เริ่มต้นใช้งานด่วน: สร้างและทดสอบตัวแทนพื้นฐาน

การเริ่มต้นใช้งานด่วนนี้จะแนะนําคุณในการสร้าง ตัวแทนกลไกจัดการแบบกําหนดเอง ที่ตอบกลับด้วยข้อความใดก็ตามที่คุณส่งไป

ข้อกําหนดเบื้องต้น

Python 3.9 หรือใหม่กว่า
- เมื่อต้องการติดตั้ง Python ให้ไปที่ https://www.python.org/downloads/และทําตามคําแนะนําสําหรับระบบปฏิบัติการของคุณ
- เมื่อต้องการตรวจสอบเวอร์ชัน ในชนิด python --versionหน้าต่างเทอร์มินัล
ตัวแก้ไขโค้ดที่คุณเลือก คําแนะนําเหล่านี้ใช้ Visual Studio Code

หากคุณใช้ Visual Studio Code ให้ติดตั้ง ส่วนขยาย Python

เริ่มต้นโครงการและติดตั้ง SDK

สร้างโครงการ Python และติดตั้งการขึ้นต่อกันที่จําเป็น

เปิดเทอร์มินัลและสร้างโฟลเดอร์ใหม่
```
mkdir echo
cd echo
```
เปิดโฟลเดอร์โดยใช้รหัส Visual Studio โดยใช้คําสั่งนี้:
```
code .
```
สร้างสภาพแวดล้อมเสมือนด้วยวิธีการที่คุณเลือกและเปิดใช้งานผ่าน Visual Studio Code หรือในเทอร์มินัล

เมื่อใช้ Visual Studio Code คุณสามารถใช้ขั้นตอนเหล่านี้กับ ส่วนขยาย Python ที่ติดตั้งไว้
1. กด F1 พิมพ์ Python: Create environmentและกด Enter
  1. เลือก Venv เพื่อสร้าง .venv สภาพแวดล้อมเสมือนในพื้นที่ทํางานปัจจุบัน
  2. เลือกการติดตั้ง Python เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมเสมือน
    
    ค่าอาจมีลักษณะดังนี้:
    
    Python 1.13.6 ~\AppData\Local\Programs\Python\Python313\python.exe
ติดตั้ง Agents SDK

ใช้ pip เพื่อติดตั้งแพคเกจ microsoft-agents-hosting-aiohttp ด้วยคําสั่งนี้:
```
pip install microsoft-agents-hosting-aiohttp
```

สร้างแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์และนําเข้าไลบรารีที่จําเป็น

สร้างไฟล์ที่ชื่อ คัดลอก start_server.pyโค้ดต่อไปนี้ และวางใน:

# start_server.py
from os import environ
from microsoft_agents.hosting.core import AgentApplication, AgentAuthConfiguration
from microsoft_agents.hosting.aiohttp import (
   start_agent_process,
   jwt_authorization_middleware,
   CloudAdapter,
)
from aiohttp.web import Request, Response, Application, run_app


def start_server(
   agent_application: AgentApplication, auth_configuration: AgentAuthConfiguration
):
   async def entry_point(req: Request) -> Response:
      agent: AgentApplication = req.app["agent_app"]
      adapter: CloudAdapter = req.app["adapter"]
      return await start_agent_process(
            req,
            agent,
            adapter,
      )

   APP = Application(middlewares=[jwt_authorization_middleware])
   APP.router.add_post("/api/messages", entry_point)
   APP.router.add_get("/api/messages", lambda _: Response(status=200))
   APP["agent_configuration"] = auth_configuration
   APP["agent_app"] = agent_application
   APP["adapter"] = agent_application.adapter

   try:
      run_app(APP, host="localhost", port=environ.get("PORT", 3978))
   except Exception as error:
      raise error

รหัสนี้จะกําหนด start_server ฟังก์ชันที่เราจะใช้ในไฟล์ถัดไป

ในไดเรกทอรีเดียวกัน สร้างไฟล์ที่ app.py ชื่อด้วยโค้ดต่อไปนี้

# app.py
from microsoft_agents.hosting.core import (
   AgentApplication,
   TurnState,
   TurnContext,
   MemoryStorage,
)
from microsoft_agents.hosting.aiohttp import CloudAdapter
from start_server import start_server

