Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Het Microsoft Agent Framework biedt ondersteuning voor het maken van agents die gebruikmaken van de Claude-modellen van Antropic.
Aan de slag komen
Voeg de vereiste NuGet-pakketten toe aan uw project.
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Anthropic --prerelease
Als u Azure Foundry gebruikt, voegt u ook het volgende toe:
dotnet add package Anthropic.Foundry --prerelease
dotnet add package Azure.Identity
Configuratie
Omgevingsvariabelen
Stel de vereiste omgevingsvariabelen in voor antropische verificatie:
# Required for Anthropic API access
$env:ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"
$env:ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME="claude-haiku-4-5" # or your preferred model
U kunt een API-sleutel ophalen uit de Tropic Console.
Voor Azure Foundry met API-sleutel
$env:ANTHROPIC_RESOURCE="your-foundry-resource-name" # Subdomain before .services.ai.azure.com
$env:ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"
$env:ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME="claude-haiku-4-5"
Voor Azure Foundry met Azure CLI
$env:ANTHROPIC_RESOURCE="your-foundry-resource-name" # Subdomain before .services.ai.azure.com
$env:ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME="claude-haiku-4-5"
Opmerking
Wanneer u Azure Foundry gebruikt met Azure CLI, moet u ervoor zorgen dat u bent aangemeld met az login en toegang hebt tot de Azure Foundry-resource. Zie de Documentatie van Azure CLI voor meer informatie.
Een antropische agent maken
Basic Agent Creation (Antropic Public API)
De eenvoudigste manier om een Antropische agent te maken met behulp van de openbare API:
var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_API_KEY");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME") ?? "claude-haiku-4-5";
AnthropicClient client = new() { APIKey = apiKey };
AIAgent agent = client.AsAIAgent(
model: deploymentName,
name: "HelpfulAssistant",
instructions: "You are a helpful assistant.");
// Invoke the agent and output the text result.
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Hello, how can you help me?"));
Antropic gebruiken in Azure Foundry met API-sleutel
Nadat u Antropic hebt ingesteld in Azure Foundry, kunt u deze gebruiken met API-sleutelverificatie:
var resource = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_RESOURCE");
var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_API_KEY");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME") ?? "claude-haiku-4-5";
AnthropicClient client = new AnthropicFoundryClient(
new AnthropicFoundryApiKeyCredentials(apiKey, resource));
AIAgent agent = client.AsAIAgent(
model: deploymentName,
name: "FoundryAgent",
instructions: "You are a helpful assistant using Anthropic on Azure Foundry.");
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("How do I use Anthropic on Foundry?"));
Antropic gebruiken in Azure Foundry met Azure Credentials (Azure Cli Credential example)
Voor omgevingen waar Azure-referenties de voorkeur hebben:
var resource = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_RESOURCE");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_DEPLOYMENT_NAME") ?? "claude-haiku-4-5";
AnthropicClient client = new AnthropicFoundryClient(
new AnthropicAzureTokenCredential(new DefaultAzureCredential(), resource));
AIAgent agent = client.AsAIAgent(
model: deploymentName,
name: "FoundryAgent",
instructions: "You are a helpful assistant using Anthropic on Azure Foundry.");
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("How do I use Anthropic on Foundry?"));
/// <summary>
/// Provides methods for invoking the Azure hosted Anthropic models using <see cref="TokenCredential"/> types.
/// </summary>
public sealed class AnthropicAzureTokenCredential(TokenCredential tokenCredential, string resourceName) : IAnthropicFoundryCredentials
{
/// <inheritdoc/>
public string ResourceName { get; } = resourceName;
/// <inheritdoc/>
public void Apply(HttpRequestMessage requestMessage)
{
requestMessage.Headers.Authorization = new AuthenticationHeaderValue(
scheme: "bearer",
parameter: tokenCredential.GetToken(new TokenRequestContext(scopes: ["https://ai.azure.com/.default"]), CancellationToken.None)
.Token);
}
}
Waarschuwing
DefaultAzureCredential is handig voor ontwikkeling, maar vereist zorgvuldige overwegingen in de productieomgeving. Overweeg in productie een specifieke referentie te gebruiken (bijvoorbeeld ManagedIdentityCredential) om latentieproblemen, onbedoelde referentieprobing en potentiële beveiligingsrisico's van terugvalmechanismen te voorkomen.
Aanbeveling
Zie de .NET-voorbeelden voor volledige runnable voorbeelden.
