Hızlı Başlangıç: Python Aracısı çerçeve örnek aracısını ayarlama ve çalıştırma

Bu Hızlı Başlangıçta Aracılar Playground ve Teams kullanarak aracıyı araçlar, bildirimler, gözlemlenebilirlik ve test için Agent 365 kullanarak çalışan bir Python Agent çerçeve aracısını ayarlama adımlarını izleyin.

Önkoşullar

Visual Studio Code kullanmayı planlıyorsanız.NET yüklü olmalıdır. TLS 1.2 önerilir.
Python 3.11+ yüklü
UV Paket yöneticisi yüklendi. Bunu kullanarak pip install uvbir terminale yükleyin.
Microsoft Agents Toolkit / Agent Framework bağımlılıkları

İzlenecek yolda kullanılan örnek, Microsoft 365 Aracılar Araç Seti veya ATK aracılığıyla sağlanan Agent Framework kitaplıklarına dayanır. Örneğin iskelesini kurmak için VS Code'da Aracılar Araç Seti uzantısını kullandığınızda bunları otomatik olarak yüklersiniz veya şu komutu kullanarak paketi el ile yükleyebilirsiniz:
```
uv pip install -e . --find-links ../dist --pre
```
GitHub'a erişim
Mevcut bir Yapay Zeka Aracısı projesi. Bu hızlı başlangıçta, VS Code'da ATK olarak da bilinen Microsoft 365 aracı araç setinden agent 365 örnek aracısı kullanılır.
A365 CLI
Aracı Kimliği Kimlik Doğrulaması

Microsoft 365 Aracılar Araç Seti'nden Agent framework + Python örneğini ayarlama

Her şeyi hazırlamak için VS Code'da Microsoft 365 Aracıları Araç Seti'ni yükler, örnek galeriyi açar ve aracı çerçevesini ve Python örneğini yerel olarak yapılandırabilir ve daha sonra çalıştırabilirsiniz. Aşağıdaki ekran görüntüleri, siz devam ettikçe görmeyi beklemeniz gerekenleri gösterir.

Visual Studio Code'ı açın, ardından Uzantılar panelini Ctrl+Shift X tuşlarına+basın.
Arama çubuğuna "Aracılar Araç Seti" yazın.
Buradaki ekran görüntüsünde gösterilen sonucu görmeniz gerekir:
Microsoft 365 Aracıları Araç Seti
Yükle'yi seçin.

VS Code, uzantı ayrıntıları görünümünü şuna benzer şekilde gösterir:
Yüklendikten sonra, sol gezinti çubuğunda M365 Aracıları Araç Seti simgesi görünür.
Hoş geldiniz deneyimini açmak için seçin.

Şimdi burada gösterildiği gibi Bildirim Temelli Aracı Oluşturma, Yeni Aracı/Uygulama Oluşturma ve Örnekleri Görüntüle gibi seçenekleri görmeniz gerekir:
Örnekleri Görüntüle'yi seçin.
Örnek listesinde Aracı çerçevesi + Python aracı örneğini bulmak için ekranı kaydırın.
Bu öğeyi seçin.

İki seçenek görürsünüz: Oluştur (yerel olarak iskele) veya GitHub'da Görüntüle.
Oluştur'u seçin.
İstendiğinde, makinenizde örneğin oluşturulması gereken klasörü seçin. Örneğin: C:\A365-python-sample

Araç seti, Agent framework + Python örneğini bir alt klasöre (sample_agent gibi) ekler ve vs Code'da otomatik olarak açar.

yapı iskelesi tamamlandıktan sonra makinenizde tamamen işlevsel bir Aracı çerçevesi + Python aracı projesine sahip olursunuz
Gerekli Agent 365 paketlerini yükleme

Örneği çalıştırmadan önce projenizde öğesini package.json açın ve tüm gerekli Agent 365 ve Aracı çerçevesi bağımlılıklarının listelendiğini onaylayın. Microsoft 365 Aracıları Araç Seti tarafından oluşturulan örnek bu girdileri zaten içerir.

package.json gözden geçirdikten sonra şu komutu çalıştırarak her şeyi yükleyin:
```
uv pip install -e
```
Bu, tüm Agent 365 SDK kitaplıklarını, Aracı çerçevesi bağımlılıklarını, barındırma bileşenlerini ve örnekte tanımlanan diğer tüm bağımlılıkları aşağı çeker.
Yüklemeden sonra, şu komutu kullanarak geliştirme sunucusunu başlatarak projenin derlendiğini ve çalıştığını doğrulayın:
```
uv run python start_with_generic_host.py
```

Microsoft 365 araçları (MCP sunucuları) ekleme

CLI'daki a365 geliştirme komutlarını kullanarak MCP sunucularını keşfedebilir ve yönetebilirsiniz.

