AI 에이전트용 클라이언트 앱 개발
Tip
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Microsoft Foundry의 에이전트는 작업을 수행하는 데 필요한 모델, 지침 및 도구를 캡슐화합니다. 사용자가 에이전트를 사용할 수 있도록 하려면 에이전트에 프롬프트를 제출하고 해당 응답을 처리하는 클라이언트 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.
에이전트에 연결
Foundry의 실행 중인 에이전트는 OpenAI 응답 프로토콜을 지원하는 엔드포인트를 제공합니다. 애플리케이션은 OpenAI SDK를 사용하여 이 엔드포인트에 연결할 수 있으며, 적절한 권한이 있는 사용자 또는 애플리케이션 ID는 Microsoft Entra ID 사용하여 인증할 수 있습니다.
예를 들어 컴퓨팅 기록 에이전트에 대한 웹 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 사용자가 에이전트에 프롬프트를 제출할 수 있도록 합니다.
클라이언트 애플리케이션에는 시나리오에 필요한 사용자 환경 또는 애플리케이션 논리가 포함될 수 있습니다. 디자인에 관계없이 에이전트와의 핵심 상호 작용은 동일한 패턴을 따릅니다.
- 에이전트 엔드포인트에 대한 클라이언트를 인증하고 만듭니다.
- 응답 API를 사용하여 사용자의 프롬프트를 제출합니다.
- 응답을 처리하고 사용자 또는 다른 애플리케이션 구성 요소에 표시합니다.
OpenAI SDK 사용
다음 Python 예제에서는 DefaultAzureCredential를 사용하여 Microsoft Entra 액세스 토큰을 가져오고 에이전트 엔드포인트용으로 구성된 OpenAI 클라이언트를 생성합니다. 그런 다음 프롬프트를 client.responses.create를 통해 제출하고 에이전트의 텍스트 응답을 출력합니다.
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import OpenAI
# Get an OpenAI client for the agent
token = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(),
"https://ai.azure.com/.default")
client = OpenAI(
api_key=token,
base_url="https://ai-resrce.services.ai.azure.com/api/projects/ai-project/agents/computinghistorycode/endpoint/protocols/openai",
default_query={"api-version": "v1"})
# Submit a prompt to the agent and print the response
response = client.responses.create(
input="Who was Grace Hopper?")
print(response.output_text)
DefaultAzureCredential 는 여러 자격 증명 원본을 지원하여 동일한 애플리케이션 코드가 로컬 개발 및 호스트된 환경에서 인증할 수 있도록 합니다. 인증된 ID에는 Foundry 프로젝트 및 에이전트를 사용할 수 있는 권한이 있어야 합니다.
응답 API는 애플리케이션 및 서비스가 모델 및 에이전트와 상호 작용하는 일관된 방법을 제공합니다. OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 에이전트를 노출하면 Foundry에서 에이전트의 모델, 지침 및 도구가 관리되는 동안 친숙한 SDK 패턴을 사용할 수 있습니다.