De agent gebruiken
De agent is een standaard AIAgent en ondersteunt alle standaardagentbewerkingen.
Zie de Aan de slag met agent-zelfstudies voor meer informatie over het uitvoeren en interactie met agents.
Vereiste voorwaarden
Installeer het Microsoft Agent Framework Antropic-pakket.
pip install agent-framework-anthropic --pre
Configuratie
Omgevingsvariabelen
Stel de vereiste omgevingsvariabelen in voor antropische verificatie:
# Required for Anthropic API access
ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"
ANTHROPIC_CHAT_MODEL_ID="claude-sonnet-4-5-20250929" # or your preferred model
U kunt ook een .env bestand gebruiken in de hoofdmap van uw project:
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key
ANTHROPIC_CHAT_MODEL_ID=claude-sonnet-4-5-20250929
U kunt een API-sleutel ophalen uit de Tropic Console.
Aan de slag komen
Importeer de vereiste klassen uit het Agent Framework:
import asyncio
from agent_framework.anthropic import AnthropicClient
Een antropische agent maken
Basisagent maken
De eenvoudigste manier om een Antropische agent te maken:
async def basic_example():
# Create an agent using Anthropic
agent = AnthropicClient().as_agent(
name="HelpfulAssistant",
instructions="You are a helpful assistant.",
)
result = await agent.run("Hello, how can you help me?")
print(result.text)
Expliciete configuratie gebruiken
U kunt expliciete configuratie opgeven in plaats van te vertrouwen op omgevingsvariabelen:
async def explicit_config_example():
agent = AnthropicClient(
model_id="claude-sonnet-4-5-20250929",
api_key="your-api-key-here",
).as_agent(
name="HelpfulAssistant",
instructions="You are a helpful assistant.",
)
result = await agent.run("What can you do?")
print(result.text)
Antropisch gebruiken in Foundry
Nadat u Lantropic hebt ingesteld voor Foundry, controleert u of de volgende omgevingsvariabelen zijn ingesteld:
ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY="your-foundry-api-key"
ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE="your-foundry-resource-name"
Maak vervolgens de agent als volgt:
from agent_framework.anthropic import AnthropicClient
from anthropic import AsyncAnthropicFoundry
async def foundry_example():
agent = AnthropicClient(
anthropic_client=AsyncAnthropicFoundry()
).as_agent(
name="FoundryAgent",
instructions="You are a helpful assistant using Anthropic on Foundry.",
)
result = await agent.run("How do I use Anthropic on Foundry?")
print(result.text)
Opmerking: dit moet
anthropic>=0.74.0worden geïnstalleerd.
Agent functies
Functiehulpmiddelen
Uw agent voorzien van aangepaste functies:
from typing import Annotated
def get_weather(
location: Annotated[str, "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."
async def tools_example():
agent = AnthropicClient().as_agent(
name="WeatherAgent",
instructions="You are a helpful weather assistant.",
tools=get_weather, # Add tools to the agent
)
result = await agent.run("What's the weather like in Seattle?")
print(result.text)
Streamingreacties
Antwoorden ophalen wanneer ze worden gegenereerd voor een betere gebruikerservaring:
async def streaming_example():
agent = AnthropicClient().as_agent(
name="WeatherAgent",
instructions="You are a helpful weather agent.",
tools=get_weather,
)
query = "What's the weather like in Portland and in Paris?"
print(f"User: {query}")
print("Agent: ", end="", flush=True)
async for chunk in agent.run(query, stream=True):
if chunk.text:
print(chunk.text, end="", flush=True)
print()
Gehoste hulpprogramma's
Antropische agents ondersteunen gehoste hulpprogramma's zoals webzoekopdrachten, MCP (Model Context Protocol) en uitvoering van code:
from agent_framework.anthropic import AnthropicClient
async def hosted_tools_example():
client = AnthropicClient()
agent = client.as_agent(
name="DocsAgent",
instructions="You are a helpful agent for both Microsoft docs questions and general questions.",
tools=[
client.get_mcp_tool(
name="Microsoft Learn MCP",
url="https://learn.microsoft.com/api/mcp",
),
client.get_web_search_tool(),
],
max_tokens=20000,
)
result = await agent.run("Can you compare Python decorators with C# attributes?")