สร้างอินสแตนซ์ของ Agent เป็น AgentApplication

ใน app.pyให้เพิ่มรหัสต่อไปนี้เพื่อสร้าง AGENT_APP เป็นอินสแตนซ์ของ AgentApplicationและใช้กระบวนการผลิตสามเส้นทางเพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์สามเหตุการณ์:

ปรับปรุงการสนทนา
ข้อความ /help
กิจกรรมอื่นๆ

AGENT_APP = AgentApplication[TurnState](
    storage=MemoryStorage(), adapter=CloudAdapter()
)

async def _help(context: TurnContext, _: TurnState):
    await context.send_activity(
        "Welcome to the Echo Agent sample 🚀. "
        "Type /help for help or send a message to see the echo feature in action."
    )

AGENT_APP.conversation_update("membersAdded")(_help)

AGENT_APP.message("/help")(_help)


@AGENT_APP.activity("message")
async def on_message(context: TurnContext, _):
    await context.send_activity(f"you said: {context.activity.text}")

เริ่มเว็บเซิร์ฟเวอร์เพื่อฟังใน localhost:3978

ที่ส่วนท้ายของ app.pyเริ่มต้นเว็บเซิร์ฟเวอร์โดยใช้start_server

if __name__ == "__main__":
    try:
        start_server(AGENT_APP, None)
    except Exception as error:
        raise error

เรียกใช้ Agent ภายในเครื่องในโหมดไม่ระบุชื่อ

จากเทอร์มินัลของคุณ ให้เรียกใช้คําสั่งนี้:

python app.py

เทอร์มินัลควรส่งกลับรายการต่อไปนี้:

======== Running on http://localhost:3978 ========
(Press CTRL+C to quit)

ทดสอบเอเจนต์ภายในเครื่อง

จากเทอร์มินัลอื่น (เพื่อให้ตัวแทนทํางาน) ติดตั้ง Microsoft 365 Agents Playground ด้วยคําสั่งนี้:
```
npm install -g @microsoft/teams-app-test-tool
```
Note

คําสั่งนี้ใช้ npm เนื่องจาก Microsoft 365 Agents Playground ไม่พร้อมใช้งานโดยใช้ pip

เทอร์มินัลควรส่งกลับบางอย่างเช่น:
```
added 1 package, and audited 130 packages in 1s

19 packages are looking for funding
run `npm fund` for details

found 0 vulnerabilities
```

เรียกใช้เครื่องมือทดสอบเพื่อโต้ตอบกับตัวแทนของคุณโดยใช้คําสั่งนี้:

teamsapptester

เทอร์มินัลควรส่งกลับบางอย่างเช่น:

Telemetry: agents-playground-cli/serverStart {"cleanProperties":{"options":"{\"configFileOptions\":{\"path\":\"<REDACTED: user-file-path>\"},\"appConfig\":{},\"port\":56150,\"disableTelemetry\":false}"}}

Telemetry: agents-playground-cli/cliStart {"cleanProperties":{"isExec":"false","argv":"<REDACTED: user-file-path>,<REDACTED: user-file-path>"}}

Listening on 56150
Microsoft 365 Agents Playground is being launched for you to debug the app: http://localhost:56150
started web socket client
started web socket client
Waiting for connection of endpoint: http://127.0.0.1:3978/api/messages
waiting for 1 resources: http://127.0.0.1:3978/api/messages
wait-on(37568) complete
Telemetry: agents-playground-server/getConfig {"cleanProperties":{"internalConfig":"{\"locale\":\"en-US\",\"localTimezone\":\"America/Los_Angeles\",\"channelId\":\"msteams\"}"}}

Telemetry: agents-playground-server/sendActivity {"cleanProperties":{"activityType":"installationUpdate","conversationId":"5305bb42-59c9-4a4c-a2b6-e7a8f4162ede","headers":"{\"x-ms-agents-playground\":\"true\"}"}}

Telemetry: agents-playground-server/sendActivity {"cleanProperties":{"activityType":"conversationUpdate","conversationId":"5305bb42-59c9-4a4c-a2b6-e7a8f4162ede","headers":"{\"x-ms-agents-playground\":\"true\"}"}}

