioni.
Chiedere ai revisori e agli agenti di controllo di qualità di controllare la modifica.
Esaminare la correttezza, la sicurezza, i casi perimetrali, il monitoraggio, la registrazione e i controlli di integrità prima dell'unione.
Usa le pull request e CI/CD per convalidare e distribuire la funzionalità.
Sottoponi il codice dell'applicazione, l'IaC e le modifiche al flusso di lavoro di distribuzione a una pull request, in modo che build, test e validazione vengano eseguiti prima dell'integrazione.
Mantenere sincronizzati le specifiche, l'infrastruttura e il flusso di lavoro di distribuzione.
Considerare la specifica, l'IaC e la pipeline come artefatti viventi in modo che il sistema distribuito rimanga allineato alla progettazione prevista nel corso del tempo.
Questo modello offre alle startup un modo più affidabile per passare dalla prima compilazione alla distribuzione pronta per la produzione in Azure. Invece di basarsi sull'installazione manuale del portale, sugli script disconnessi o sulle decisioni non documentate, il team ottiene un flusso di lavoro in cui la specifica acquisisce la finalità, IaC acquisisce l'ambiente Azure e CI/CD applica la coerenza ogni volta che si effettua la spedizione.
Sommario
Lo sviluppo basato su agenti aiuta le startup a passare dall'idea all'implementazione combinando specifiche chiare, ruoli di agenti specializzati, strumenti compatibili con Azure e workflow di distribuzione ripetibili. Il team inizia con una specifica che definisce cosa deve essere compilato, usa la pianificazione per trasformare tale finalità in decisioni tecniche e attività e implementa il codice dell'applicazione e l'infrastruttura tramite flussi di lavoro controllati dalla versione anziché modifiche ad hoc.
Un flusso di lavoro sicuro trae vantaggio anche da ruoli specializzati anziché da un assistente di codifica generico. Nei progetti Azure, lo sviluppo basato su agenti diventa più utile quando gli agenti possono lavorare con strumenti compatibili con Azure, come Azure MCP Server, e quando le modifiche possono essere sottoposte a revisione tramite pull request, diff, test e CI/CD.
Questo approccio consente alle startup di creare rapidamente senza creare rielaborazioni future. Per i fondatori, ciò significa distribuzioni più veloci, meno errori di configurazione manuale, revisioni più chiare e un percorso più fluido dal prototipo al software di livello di produzione.
Risorse aggiuntive
Configurare correttamente il proprio account Azure | Microsoft Learn
Architettura per le startup in Azure