Ескертпе
Бұл бетке кіру үшін қатынас шегін айқындау қажет. Жүйеге кіруді немесе каталогтарды өзгертуді байқап көруге болады.
Бұл бетке кіру үшін қатынас шегін айқындау қажет. Каталогтарды өзгертуді байқап көруге болады.
Декларативные агенты позволяют определять конфигурацию агента с помощью ФАЙЛОВ YAML или JSON вместо написания программного кода. Такой подход упрощает определение, изменение и совместное использование агентов между командами.
В следующем примере показано, как создать декларативный агент из конфигурации YAML:
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
// Create the chat client
IChatClient chatClient = new AIProjectClient(
new Uri("<your-foundry-project-endpoint>"),
new DefaultAzureCredential())
.GetProjectOpenAIClient()
.GetProjectResponsesClient()
.AsIChatClient("gpt-4o-mini");
// Define the agent using a YAML definition.
var yamlDefinition =
"""
kind: Prompt
name: Assistant
description: Helpful assistant
instructions: You are a helpful assistant. You answer questions in the language specified by the user. You return your answers in a JSON format.
model:
options:
temperature: 0.9
topP: 0.95
outputSchema:
properties:
language:
type: string
required: true
description: The language of the answer.
answer:
type: string
required: true
description: The answer text.
""";
// Create the agent from the YAML definition.
var agentFactory = new ChatClientPromptAgentFactory(chatClient);
var agent = await agentFactory.CreateFromYamlAsync(yamlDefinition);
// Invoke the agent and output the text result.
Console.WriteLine(await agent!.RunAsync("Tell me a joke about a pirate in English."));
// Invoke the agent with streaming support.
await foreach (var update in agent!.RunStreamingAsync("Tell me a joke about a pirate in French."))
{
Console.WriteLine(update);
}
Предупреждение
DefaultAzureCredential удобно для разработки, но требует тщательного рассмотрения в рабочей среде. В рабочей среде рекомендуется использовать определенные учетные данные (например, ManagedIdentityCredential), чтобы избежать проблем с задержкой, непреднамеренной проверки данных аутентификации и потенциальных рисков безопасности из-за резервных механизмов.
Определение агента в встроенном коде с помощью YAML
Вы можете определить полную спецификацию YAML как строку непосредственно в коде:
import asyncio
from agent_framework.declarative import AgentFactory
from azure.identity.aio import AzureCliCredential
async def main():
"""Create an agent from an inline YAML definition and run it."""
yaml_definition = """kind: Prompt
name: DiagnosticAgent
displayName: Diagnostic Assistant
instructions: Specialized diagnostic and issue detection agent for systems with critical error protocol and automatic handoff capabilities
description: An agent that performs diagnostics on systems and can escalate issues when critical errors are detected.
model:
id: =Env.AZURE_OPENAI_MODEL
connection:
kind: remote
endpoint: =Env.FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT
"""
async with (
AzureCliCredential() as credential,
AgentFactory(client_kwargs={"credential": credential}).create_agent_from_yaml(yaml_definition) as agent,
):
response = await agent.run("What can you do for me?")
print("Agent response:", response.text)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Загрузка агента из YAML-файла
Вы также можете загрузить определение YAML из файла:
import asyncio
from pathlib import Path
from agent_framework.declarative import AgentFactory
from azure.identity import AzureCliCredential
async def main():
"""Create an agent from a declarative YAML file and run it."""
yaml_path = Path(__file__).parent / "agent-config.yaml"
with yaml_path.open("r") as f:
yaml_str = f.read()
agent = AgentFactory(client_kwargs={"credential": AzureCliCredential()}).create_agent_from_yaml(yaml_str)
response = await agent.run("Why is the sky blue?")
print("Agent response:", response.text)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())