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2단계: 도구 추가

도구를 사용하면 에이전트가 날씨 데이터 가져오기, 데이터베이스 쿼리 또는 API 호출과 같은 사용자 지정 함수를 호출할 수 있습니다.

[Description] 특성을 가진 메서드를 도구로 정의합니다.

using System.ComponentModel;

[Description("Get the weather for a given location.")]
static string GetWeather([Description("The location to get the weather for.")] string location)
    => $"The weather in {location} is cloudy with a high of 15°C.";

도구를 사용하여 에이전트를 만듭니다.

using System;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;

var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    ?? throw new InvalidOperationException("Set AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME") ?? "gpt-4o-mini";

AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureCliCredential())
    .GetChatClient(deploymentName)
    .AsAIAgent(instructions: "You are a helpful assistant.", tools: [AIFunctionFactory.Create(GetWeather)]);

에이전트는 관련되는 경우 자동으로 도구를 호출합니다.

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is the weather like in Amsterdam?"));

팁 (조언)

전체 실행 가능한 파일에 대한 전체 샘플을 참조하세요.

데코레이터를 사용하여 도구를 @tool 정의합니다.

# NOTE: approval_mode="never_require" is for sample brevity.
# Use "always_require" in production for user confirmation before tool execution.
@tool(approval_mode="never_require")
def get_weather(
    location: Annotated[str, Field(description="The location to get the weather for.")],
) -> str:
    """Get the weather for a given location."""
    conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "stormy"]
    return f"The weather in {location} is {conditions[randint(0, 3)]} with a high of {randint(10, 30)}°C."

도구를 사용하여 에이전트를 만듭니다.

agent = client.as_agent(
    name="WeatherAgent",
    instructions="You are a helpful weather agent. Use the get_weather tool to answer questions.",
    tools=get_weather,
)

팁 (조언)

전체 실행 가능한 파일에 대한 전체 샘플을 참조하세요.

다음 단계:

3단계: 여러 차례 대화

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