Microsoft Foundry hızlı başlangıç

Bu hızlı başlangıçta Foundry'de modelleri ve aracıları kullanmaya başlarsınız.

Şunu yapacaksınız:

• Modelden yanıt oluşturma
• Tanımlı bir komut ile bir aracıyı oluştur
• Bir temsilciyle çok tur konuşma yapın

Önkoşullar

• Microsoft Foundry'de dağıtılan bir model. Modeliniz yoksa, ilk hızlı başlangıç: Microsoft Foundry kaynaklarını ayarlama işlemini tamamlayın.
• Prepare your development environment bölümünde açıklandığı gibi gerekli dil çalışma zamanları, genel araçlar ve Visual Studio Code uzantıları.

Ortam değişkenlerini ayarlama ve kodu alma

Proje uç noktanızı ortam değişkeni olarak depolayın. Ayrıca bu değerleri betiklerinizde kullanmak üzere ayarlayın.

- Python and JavaScript

PROJECT_ENDPOINT=<endpoint copied from welcome screen>
AGENT_NAME="MyAgent"

- C# and Java

ProjectEndpoint = <endpoint copied from welcome screen>
AgentName = "MyAgent"

Python

Aşağıdaki adımları izleyin veya kodu alın:

Kodu alma

Python betiklerinizi çalıştırmadan önce kimlik doğrulaması yapmak için CLI az login komutunu kullanarak oturum açın.

Aşağıdaki adımları izleyin veya kodu alın:

Kodu alma

C# betiklerinizi çalıştırmadan önce kimlik doğrulaması yapmak için CLI komutunu kullanarak oturum açın.

Aşağıdaki adımları izleyin veya kodu alın:

Kodu alma

TypeScript betiklerinizi çalıştırmadan önce kimlik doğrulaması yapmak için CLI komutunu kullanarak oturum açın.

Java

Aşağıdaki adımları izleyin veya kodu alın:

Kodu alma

Java betiklerinizi çalıştırmadan önce kimlik doğrulaması yapmak için CLI az login komutunu kullanarak oturum açın.

Aşağıdaki adımları izleyin veya kodu alın:

Kodu alın.

1. Sonraki komutu çalıştırmadan önce kimlik doğrulaması yapmak için CLI komutunu kullanarak oturum açın.

2. Geçici erişim belirteci alma. Süresi 60-90 dakika içinde dolacak, bundan sonra yenilemeniz gerekir.

   az account get-access-token --scope https://ai.azure.com/.default
   

3. Sonuçları ortam değişkeni olarak kaydedin.

Dökümhane portalı kullanılırken kod gerekmez.

Yükleme ve kimlik doğrulaması

Burada gösterildiği gibi paketlerin doğru sürümünü yüklediğinizden emin olun.

Python

1. Geçerli sürümü yükleyin. Bu sürüm , Foundry projeleri (yeni) API'sini kullanır.

   pip install azure-ai-projects>=2.0.0
   

2. Python betiklerinizi çalıştırmadan önce kimlik doğrulaması yapmak için CLI az login komutunu kullanarak oturum açın.

1. Paketleri yükleme:

   Tümleşik terminalde .NET CLI kullanarak NuGet paketleri ekleyin: Bu paketler Foundry projeleri (yeni) API kullanır.

   dotnet add package Azure.AI.Projects --prerelease
   dotnet add package Azure.AI.Projects.OpenAI --prerelease
   dotnet add package Azure.Identity
   

2. C# betiklerinizi çalıştırmadan önce kimlik doğrulaması yapmak için CLI komutunu kullanarak oturum açın.

1. . geçerli sürümünü yükleyin. Bu sürüm , Foundry projeleri (yeni) API'sini kullanır.:

   npm install @azure/ai-projects
   

2. TypeScript betiklerinizi çalıştırmadan önce kimlik doğrulaması yapmak için CLI komutunu kullanarak oturum açın.

Java

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-agents</artifactId>
    <version>2.0.0-beta.2</version>
</dependency>

1. Java betiklerinizi çalıştırmadan önce kimlik doğrulaması yapmak için CLI az login komutunu kullanarak oturum açın.

1. Sonraki komutu çalıştırmadan önce kimlik doğrulaması yapmak için CLI komutunu kullanarak oturum açın.

2. Geçici erişim belirteci alma. Süresi 60-90 dakika içinde dolacak, bundan sonra yenilemeniz gerekir.

   az account get-access-token --scope https://ai.azure.com/.default
   

3. Sonuçları ortam değişkeni olarak kaydedin.

Dökümhane portalını kullanmak için yükleme gerekmez.