คําสั่ง teamsapptester เปิดเบราว์เซอร์เริ่มต้นของคุณและเชื่อมต่อกับตัวแทนของคุณ

เอเจนต์ของคุณใน Agents Playground

ในตอนนี้ คุณสามารถส่งข้อความเพื่อดูการตอบกลับ echo หรือส่งข้อความ /help เพื่อดูว่าข้อความนั้นถูกส่งไปยัง _help ตัวจัดการได้อย่างไร

ขั้นตอนถัดไป

เตรียมใช้ทรัพยากร Azure Bot เพื่อใช้กับ Agents SDK

การเริ่มต้นใช้งานด่วนนี้จะแนะนําคุณในการสร้าง ตัวแทนเครื่องมือแบบกําหนดเอง ที่เพียงแค่ตอบกลับด้วยอะไรก็ตามที่คุณส่งไป

ข้อกําหนดเบื้องต้น

Node.js v22 หรือใหม่กว่า
- เมื่อต้องการติดตั้ง Node.js ให้ไปที่ nodejs.org แล้วทําตามคําแนะนําสําหรับระบบปฏิบัติการของคุณ
- เมื่อต้องการตรวจสอบเวอร์ชัน ในชนิด node --versionหน้าต่างเทอร์มินัล
ตัวแก้ไขโค้ดที่คุณเลือก คําแนะนําเหล่านี้ใช้ Visual Studio Code

เริ่มต้นโครงการและติดตั้ง SDK

ใช้ npm เพื่อเริ่มต้นโครงการ node.js โดยการสร้าง package.json และติดตั้งการขึ้นต่อกันที่จําเป็น

เปิดเทอร์มินัลและสร้างโฟลเดอร์ใหม่
```
mkdir echo
cd echo
```
เตรียมใช้งานโครงการ node.js
```
npm init -y
```

ติดตั้ง Agents SDK

npm install @microsoft/agents-hosting-express

เปิดโฟลเดอร์โดยใช้ Visual Studio Code โดยใช้คําสั่งนี้:
```
code .
```

นําเข้าไลบรารีที่จําเป็น

สร้างไฟล์ index.mjs และนําเข้าแพคเกจ NPM ต่อไปนี้ลงในรหัสแอปพลิเคชันของคุณ:

// index.mjs
import { startServer } from '@microsoft/agents-hosting-express'
import { AgentApplication, MemoryStorage } from '@microsoft/agents-hosting'

ใช้ EchoAgent เป็นตัวแทนแอป

ใน index.mjsเพิ่มรหัสต่อไปนี้เพื่อสร้าง EchoAgent การขยาย AgentApplication และใช้สามเส้นทางเพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์สามเหตุการณ์:

ปรับปรุงการสนทนา
ข้อความ /help
กิจกรรมอื่นๆ

class EchoAgent extends AgentApplication {
  constructor (storage) {
    super({ storage })

    this.onConversationUpdate('membersAdded', this._help)
    this.onMessage('/help', this._help)
    this.onActivity('message', this._echo)
  }

  _help = async context => 
    await context.sendActivity(`Welcome to the Echo Agent sample 🚀. 
      Type /help for help or send a message to see the echo feature in action.`)

  _echo = async (context, state) => {
    let counter= state.getValue('conversation.counter') || 0
    await context.sendActivity(`[${counter++}]You said: ${context.activity.text}`)
    state.setValue('conversation.counter', counter)
  }
}

เริ่มเว็บเซิร์ฟเวอร์เพื่อฟังใน localhost:3978

เมื่อสิ้นสุด index.mjs เริ่มต้นเว็บเซิร์ฟเวอร์โดยใช้ startServer ตาม Express และใช้ MemoryStorage เป็นที่เก็บการเปลี่ยนแปลงสถานะ

startServer(new EchoAgent(new MemoryStorage()))

เรียกใช้ Agent ภายในเครื่องในโหมดไม่ระบุชื่อ

จากเทอร์มินัลของคุณ ให้เรียกใช้คําสั่งนี้:

node index.mjs

เทอร์มินัลควรส่งกลับค่านี้:

