2. Adım: Araç Ekleme

Araçlar, aracınızın hava durumu verilerini getirme, veritabanını sorgulama veya API çağırma gibi özel işlevleri çağırmasına olanak sağlar.

Araçları eklemeden önce, hangi işlemlerin insan onayı gerektirdiğine karar vermek için araç onayı güvenliği için en iyi uygulamaları gözden geçirin.

Bir aracı özniteliği olan herhangi bir [Description] yöntem olarak tanımlayın:

using System.ComponentModel;

[Description("Get the weather for a given location.")]
static string GetWeather([Description("The location to get the weather for.")] string location)
    => $"The weather in {location} is cloudy with a high of 15°C.";

Aracı kullanarak bir ajan oluşturun:

using System;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;

var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    ?? throw new InvalidOperationException("Set AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME") ?? "gpt-4o-mini";

AIAgent agent = new AIProjectClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
    .AsAIAgent(
        model: deploymentName,
        instructions: "You are a helpful assistant.",
        tools: [AIFunctionFactory.Create(GetWeather)]);

Warning

DefaultAzureCredential geliştirme için uygundur ancak üretimde dikkatli bir şekilde dikkate alınması gerekir. Üretimde gecikme sorunları, istenmeyen kimlik bilgisi yoklama ve geri dönüş mekanizmalarından kaynaklanan olası güvenlik risklerini önlemek için belirli bir kimlik bilgisi (ör ManagedIdentityCredential. ) kullanmayı göz önünde bulundurun.

Aracı, uygun olduğunda aracınızı otomatik olarak çalıştırır.

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is the weather like in Amsterdam?"));

Tip

Tam çalıştırılabilir örnek uygulama için buraya bakın.

Tam örnek, @tool dekoratörüyle bir araç tanımlar, araçla bir ajan oluşturur ve aracıyı çalıştırır:

import asyncio

from agent_framework import Agent, tool
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential


# This read-only sample tool can run without approval.
@tool(approval_mode="never_require")
def get_weather(location: str) -> str:
    """Get the weather for a given location."""
    return f"The weather in {location} is sunny."


async def main() -> None:
    agent = Agent(
        client=FoundryChatClient(
            project_endpoint="https://your-account.services.ai.azure.com/api/projects/your-project",
            model="gpt-6-luna",
            credential=AzureCliCredential(),
        ),
        instructions="Use the weather tool to answer questions.",
        tools=[get_weather],
    )
    print(await agent.run("What's the weather like in Seattle?"))


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Tip

Çalıştırılabilir dosyanın tamamı için tam örneğe bakın.

kullanarak functoolbir araç tanımlayın:

import (
    "context"
    "fmt"

    "github.com/microsoft/agent-framework-go/tool"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/tool/functool"
)

var weatherTool = functool.MustNew(functool.Config{
    Name:        "weather",
    Description: "Get the current weather for a given location",
}, func(_ context.Context, location string) (string, error) {
    return fmt.Sprintf("The weather in %s is cloudy with a high of 15°C.", location), nil
})

Aracı kullanarak bir ajan oluşturun:

a := foundryprovider.NewAgent(
    endpoint,
    token,
    foundryprovider.ModelDeployment(model),
    foundryprovider.AgentConfig{
        Instructions: "You are a helpful assistant",
        Config: agent.Config{
            Tools: []tool.Tool{weatherTool},
        },
    },
)

Aracı, uygun olduğunda aracınızı otomatik olarak çalıştırır.

resp, err := a.RunText(ctx, "What is the weather like in Amsterdam?").Collect()
fmt.Println(resp, err)

Tip

Çalıştırılabilir dosyanın tamamı için tam örneğe bakın.

Sonraki Adımlar

3. Adım: Çok Aşamalı Konuşmalar

Daha derine gidin:

  • Son güncelleştirme: