Использование навыка Microsoft Foundry в агентах кодирования

Навык Microsoft Foundry Skill предоставляет агентам для программирования многократно используемые рекомендации для рабочих процессов агентов Foundry. Используйте его для стандартизации развертывания, оценки, оптимизации запросов, проверки набора данных из трассировок и устранения неполадок в средах разработки с поддержкой агента.

Необходимые условия

  • Учетная запись Azure с активной подпиской. Если у вас нет учетной записи, создайте бесплатную учетную запись Azure.

  • Среда размещения агента для программирования, например GitHub Copilot в Visual Studio Code, Copilot CLI или Claude Code.

  • Node.js 18 или более поздней версии на устройстве PATH. Плагин использует npx для запуска серверов MCP в совместимых хостах.

  • Git, чтобы хост мог скачать плагин и контент навыка.

  • Azure CLI установлен и прошел проверку подлинности:

    az login

  • Azure CLI разработчика установлен и прошел проверку подлинности, если планируется использовать рабочие процессы развертывания azd:

    azd auth login

  • Проект Microsoft Foundry, если вы хотите, чтобы агент проверял или изменял ресурсы уровня проекта. Инструкции по настройке см. в разделе "Создание проекта".

Что предоставляет навык Foundry

Навык microsoft-foundry является мета-навыком для работы Foundry. Это помогает агенту для написания кода выбрать правильный процесс Foundry, загрузить соответствующий поднавык, просмотреть доступные инструменты Foundry MCP и поддерживать согласованность контекста развертывания и оценивания от шага к шагу.

Используйте его, если вы хотите, чтобы агент помог с этими областями возможностей:

Область возможностей Что навык помогает агенту выполнять
Подключение литейных устройств Создайте или подключитесь к проекту Foundry, подготовьте ресурс Foundry, выберите общедоступную или сетевую конфигурацию и подготовьте рабочую область для разработки агента.
Доступ и емкость Проверьте назначения ролей RBAC, управляемые идентификаторы, принципалы служб, квоту, доступность модели, доступную емкость региона и предварительные требования к развертыванию.
Развертывание модели Развертывайте модели с помощью готовых наборов параметров или пользовательских настроек, таких как версия, SKU, производительность и конфигурация ответственного ИИ.
Настройка модели Настраивайте модели с помощью контролируемой тонкой настройки, прямой оптимизации предпочтений или процессов тонкой настройки с подкреплением.
Создание агента Создавайте размещённые агентные приложения, использующие Microsoft Agent Framework, LangGraph или собственные платформы на Python или C#.
Развертывание агента Контейнеризируйте агент, соберите и отправьте образы в Реестр контейнеров Azure, создайте или обновите развертывания размещенных агентов и повторно разверните их после изменений в коде.
Вызов и тестирование Отправлять одношаговые или многошаговые сообщения развернутым агентам, тестировать промпт-агентов и тестовые размещённые агенты, использующие протоколы на основе HTTP или WebSocket.
Оценка и оптимизация Выполнение пакетных вычислений, настройка непрерывной оценки, сравнение версий, оптимизация запросов, улучшение инструкций агента и подготовка заданий оптимизатора агента.
Работа трассировки и набора данных Выполняйте поиск по трассировкам, анализируйте задержки и сбои, сопоставляйте результаты оценки с ответами и формируйте наборы данных для оценки на основе рабочих трассировок.
Troubleshooting Проверяйте журналы хостируемого агента, запрашивайте телеметрию, диагностируйте сбои развертывания или во время выполнения и планируйте цикл исправления и повторного развертывания.

Установленный набор навыков включает специализированные поднавыки для этих областей. Как правило, не нужно напрямую называть подквал. Укажите желаемый результат, и агент для написания кода использует инструкции навыков, чтобы направить задачу.

Installation

Расширение Foundry Toolkit для VS Code включает навык Foundry. Чтобы установить расширение, см. раздел Работа с расширением Microsoft Foundry для Visual Studio Code.

После установки перезагрузите Visual Studio Code при появлении запроса. Откройте Copilot Chat, перейдите в режим агента и убедитесь, что навыки Foundry доступны. При появлении запроса войдите с помощью учетной записи Azure с доступом к проекту Foundry.

Дополнительные сведения о настройке MCP в Visual Studio Code см. в статьях Начало работы с Azure MCP Server и Начало работы с Foundry MCP Server.