Server listening to port 3978 on sdk 0.6.18 for appId undefined debug undefined

ทดสอบเอเจนต์ภายในเครื่อง

จากเทอร์มินัลอื่น (เพื่อให้ตัวแทนทํางาน) ติดตั้ง Microsoft 365 Agents Playground ด้วยคําสั่งนี้:
```
npm install -D @microsoft/teams-app-test-tool
```
เทอร์มินัลควรส่งกลับบางอย่างเช่น:
```
added 1 package, and audited 130 packages in 1s

19 packages are looking for funding
run `npm fund` for details

found 0 vulnerabilities
```

เรียกใช้เครื่องมือทดสอบเพื่อโต้ตอบกับตัวแทนของคุณโดยใช้คําสั่งนี้:

node_modules/.bin/teamsapptester

เทอร์มินัลควรส่งกลับบางอย่างเช่น:

Telemetry: agents-playground-cli/serverStart {"cleanProperties":{"options":"{\"configFileOptions\":{\"path\":\"<REDACTED: user-file-path>\"},\"appConfig\":{},\"port\":56150,\"disableTelemetry\":false}"}}

Telemetry: agents-playground-cli/cliStart {"cleanProperties":{"isExec":"false","argv":"<REDACTED: user-file-path>,<REDACTED: user-file-path>"}}

Listening on 56150
Microsoft 365 Agents Playground is being launched for you to debug the app: http://localhost:56150
started web socket client
started web socket client
Waiting for connection of endpoint: http://127.0.0.1:3978/api/messages
waiting for 1 resources: http://127.0.0.1:3978/api/messages
wait-on(37568) complete
Telemetry: agents-playground-server/getConfig {"cleanProperties":{"internalConfig":"{\"locale\":\"en-US\",\"localTimezone\":\"America/Los_Angeles\",\"channelId\":\"msteams\"}"}}

Telemetry: agents-playground-server/sendActivity {"cleanProperties":{"activityType":"installationUpdate","conversationId":"5305bb42-59c9-4a4c-a2b6-e7a8f4162ede","headers":"{\"x-ms-agents-playground\":\"true\"}"}}

Telemetry: agents-playground-server/sendActivity {"cleanProperties":{"activityType":"conversationUpdate","conversationId":"5305bb42-59c9-4a4c-a2b6-e7a8f4162ede","headers":"{\"x-ms-agents-playground\":\"true\"}"}}

เอเจนต์ของคุณใน Agents Playground

ขั้นตอนถัดไป

เตรียมใช้ทรัพยากร Azure Bot เพื่อใช้กับ Agents SDK

การเริ่มต้นฉบับย่อนี้แสดงวิธีดาวน์โหลดและเรียกใช้ตัวอย่าง QuickStart/Empty Agent จาก GitHub

มีสองวิธีหลักในการเริ่มต้นใช้งาน Microsoft 365 Agents SDK:

ลอกแบบและเรียกใช้ตัวอย่าง QuickStart/Empty Agent ที่พร้อมใช้งานบน GitHub
ใช้ชุดเครื่องมือตัวแทนของ Microsoft 365 ชุดเครื่องมือตัวแทนมีเทมเพลตสำเร็จรูปสองเทมเพลตสำหรับ Visual Studio และ Visual Studio Code ที่ใช้ SDK ของ Microsoft 365 Agents สำหรับเริ่มต้นด้วย QuickStart/Empty Agent และตัวแทนสภาพอากาศที่ใช้ Azure Foundry หรือ OpenAI Services ร่วมกับ Semantic Kernel หรือ LangChain

ข้อกําหนดเบื้องต้น

คุณจําเป็นต้องมีบางสิ่งก่อนที่คุณจะเริ่มต้นใช้งาน ขั้นตอนเหล่านี้ใช้ตัวอย่าง QuickStart/Empty Agent ที่ .NET quickstart แต่คุณยังสามารถใช้ ตัวอย่าง Agents SDK ใด ๆ ได้

.NET 8.0 SDK
Visual Studio หรือ Visual Studio Code
ความรู้เกี่ยวกับ ASP.NET Core และ การเขียนโปรแกรมแบบอะซิงโครนัสใน C#
quickstartดาวน์โหลดตัวอย่างจาก GitHub