Tavsiye

Kod, Azure AI Projeleri 2.x kullanır ve Azure AI Projeleri 1.x ile uyumlu değildir. Azure AI Projects 1.x sürümü için Foundry (klasik) belgelerini görüntüleyin.

Modelle sohbet etme

Modelle etkileşim kurmak, yapay zeka uygulamalarının temel yapı taşıdır. Giriş gönderin ve modelden bir yanıt alın:

Python

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

# Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint"

# Create project and openai clients to call Foundry API
project = AIProjectClient(
    endpoint=PROJECT_ENDPOINT,
    credential=DefaultAzureCredential(),
)
openai = project.get_openai_client()

# Run a responses API call
response = openai.responses.create(
    model="gpt-5-mini",  # supports all Foundry direct models
    input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")

using Azure.Identity;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.AI.Projects.OpenAI;
using OpenAI.Responses;

#pragma warning disable OPENAI001

// Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
var ProjectEndpoint = "your_project_endpoint";

// Create project client to call Foundry API
AIProjectClient projectClient = new(
    endpoint: new Uri(ProjectEndpoint),
    tokenProvider: new DefaultAzureCredential());

// Run a responses API call
ProjectResponsesClient responseClient = projectClient.OpenAI.GetProjectResponsesClientForModel("gpt-5-mini"); // supports all Foundry direct models
ResponseResult response = await responseClient.CreateResponseAsync(
    "What is the size of France in square miles?");
Console.WriteLine(response.GetOutputText());

import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { AIProjectClient } from "@azure/ai-projects";

// Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
const PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint";

async function main(): Promise<void> {
    // Create project and openai clients to call Foundry API
    const project = new AIProjectClient(PROJECT_ENDPOINT, new DefaultAzureCredential());
    const openai = await project.getOpenAIClient();

    // Run a responses API call
    const response = await openai.responses.create({
        model: "gpt-5-mini", // supports all Foundry direct models
        input: "What is the size of France in square miles?",
    });
    console.log(`Response output: ${response.output_text}`);
}

main().catch(console.error);

Java

package com.azure.ai.agents;

import com.azure.ai.agents.models.AgentDetails;
import com.azure.ai.agents.models.AgentReference;
import com.azure.ai.agents.models.AgentVersionDetails;
import com.azure.ai.agents.models.PromptAgentDefinition;
import com.azure.identity.AuthenticationUtil;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.azure.AzureOpenAIServiceVersion;
import com.openai.azure.AzureUrlPathMode;
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.credential.BearerTokenCredential;
import com.openai.models.conversations.Conversation;
import com.openai.models.conversations.items.ItemCreateParams;
import com.openai.models.responses.EasyInputMessage;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

public class ChatWithAgent {
    public static void main(String[] args) {
        // Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
        String ProjectEndpoint = "your_project_endpoint";
        String AgentName = "your_agent_name";
        
        AgentsClient agentsClient = new AgentsClientBuilder()
                .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
                .endpoint(ProjectEndpoint)
                .buildAgentsClient();

        AgentDetails agent = agentsClient.getAgent(AgentName);

        Conversation conversation = conversationsClient.getConversationService().create();
        conversationsClient.getConversationService().items().create(
            ItemCreateParams.builder()
                .conversationId(conversation.id())
                .addItem(EasyInputMessage.builder()
                    .role(EasyInputMessage.Role.SYSTEM)
                    .content("You are a helpful assistant that speaks like a pirate.")
                    .build()
                ).addItem(EasyInputMessage.builder()
                    .role(EasyInputMessage.Role.USER)
                    .content("Hello, agent!")
                    .build()
            ).build()
        );

        AgentReference agentReference = new AgentReference(agent.getName()).setVersion(agent.getVersion());
        Response response = responsesClient.createWithAgentConversation(agentReference, conversation.id());

        OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
            .baseUrl(ProjectEndpoint.endsWith("/") ? ProjectEndpoint + "openai" : ProjectEndpoint + "/openai")
            .azureUrlPathMode(AzureUrlPathMode.UNIFIED)
            .credential(BearerTokenCredential.create(AuthenticationUtil.getBearerTokenSupplier(
                    new DefaultAzureCredentialBuilder().build(), "https://ai.azure.com/.default")))
            .azureServiceVersion(AzureOpenAIServiceVersion.fromString("2025-11-15-preview"))
            .build();

        ResponseCreateParams responseRequest = new ResponseCreateParams.Builder()
            .input("Hello, how can you help me?")
            .model("gpt-5-mini") //supports all Foundry direct models
            .build();

        Response result = client.responses().create(responseRequest);
    }
}

Değerlerinizi ile değiştirin.

curl -X POST https://YOUR-FOUNDRY-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR-PROJECT-NAME/openai/responses?api-version=2025-11-15-preview \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AUTH_TOKEN" \
-d '{
        "model": "gpt-4.1-mini",
        "input": "What is the size of France in square miles?"
}'

1. Model dağıtıldıktan sonra, otomatik olarak Giriş'tenDerleme bölümüne taşınırsınız. Yeni modeliniz seçili ve denemeniz için hazır.

2. Modelinizle sohbet etmeye başlayın, örneğin, "Bana çiçekler hakkında bir şiir yazın."

Kodu çalıştırdıktan sonra konsolda model tarafından oluşturulan bir yanıt görürsünüz (örneğin, kısa bir şiir veya isteminize yanıt). Bu, proje uç noktanızın, kimlik doğrulamanızın ve model dağıtımınızın düzgün çalıştığını onaylar.

Tavsiye

Kod, Azure AI Projeleri 2.x kullanır ve Azure AI Projeleri 1.x ile uyumlu değildir. Azure AI Projects 1.x sürümü için Foundry (klasik) belgelerini görüntüleyin.

Bir aracı oluştur

Dağıtılan modelinizi kullanarak bir aracı oluşturun.

Ajan temel davranışı tanımlar. Oluşturulduktan sonra, her seferinde yönergeleri yinelemeden kullanıcı etkileşimlerinde tutarlı yanıtlar sağlar. Aracıları istediğiniz zaman güncelleştirebilir veya silebilirsiniz.

Python

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import PromptAgentDefinition

# Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint"
AGENT_NAME = "your_agent_name"

# Create project client to call Foundry API
project = AIProjectClient(
    endpoint=PROJECT_ENDPOINT,
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

# Create an agent with a model and instructions
agent = project.agents.create_version(
    agent_name=AGENT_NAME,
    definition=PromptAgentDefinition(
        model="gpt-5-mini",  # supports all Foundry direct models"
        instructions="You are a helpful assistant that answers general questions",
    ),
)
print(f"Agent created (id: {agent.id}, name: {agent.name}, version: {agent.version})")

using Azure.Identity;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.AI.Projects.OpenAI;

// Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
var ProjectEndpoint = "your_project_endpoint";
var AgentName = "your_agent_name";

// Create project client to call Foundry API
AIProjectClient projectClient = new(
    endpoint: new Uri(ProjectEndpoint),
    tokenProvider: new DefaultAzureCredential());

// Create an agent with a model and instructions
AgentDefinition agentDefinition = new PromptAgentDefinition("gpt-5-mini") // supports all Foundry direct models
{
    Instructions = "You are a helpful assistant that answers general questions",
};

AgentVersion agent = projectClient.Agents.CreateAgentVersion(
    AgentName,
    options: new(agentDefinition));
Console.WriteLine($"Agent created (id: {agent.Id}, name: {agent.Name}, version: {agent.Version})");

import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { AIProjectClient } from "@azure/ai-projects";

// Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
const PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint";
const AGENT_NAME = "your_agent_name";

async function main(): Promise<void> {
    // Create project client to call Foundry API
    const project = new AIProjectClient(PROJECT_ENDPOINT, new DefaultAzureCredential());

    // Create an agent with a model and instructions
    const agent = await project.agents.createVersion(AGENT_NAME, {
        kind: "prompt",
        model: "gpt-5-mini", //supports all Foundry direct models
        instructions: "You are a helpful assistant that answers general questions",
    });
    console.log(`Agent created (id: ${agent.id}, name: ${agent.name}, version: ${agent.version})`);
}

main().catch(console.error);

Java

package com.azure.ai.agents;

import com.azure.ai.agents.models.AgentVersionDetails;
import com.azure.ai.agents.models.PromptAgentDefinition;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;

public class CreateAgent {
    public static void main(String[] args) {
        // Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
        String ProjectEndpoint = "your_project_endpoint";
        String AgentName = "your_agent_name";

        // Create agents client to call Foundry API
        AgentsClient agentsClient = new AgentsClientBuilder()
                .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
                .endpoint(ProjectEndpoint)
                .buildAgentsClient();

        // Create an agent with a model and instructions
        PromptAgentDefinition request = new PromptAgentDefinition("gpt-5-mini") // supports all Foundry direct models
                .setInstructions("You are a helpful assistant that answers general questions");
        AgentVersionDetails agent = agentsClient.createAgentVersion(AgentName, request);

        System.out.println("Agent ID: " + agent.getId());
        System.out.println("Agent Name: " + agent.getName());
        System.out.println("Agent Version: " + agent.getVersion());
    }
}

Değerlerinizi ile değiştirin.

curl -X POST https://YOUR-FOUNDRY-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR-PROJECT-NAME/agents?api-version=2025-11-15-preview \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AUTH_TOKEN" \
  -d '{
        "name": "MyAgent",
        "definition": {
            "kind": "prompt",
            "model": "gpt-4.1-mini", 
            "instructions": "You are a helpful assistant that answers general questions"
        }
    }'

Şimdi bir aracı oluşturun ve aracıyla etkileşime geçin.