Если на вашем хосте уже настроен сервер MCP и вам нужно только содержимое навыка, установите навык microsoft-foundry напрямую:

npx skills add https://github.com/microsoft/azure-skills --skill microsoft-foundry

Путь только для навыка скачивает руководство по рабочему процессу Foundry. Используйте плагин Azure Skills, если нужно, чтобы навык, конфигурация сервера Azure MCP и конфигурация сервера Foundry MCP устанавливались вместе.

Проверка установки

После установки попробуйте выполнить следующие проверки из агента кодирования:

  • Спросите What AI models are available in Microsoft Foundry? Ответ должен использовать инструменты Foundry вместо общего резюме.
  • Спросите List my Azure resource groups.. В ответе следует использовать средства Azure MCP после аутентификации.
  • В проекте агента Foundry попросите Use the Microsoft Foundry Skill to review this agent for deployment readiness. Ответ должен определить проверки рабочего процесса, такие как конфигурация, доступ к проекту, развертывание модели, данные оценки и проверка развертывания.

Если проверка завершается ошибкой, перезагрузите узел, подтвердите установку подключаемого модуля и убедитесь, что az login использует подписку, содержащую ресурсы Foundry.

Использование навыка в проекте

Откройте папку, содержащую код агента Foundry. Укажите, какой результат вы хотите получить, и укажите целевой проект, среду, папку агента или имя развертывания, если они вам уже известны.

Используйте эти шаблоны запросов для вызова возможностей навыка:

Goal Пример запроса Стандартный рабочий процесс
Настройка Foundry для нового агента Use the Microsoft Foundry Skill to create a public Foundry project, deploy a model, and scaffold a hosted agent. Настройка проекта, развертывание модели, создание агента, развертывание и вызов.
Настройка частной среды Use the Microsoft Foundry Skill to plan a network-isolated Foundry deployment for this project. Планирование частной сети, выбор шаблона, проверка развертывания и валидация.
Разверните существующего размещенного агента Use the Microsoft Foundry Skill to prepare this hosted agent for deployment to my dev environment. Разрешение контекста рабочей области, сборка контейнеров, отправка ACR, развертывание размещенного агента и тестирование дыма.
Повторное развертывание после изменений кода Use the Microsoft Foundry Skill to redeploy this agent and verify it still responds correctly. Обновление развертывания, вызов и последующее выполнение оценки.
Тестирование агента Use the Microsoft Foundry Skill to invoke this agent with a short multi-turn test conversation. Поиск, вызов агента и проверка ответа.
Оценка качества Use the Microsoft Foundry Skill to create an evaluation plan for this agent from eval.yaml. Настройка набора средств оценки, проверки набора данных и средства оценки, пакетная оценка и сводка результатов.
Инструкции по оптимизации Use the Microsoft Foundry Skill to improve the agent instructions based on recent evaluation results. Анализ оценки, оптимизация запроса, проверка кандидатов и последующие оценки.
Создание набора данных оценки Use the Microsoft Foundry Skill to create an evaluation dataset from the last seven days of production traces. Запрос трассировки, курирование набора данных, управление версиями и отслеживание происхождения.
Устранение неполадок Use the Microsoft Foundry Skill to troubleshoot why this hosted agent deployment is failing. Проверка вызова, журналы, телеметрия, анализ первопричин, план восстановления, повторное развертывание и повторная проверка.
Проверка доступа или емкости Use the Microsoft Foundry Skill to check RBAC and quota blockers before I deploy this model. Проверка назначений ролей, проверка квот, планирование ресурсов и меры по устранению проблем.
Тонкая настройка модели Use the Microsoft Foundry Skill to plan a supervised fine-tuning workflow for this training dataset. Готовность набора данных, настройка обучения, проверка контрольных точек, развертывание модели и оценка.

Перед утверждением изменений или команд просмотрите план, созданные файлы и Azure ресурсы, которые агент предлагает создать или изменить. Для задач развертывания, тонкой настройки и подготовки ресурсов проверьте назначение ролей и ресурсы, по которым взимается плата, прежде чем агент выполнит команды.

