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Este tutorial mostra como usar imagens com um agente, permitindo que o agente analise e responda ao conteúdo da imagem.
Pré-requisitos
Para obter pré-requisitos e instalar pacotes NuGet, consulte a etapa Criar e executar um agente simples neste tutorial.
Passar imagens para o agente
Você pode enviar imagens para um agente criando um ChatMessage que inclua conteúdo de texto e imagem. O agente pode então analisar a imagem e responder em conformidade.
Primeiro, crie um AIAgent que seja capaz de analisar imagens.
AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(
new Uri("https://<myresource>.openai.azure.com"),
new AzureCliCredential())
.GetChatClient("gpt-4o")
.CreateAIAgent(
name: "VisionAgent",
instructions: "You are a helpful agent that can analyze images");
Em seguida, crie um ChatMessage que contenha um prompt de texto e um URL de imagem. Use TextContent para o texto e UriContent para a imagem.
ChatMessage message = new(ChatRole.User, [
new TextContent("What do you see in this image?"),
new UriContent("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg", "image/jpeg")
]);
Execute o agente com a mensagem. Você pode usar o streaming para receber a resposta à medida que ela é gerada.
Console.WriteLine(await agent.RunAsync(message));
Isso imprimirá a análise da imagem do agente no console.
Passar imagens para o agente
Você pode enviar imagens para um agente criando um ChatMessage que inclua conteúdo de texto e imagem. O agente pode então analisar a imagem e responder em conformidade.
Primeiro, crie um agente capaz de analisar imagens.
import asyncio
from agent_framework.azure import AzureOpenAIChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential
agent = AzureOpenAIChatClient(credential=AzureCliCredential()).create_agent(
name="VisionAgent",
instructions="You are a helpful agent that can analyze images"
)
Em seguida, crie um ChatMessage que contenha um prompt de texto e um URL de imagem. Use TextContent para o texto e UriContent para a imagem.
from agent_framework import ChatMessage, TextContent, UriContent, Role
message = ChatMessage(
role=Role.USER,
contents=[
TextContent(text="What do you see in this image?"),
UriContent(
uri="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg",
media_type="image/jpeg"
)
]
)
Você também pode carregar uma imagem do seu sistema de arquivos local usando DataContent:
from agent_framework import ChatMessage, TextContent, DataContent, Role
# Load image from local file
with open("path/to/your/image.jpg", "rb") as f:
image_bytes = f.read()
message = ChatMessage(
role=Role.USER,
contents=[
TextContent(text="What do you see in this image?"),
DataContent(
data=image_bytes,
media_type="image/jpeg"
)
]
)
Execute o agente com a mensagem. Você pode usar o streaming para receber a resposta à medida que ela é gerada.
async def main():
result = await agent.run(message)
print(result.text)
asyncio.run(main())
Isso imprimirá a análise da imagem do agente no console.