print(result.text)
Uitgebreid denken (redeneren)
Lantropic biedt ondersteuning voor uitgebreide denkmogelijkheden via de thinking functie, waardoor het model het redeneringsproces kan weergeven:
from agent_framework import TextReasoningContent, UsageContent
from agent_framework.anthropic import AnthropicClient
async def thinking_example():
client = AnthropicClient()
agent = client.as_agent(
name="DocsAgent",
instructions="You are a helpful agent.",
tools=[client.get_web_search_tool()],
default_options={
"max_tokens": 20000,
"thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 10000}
},
)
query = "Can you compare Python decorators with C# attributes?"
print(f"User: {query}")
print("Agent: ", end="", flush=True)
async for chunk in agent.run(query, stream=True):
for content in chunk.contents:
if isinstance(content, TextReasoningContent):
# Display thinking in a different color
print(f"\033[32m{content.text}\033[0m", end="", flush=True)
if isinstance(content, UsageContent):
print(f"\n\033[34m[Usage: {content.details}]\033[0m\n", end="", flush=True)
if chunk.text:
print(chunk.text, end="", flush=True)
print()
Antropische vaardigheden
Antropic biedt beheerde vaardigheden waarmee agentmogelijkheden worden uitgebreid, zoals het maken van PowerPoint-presentaties. Voor vaardigheden is het hulpprogramma Code-interpreter vereist om te kunnen functioneren:
from agent_framework import HostedFileContent
from agent_framework.anthropic import AnthropicClient
async def skills_example():
# Create client with skills beta flag
client = AnthropicClient(additional_beta_flags=["skills-2025-10-02"])
# Create an agent with the pptx skill enabled
# Skills require the Code Interpreter tool
agent = client.as_agent(
name="PresentationAgent",
instructions="You are a helpful agent for creating PowerPoint presentations.",
tools=client.get_code_interpreter_tool(),
default_options={
"max_tokens": 20000,
"thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 10000},
"container": {
"skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "pptx", "version": "latest"}]
},
},
)
query = "Create a presentation about renewable energy with 5 slides"
print(f"User: {query}")
print("Agent: ", end="", flush=True)
files: list[HostedFileContent] = []
async for chunk in agent.run(query, stream=True):
for content in chunk.contents:
match content.type:
case "text":
print(content.text, end="", flush=True)
case "text_reasoning":
print(f"\033[32m{content.text}\033[0m", end="", flush=True)
case "hosted_file":
# Catch generated files
files.append(content)
print("\n")
# Download generated files
if files:
print("Generated files:")
for idx, file in enumerate(files):
file_content = await client.anthropic_client.beta.files.download(
file_id=file.file_id,
betas=["files-api-2025-04-14"]
)
filename = f"presentation-{idx}.pptx"
with open(filename, "wb") as f:
await file_content.write_to_file(f.name)
print(f"File {idx}: {filename} saved to disk.")
Volledig voorbeeld
# Copyright (c) Microsoft. All rights reserved.
import asyncio
from random import randint
from typing import Annotated
from agent_framework import tool
from agent_framework.anthropic import AnthropicClient
"""
Anthropic Chat Agent Example
This sample demonstrates using Anthropic with an agent and a single custom tool.
"""
# NOTE: approval_mode="never_require" is for sample brevity. Use "always_require" in production; see samples/02-agents/tools/function_tool_with_approval.py and samples/02-agents/tools/function_tool_with_approval_and_sessions.py.
@tool(approval_mode="never_require")
def get_weather(
location: Annotated[str, "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."
async def non_streaming_example() -> None:
"""Example of non-streaming response (get the complete result at once)."""
print("=== Non-streaming Response Example ===")
agent = AnthropicClient(
).as_agent(
name="WeatherAgent",
instructions="You are a helpful weather agent.",
tools=get_weather,
)
query = "What's the weather like in Seattle?"
print(f"User: {query}")
result = await agent.run(query)
print(f"Result: {result}\n")
async def streaming_example() -> None:
"""Example of streaming response (get results as they are generated)."""
print("=== Streaming Response Example ===")
agent = AnthropicClient(
).as_agent(
name="WeatherAgent",
instructions="You are a helpful weather agent.",
tools=get_weather,
)
query = "What's the weather like in Portland and in Paris?"
print(f"User: {query}")
print("Agent: ", end="", flush=True)
async for chunk in agent.run(query, stream=True):
if chunk.text:
print(chunk.text, end="", flush=True)
print("\n")
async def main() -> None:
print("=== Anthropic Example ===")
await streaming_example()
await non_streaming_example()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
De agent gebruiken
De agent is een standaard Agent en ondersteunt alle standaardagentbewerkingen.
Zie de Aan de slag met agent-zelfstudies voor meer informatie over het uitvoeren en interactie met agents.