เปิดโซลูชัน

เปิดไฟล์ QuickStart.csproj โซลูชันใน Visual Studio
เรียกใช้โครงการ

ในตอนนี้ ตัวแทนของคุณกําลังทํางานภายในเครื่องโดยใช้พอร์ต 3978

ทดสอบเอเจนต์ภายในระบบของคุณ

ติดตั้ง Agents Playground หากคุณยังไม่ได้ติดตั้ง
```
winget install agentsplayground
```
เริ่มต้นตัวแทนใน Visual Studio หรือ Visual Studio Code
เริ่มตัวทดสอบแอป Teams ที่พร้อมท์คำสั่ง: agentsplayground
- เครื่องมือนี้เปิดเว็บเบราว์เซอร์ที่แสดงเครื่องมือทดสอบแอป Teams พร้อมที่จะส่งข้อความถึงตัวแทนของคุณ
ตัวแทนที่ทํางานบนพอร์ต 3978 ควรเชื่อมต่อโดยอัตโนมัติกับตัวแทน playground ในเบราว์เซอร์ของคุณ และคุณควรสามารถโต้ตอบกับตัวแทนที่ทํางานภายในเครื่องของคุณ

เอเย่นต์ทํางานอย่างไร?

ด้วย Agents SDK ตัวแทนถูกสร้างขึ้นโดยใช้คลาส AgentApplication และ AgentApplicationOptions ซึ่งถูกสร้างขึ้นใน Program.cs ไฟล์ของตัวอย่าง

สร้างตัวแทนของคุณ

คุณสามารถดูตัวอย่างได้ว่า ขณะที่กำลังสร้างตัวแทน AgentApplicationOptions จะถูกโหลด และคลาสตัวแทนแบบกำหนดเอง MyAgent.cs ของคุณที่สืบทอดมาจาก AgentApplication

// Add AgentApplicationOptions from appsettings section "AgentApplication".
builder.AddAgentApplicationOptions();

// Add the AgentApplication, which contains the logic for responding to
// user messages.
builder.AddAgent<MyAgent>();

จากนั้นจะโหลดที่เก็บข้อมูลตามค่าเริ่มต้นโดยใช้คลาส MemoryStorage ซึ่งช่วยให้มีการติดตามบริบทในแบบครบวงจรเมื่อใช้ TurnState อย่างไรก็ตามควรสลับออกไปในการผลิตเพื่อเก็บข้อมูลที่คงอยู่มากขึ้น เช่น BlobsStorage หรือ CosmosDbPartitionedStorage

builder.Services.AddSingleton<IStorage, MemoryStorage>();

ส่วนที่เหลือของแอปพลิเคชันตัวแทนจะใช้รูปแบบการโฮสต์ .NET มาตรฐาน และเพิ่มเส้นทางเพื่อยอมรับข้อความที่จุดสิ้นสุดเฉพาะ เส้นทางเหล่านี้ใช้ อินเทอร์เฟซ IAgent เพื่อยอมรับกิจกรรมของตัวแทน และให้นักพัฒนา AgentApplication ใช้วัตถุเพื่อทํางานกับส่วนข้อมูล กิจกรรม ที่ส่งผ่านมาจากแชนเนล/ไคลเอ็นต์ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกิจกรรมและการทํางานกับกิจกรรม

// This receives incoming messages from Azure Bot Service or other SDK Agents
var incomingRoute = app.MapPost("/api/messages", async (HttpRequest request, HttpResponse response, IAgentHttpAdapter adapter, IAgent agent, CancellationToken cancellationToken) =>
{
    await adapter.ProcessAsync(request, response, agent, cancellationToken);
});

เพิ่มตรรกะแบบกําหนดเองใหม่ในวิธีการ

นักพัฒนาจะเพิ่มตรรกะแบบกําหนดเองในMyAgent.csคลาส ที่ดําเนินการAgentApplication คลาสนี้ใช้ AgentApplicationOptions เพื่อกำหนดค่าตั้งค่าเฉพาะจากการตั้งค่า config ของคุณ และ Program.cs ในการลงทะเบียนตัวฟังเหตุการณ์จาก Agents SDK ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ AgentApplication คลาสที่อ้างอิงวิธีการกำหนดเองตามความจำเป็นของคุณเมื่อเหตุการณ์เหล่านั้นถูกเรียกจากฝั่งลูกค้า

