1. Adım: İlk Aracınız

Yalnızca birkaç kod satırıyla bir aracı oluşturun ve bir yanıt alın.

dotnet add package Azure.AI.Projects --prerelease
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease

Aracıyı oluşturun:

using System;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.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 friendly assistant. Keep your answers brief.",
        name: "HelloAgent");

Uyarı

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.

Çalıştırın:

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is the largest city in France?"));

Alternatif olarak, yanıtı akışla aktarın:

await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync("Tell me a one-sentence fun fact."))
{
    Console.Write(update);
}

Tip

Tam çalıştırılabilir örnek uygulama için buraya bakın.

pip install agent-framework

Aracı oluşturma ve çalıştırma:

client = FoundryChatClient(
    project_endpoint="https://your-project.services.ai.azure.com",
    model="gpt-4o",
    credential=AzureCliCredential(),
)

agent = Agent(
    client=client,
    name="HelloAgent",
    instructions="You are a friendly assistant. Keep your answers brief.",
)

# Non-streaming: get the complete response at once
result = await agent.run("What is the capital of France?")
print(f"Agent: {result}")

Alternatif olarak, yanıtı akışla aktarın:

# Streaming: receive tokens as they are generated
print("Agent (streaming): ", end="", flush=True)
async for chunk in agent.run("Tell me a one-sentence fun fact.", stream=True):
    if chunk.text:
        print(chunk.text, end="", flush=True)
print()

Uyarı

Agent Framework dosyaları otomatik olarak yüklemez.env. Bir .env dosyasını yapılandırma için kullanmak adına, betiğinizin başında load_dotenv() öğesini çağırın.

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

Alternatif olarak, ortam değişkenlerini doğrudan kabuğunuzda veya IDE'nizde ayarlayın. Ayrıntılar için ayarlar geçiş notunu inceleyin.

Tip

Çalıştırılabilir dosyanın tamamı için tam örneğe bakın.

Sonraki Adımlar

2. Adım: Araç Ekleme

Daha derine gidin:

  • Last updated on