Используйте навыки Foundry Toolkit в VS Code

Foundry Toolkit для Visual Studio Code также предоставляет в VS Code возможности, специфичные для Foundry. Эти навыки, такие как vscode-microsoft-foundry и foundrytk-quick-start, сосредоточены на процессе разработки в VS Code: знакомстве с Foundry Toolkit, изучении моделей, создании агентов, выборе модели, развертывании агента, оценке производительности и управлении наборами инструментов. Они отличаются от базового microsoft-foundry навыка, который охватывает более широкую базу знаний и содержит конкретные сведения о рабочих процессах по управлению ресурсами Foundry, RBAC, квотам, развертыванию моделей, развертыванию размещенных агентов, оценке, трассировке и устранению неполадок. Установите Набор средств Foundry для VS Code, чтобы сделать эти навыки, предоставляемые расширением, доступными в интерфейсе агента VS Code.

Принцип работы навыка

Когда агент для программирования использует навык Microsoft Foundry, он обычно следует нескольким типовым шаблонам:

  1. Он начинается с обнаружения Foundry MCP, поэтому он знает, какие средства и параметры Foundry доступны в вашей среде.
  2. Он загружает вложенный навык, соответствующий рабочему процессу, например создание, развертывание, вызов, оценка, трассировка, устранение неполадок, RBAC, квота или развертывание модели.
  3. Он определяет контекст проекта и агента в вашем рабочем пространстве, прежде чем предлагать изменения или команды.
  4. Он предпочитает структурированные средства Foundry и Azure MCP, когда они доступны.
  5. Он запрашивает отсутствующие значения только в том случае, если их нельзя определить на основе вашего запроса, файлов в рабочей области или контекста Azure с пройденной аутентификацией.

Навык поддерживает два распространенных типа агентов:

Тип агента Сценарий использования
Агент подсказок Агент с поддержкой LLM, использующий развертывание модели и конфигурацию запроса.
Агент на хостинге Контейнерный агент, который запускает пользовательский код в службе Foundry Agent Service.

Для рабочих процессов с размещёнными агентами навык также может работать с агентами, использующими протоколы responses, invocations или invocations_ws. Используйте invocations_ws для сценариев WebSocket в реальном времени или с двусторонним обменом данными, например для голосовых агентов или взаимодействий с потоковой передачей данных.

Файлы рабочей области, которые использует навык

Навык ищет контекст проекта Foundry и агента в типичных файлах рабочей области. Сохраните эти файлы в актуальном состоянии, чтобы агент программирования смог сделать конкретные, повторяющиеся рекомендации.

Файл или папка Как навык использует его
azure.yaml Находит azd службы, папки проекта агента, параметры узла развертывания и привязки среды.
.azure/<environment>/.env Определяет значения аутентифицированной среды azd, такие как подписка, группа ресурсов, конечная точка проекта, имя агента, реестр и строка подключения Application Insights.
.foundry/agent-metadata.yaml Хранит специфичное для Foundry состояние оверлея, например ссылки на наборы оценок, ссылки на наборы данных, пути к локальному кэшу, сводки результатов и переопределения, отличные от azd.
.foundry/agent-metadata.<env>.yaml Сохраняет состояние оверлея для конкретной среды для целевого объекта, например production или CI.
agent.yaml Предоставляет конфигурацию локального агента для создания, развертывания, вызова и оценки рабочих процессов.
eval.yaml Определяет параметры локальной оценки, такие как файл набора данных, имена оценщиков, порог прохождения, количество примеров, глубина ретроспективы трассировки и инструкции по генерации.

Для сценариев развертывания и оценки предпочтительно использовать .foundry/agent-metadata.yaml для состояния overlay, не содержащего секретных данных. Не сохраняйте секреты в .foundry файлах. Если azd уже предоставляет значение для развертывания, например конечную точку проекта или реестр, пусть агент для написания кода использует значение azd вместо того, чтобы дублировать его в метаданных.

Troubleshooting

Проблема Резолюция
Хосту не удаётся найти навык. Убедитесь, что плагин успешно установлен, затем перезагрузите или перезапустите хост, чтобы он повторно проиндексировал содержимое плагина.
Инструменты MCP не отображаются. Убедитесь, что Node.js установлен, npx работает и что для вашего хоста были добавлены записи серверов Azure и Foundry MCP.
Запросы Azure завершаются с ошибками проверки подлинности. Еще раз запустите az login. Для azd рабочих процессов также выполните команду azd auth login.
Агент использует неправильную подписку. Укажите нужную подписку Azure в Azure CLI, прежде чем снова выполнить эту команду.
Сбой при выполнении операций проекта Foundry. Убедитесь, что у вашей учетной записи есть доступ к проекту Foundry и необходимые роли Azure RBAC.

Связанный контент

  • Last updated on