1. Hâlâ Build bölümünde, soldaki bölmeden 'Agents' seçeneğini seçin.
2. Aracı oluştur'u seçin ve bir ad verin.

Çıktı, ajanının başarıyla oluşturulduğunu doğrular. SDK sekmeleri için, konsola yazdırılan aracı adını ve kimliğini görürsünüz.

Tavsiye

Kod, Azure AI Projeleri 2.x kullanır ve Azure AI Projeleri 1.x ile uyumlu değildir. Azure AI Projects 1.x sürümü için Foundry (klasik) belgelerini görüntüleyin.

Temsilciyle sohbet edin

Daha önce oluşturulan "MyAgent" adlı aracıyı kullanarak bir soru ve ilgili bir izleme sorarak etkileşime geçin. Konuşma, bu etkileşimler arasında geçmişi korur.

Python

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

# Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint"
AGENT_NAME = "your_agent_name"

# Create project and openai clients to call Foundry API
project = AIProjectClient(
    endpoint=FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT,
    credential=DefaultAzureCredential(),
)
openai = project.get_openai_client()

# Create a conversation for multi-turn chat
conversation = openai.conversations.create()

# Chat with the agent to answer questions
response = openai.responses.create(
    conversation=conversation.id,
    extra_body={"agent_reference": {"name": FOUNDRY_AGENT_NAME, "type": "agent_reference"}},
    input="What is the size of France in square miles?",
)
print(response.output_text)

# Ask a follow-up question in the same conversation
response = openai.responses.create(
    conversation=conversation.id,
    extra_body={"agent_reference": {"name": FOUNDRY_AGENT_NAME, "type": "agent_reference"}},
    input="And what is the capital city?",
)
print(response.output_text)

using Azure.Identity;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.AI.Projects.OpenAI;
using OpenAI.Responses;

#pragma warning disable OPENAI001

// Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
var ProjectEndpoint = "your_project_endpoint";
var AgentName = "your_agent_name";

// Create project client to call Foundry API
AIProjectClient projectClient = new(
    endpoint: new Uri(ProjectEndpoint),
    tokenProvider: new DefaultAzureCredential());

// Create a conversation for multi-turn chat
ProjectConversation conversation = projectClient.OpenAI.Conversations.CreateProjectConversation();

// Chat with the agent to answer questions
ProjectResponsesClient responsesClient = projectClient.OpenAI.GetProjectResponsesClientForAgent(
    defaultAgent: AgentName,
    defaultConversationId: conversation.Id);
ResponseResult response = responsesClient.CreateResponse("What is the size of France in square miles?");
Console.WriteLine(response.GetOutputText());

// Ask a follow-up question in the same conversation
response = responsesClient.CreateResponse("And what is the capital city?");
Console.WriteLine(response.GetOutputText());

import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { AIProjectClient } from "@azure/ai-projects";

// Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
const PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint";
const AGENT_NAME = "your_agent_name";

async function main(): Promise<void> {
    // Create project and openai clients to call Foundry API
    const project = new AIProjectClient(PROJECT_ENDPOINT, new DefaultAzureCredential());
    const openai = await project.getOpenAIClient();

    // Create a conversation for multi-turn chat
    const conversation = await openai.conversations.create();

    // Chat with the agent to answer questions
    const response = await openai.responses.create(
        {
            conversation: conversation.id,
            input: "What is the size of France in square miles?",
        },
        {
            body: { agent: { name: AGENT_NAME, type: "agent_reference" } },
        },
    );
    console.log(response.output_text);

    // Ask a follow-up question in the same conversation
    const response2 = await openai.responses.create(
        {
            conversation: conversation.id,
            input: "And what is the capital city?",
        },
        {
            body: { agent: { name: FOUNDRY_AGENT_NAME, type: "agent_reference" } },
        },
    );
    console.log(response2.output_text);
}

main().catch(console.error);