ในตัวอย่างต่อไปนี้ OnConversationUpdate ทริกเกอร์WelcomeMessageAsyncวิธีการ และ OnActivity ทริกเกอร์วิธีการOnMessageAsync

   public MyAgent(AgentApplicationOptions options) : base(options)
   {
      OnConversationUpdate(ConversationUpdateEvents.MembersAdded, WelcomeMessageAsync);
      OnActivity(ActivityTypes.Message, OnMessageAsync, rank: RouteRank.Last);
   }

เหตุการณ์เหล่านั้นจะถูกส่งผ่านจุดสิ้นสุดที่กําหนดค่าไว้ใน ของคุณ MyProgram.cs และมีเหตุการณ์มากมายที่คุณสามารถใช้ได้ โดยทั่วไปมากที่สุดคือOnActivity หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่ SDK ดําเนินการ ตรวจสอบเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทํางานกับกิจกรรมและข้อกําหนดของโพรโทคอลกิจกรรม

เมื่อวิธีการของคุณถูกทริกเกอร์ ตัวอย่างเช่น OnMessageAsync เพื่อสิ้นสุดการเปิด คุณสามารถเลือกในตรรกะแบบกําหนดเองของคุณเพื่อตอบกลับข้อความกลับไปยังไคลเอ็นต์โดยใช้เมธอดที่พร้อมใช้งานและอินสแตนซ์ของ คลาส TurnContext ที่ควรเป็นพารามิเตอร์ในเมธอดของคุณดังที่แสดงในตัวอย่างต่อไปนี้:

private async Task OnMessageAsync(ITurnContext turnContext, ITurnState turnState, CancellationToken cancellationToken)
{
   await turnContext.SendActivityAsync($"You said: {turnContext.Activity.Text}", cancellationToken: cancellationToken);
}

เคล็ดลับ

ตรวจทาน เมธอดของ TurnContext อื่นที่พร้อมใช้งานเพื่อกลับไปยังไคลเอ็นต์

ตอนนี้คุณทราบพื้นฐานแล้ว ให้ตรวจสอบขั้นตอนถัดไป และทํางานเพื่อเพิ่มตรรกะตัวจัดการแบบกําหนดเองลงในตัวแทนของคุณ และส่งกลับเหตุการณ์ต่าง ๆ

ขั้นตอนถัดไป

ตามค่าเริ่มต้น Agents Playground จะพร้อมใช้งานหากคุณกําลังใช้ชุดเครื่องมือ Microsoft 365 Agents อยู่แล้ว คุณสามารถใช้หนึ่งในคําแนะนําต่อไปนี้ถ้าคุณต้องการเริ่มต้นใช้งานชุดเครื่องมือ:

คำติชม

หน้านี้มีประโยชน์หรือไม่

Last updated on 2025-11-18

แชร์ผ่าน

เริ่มต้นใช้งานด่วน: สร้างและทดสอบตัวแทนพื้นฐาน

ข้อกําหนดเบื้องต้น

เริ่มต้นโครงการและติดตั้ง SDK

สร้างแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์และนําเข้าไลบรารีที่จําเป็น

สร้างอินสแตนซ์ของ Agent เป็น AgentApplication

เริ่มเว็บเซิร์ฟเวอร์เพื่อฟังใน localhost:3978

เรียกใช้ Agent ภายในเครื่องในโหมดไม่ระบุชื่อ

ทดสอบเอเจนต์ภายในเครื่อง

ขั้นตอนถัดไป

ข้อกําหนดเบื้องต้น

เริ่มต้นโครงการและติดตั้ง SDK

นําเข้าไลบรารีที่จําเป็น

ใช้ EchoAgent เป็นตัวแทนแอป

เริ่มเว็บเซิร์ฟเวอร์เพื่อฟังใน localhost:3978

เรียกใช้ Agent ภายในเครื่องในโหมดไม่ระบุชื่อ

ทดสอบเอเจนต์ภายในเครื่อง

ขั้นตอนถัดไป

ข้อกําหนดเบื้องต้น

เปิดโซลูชัน

ทดสอบเอเจนต์ภายในระบบของคุณ

เอเย่นต์ทํางานอย่างไร?

สร้างตัวแทนของคุณ

เพิ่มตรรกะแบบกําหนดเองใหม่ในวิธีการ

ขั้นตอนถัดไป

คำติชม

แหล่งทรัพยากรเพิ่มเติม