Java

package com.azure.ai.agents;

import com.azure.ai.agents.models.AgentDetails;
import com.azure.ai.agents.models.AgentReference;
import com.azure.ai.agents.models.AgentVersionDetails;
import com.azure.ai.agents.models.PromptAgentDefinition;
import com.azure.identity.AuthenticationUtil;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.azure.AzureOpenAIServiceVersion;
import com.openai.azure.AzureUrlPathMode;
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.credential.BearerTokenCredential;
import com.openai.models.conversations.Conversation;
import com.openai.models.conversations.items.ItemCreateParams;
import com.openai.models.responses.EasyInputMessage;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

public class ChatWithAgent {
    public static void main(String[] args) {
        // Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
        String ProjectEndpoint = "your_project_endpoint";
        String AgentName = "your_agent_name";
        
        AgentsClient agentsClient = new AgentsClientBuilder()
                .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
                .endpoint(ProjectEndpoint)
                .buildAgentsClient();

        AgentDetails agent = agentsClient.getAgent(AgentName);

        Conversation conversation = conversationsClient.getConversationService().create();
        conversationsClient.getConversationService().items().create(
            ItemCreateParams.builder()
                .conversationId(conversation.id())
                .addItem(EasyInputMessage.builder()
                    .role(EasyInputMessage.Role.SYSTEM)
                    .content("You are a helpful assistant that speaks like a pirate.")
                    .build()
                ).addItem(EasyInputMessage.builder()
                    .role(EasyInputMessage.Role.USER)
                    .content("Hello, agent!")
                    .build()
            ).build()
        );

        AgentReference agentReference = new AgentReference(agent.getName()).setVersion(agent.getVersion());
        Response response = responsesClient.createWithAgentConversation(agentReference, conversation.id());

        OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
            .baseUrl(ProjectEndpoint.endsWith("/") ? ProjectEndpoint + "openai" : ProjectEndpoint + "/openai")
            .azureUrlPathMode(AzureUrlPathMode.UNIFIED)
            .credential(BearerTokenCredential.create(AuthenticationUtil.getBearerTokenSupplier(
                    new DefaultAzureCredentialBuilder().build(), "https://ai.azure.com/.default")))
            .azureServiceVersion(AzureOpenAIServiceVersion.fromString("2025-11-15-preview"))
            .build();

        ResponseCreateParams responseRequest = new ResponseCreateParams.Builder()
            .input("Hello, how can you help me?")
            .model("gpt-5-mini") //supports all Foundry direct models
            .build();

        Response result = client.responses().create(responseRequest);
    }
}

Değerlerinizi ile değiştirin.

# Optional Step: Create a conversation to use with the agent
curl -X POST https://YOUR-FOUNDRY-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR-PROJECT-NAME/openai/conversations?api-version=2025-11-15-preview \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AUTH_TOKEN" \
  -d '{}'
# Lets say Conversation ID created is conv_123456789. Use this in the next step

#Chat with the agent to answer questions
curl -X POST https://YOUR-FOUNDRY-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR-PROJECT-NAME/openai/responses?api-version=2025-11-15-preview \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AUTH_TOKEN" \
  -d '{
        "agent": {"type": "agent_reference", "name": "MyAgent"},
        "conversation" : "<YOUR_CONVERSATION_ID>",
        "input" : "What is the size of France in square miles?"
    }'

#Optional Step: Ask a follow-up question in the same conversation
curl -X POST https://YOUR-FOUNDRY-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR-PROJECT-NAME/openai/responses?api-version=2025-11-15-preview \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AUTH_TOKEN" \
  -d '{
        "agent": {"type": "agent_reference", "name": "MyAgent"},
        "conversation" : "<YOUR_CONVERSATION_ID>",
        "input" : "And what is the capital city?"
    }'

Temsilcinizle etkileşim kurun.

1. "Yararlı bir yazma yardımcısısınız" gibi yönergeler ekleyin.
2. Temsilcinizle sohbet etmeye başlayın, örneğin, "Güneş hakkında bir şiir yazın."
3. "Haiku'ya ne dersin?"

Ajanın her iki isteğe verdiği yanıtları görüyorsunuz. İzleme yanıtı, aracının konuşma geçmişini sırayla koruduğunu gösterir.

Tavsiye

Kod, Azure AI Projeleri 2.x kullanır ve Azure AI Projeleri 1.x ile uyumlu değildir. Azure AI Projects 1.x sürümü için Foundry (klasik) belgelerini görüntüleyin.

Kaynakları temizle

Oluşturduğunuz kaynaklardan herhangi birine artık ihtiyacınız yoksa projenizle ilişkili kaynak grubunu silin.

• Azure portalında kaynak grubunu seçin ve ardından Delete öğesini seçin. Kaynak grubunu silmek istediğinizi onaylayın.

Sonraki adım

Prototip oluşturma fikri - Kurumsal aracı oluşturma ve değerlendirme