MCP sunucularıyla çalışırken şunları yapabilirsiniz:

Hangi MCP sunucularının kullanılabilir olduğunu keşfedin
Aracınızın yapılandırmasına bir veya daha fazla MCP sunucusu ekleme
Şu anda yapılandırılmış OLAN MCP sunucularını gözden geçirin
Artık ihtiyacınız olmayan MCP sunucularını kaldırma

MCP sunucuları eklendikten sonra aracınızın araç bildirimi aşağıdakine benzer girdileri içerecek şekilde genişler:

{
   "mcpServers": [
      {
         "mcpServerName": "mcp_MailTools",
         "mcpServerUniqueName": "mcp_MailTools",
         "scope": "McpServers.Mail.All",
         "audience": "api://00001111-aaaa-2222-bbbb-3333cccc4444"
      }
   ]
}

Araç eklemeyi ve yönetmeyi öğrenin

Bildirim aboneliği ve işleme

Örnek aracı, kullanarak onAgentNotification("*") tüm Agent 365 SDK bildirimlerine abone olur ve bunları tek bir işleyiciye yönlendirir. Bu işleyici, aracının yalnızca doğrudan kullanıcı iletilerine değil, arka plan veya sistem olaylarına tepki vermesine olanak tanır.

Aracıları nasıl bilgilendireceğinizi öğrenin

Aşağıdaki kod, bildirimin dosyada agent.py nasıl yapılandırıldığını gösterir.

if notification_type == NotificationTypes.EMAIL_NOTIFICATION: 
if not hasattr(notification_activity, "email") or not notification_activity.email: return "I could not find the email notification details."
email = notification_activity.email
email_body = getattr(email, "html_body", "") or getattr(email, "body", "")

message = (
    "You have received the following email. "
    "Please follow any instructions in it. "
    f"{email_body}"
)

result = await self.agent.run(message)
return self._extract_result(result) or "Email notification processed."

Gözlemlenebilirlik

Bu kod parçacığı, örnekte gözlemlenebilirliği etkinleştirmek için gereken en düşük değişiklikleri gösterir. Aracı 365 Gözlemlenebilirlik SDK'sını başlatır ve girişlerin, çıkışların ve meta verilerin otomatik olarak yakalanması için her aracı çağrısını bir InferenceScope içinde sarmalar.

Aşağıdaki kod, dosyada agent.py kolaylaştırılmış bir gözlemlenebilirlik örneği gösterir.

def _enable_agentframework_instrumentation(self): 
"""Enable Agent Framework instrumentation.""" 
try: 
AgentFrameworkInstrumentor().instrument() 
logger.info("✅ Instrumentation enabled")
 except Exception as e: 
logger.warning(f"⚠️ Instrumentation failed: {e}")

Bu kod, Python + Aracı çerçevesi örneği için gereken tam gözlemlenebilirlik kurulumudur. Gözlemlenebilirlik hakkında daha fazla bilgi edinin

Aracınızı test etme

Gerekli ortam değişkenlerini ayarlayın, bir kimlik doğrulama modu seçin ve aracıyı yerel olarak başlatın. Aracıyı yayımlamak ve Teams veya Outlook gibi uygulamalarda kullanmak istemiyorsanız, Aracılar Oyun Alanı ile microsoft 365 kiracısına gerek kalmadan her şeyi uçtan uca test edebilirsiniz.

Test adımlarına genel bakış

Örneğin bir .env LLM ile konuşabilmesi için API anahtarlarınızı ve model ayarlarınızı bir dosyaya ekleyin.
Kimlik doğrulama modunuzu seçin. Yerel geliştirme için örnek, Aracı Şemanızdan oluşturulan değerleri kullanarak Aracı kimlik doğrulamasını destekler.
Aracıyı yerel olarak başlatın ve aracıyı Agents Playground gibi araçlarla kullanıma sunar.
Kiracı ayarlamadan veya herhangi bir şey dağıtmadan iletileri, araçları ve bildirimleri test etmek için Agents Playground'ı kullanın.
Gerçek hayattaki davranışlara hazır olduğunuzda bir Microsoft 365 kiracısı yayımlayın ve aracıyı Teams, Outlook veya diğer Microsoft 365 yüzeylerinde test edin.

Test etme hakkında daha fazla bilgi edinin

Temsilcinizi yayımlama

Aracınız Teams sohbetleri, Outlook iletileri, Word @mentionsgibi gerçek Microsoft 365 deneyimlerine hazır olduğunda, aracıyı bir Microsoft 365 kiracısına yayımlarsınız. Agent 365 CLI publish komutu paketlemeyi işler: bildiriminizi güncelleştirir, her şeyi paketler ve aracıyı Microsoft Yönetim Merkezi'ne yükler.

Yayımlama sırasında, karşıya yüklemeyi tamamlamadan önce aracının adını, açıklamasını, simgelerini ve sürümünü gözden geçirin ve özelleştirin. Aracınız yayımlandıktan sonra kiracı içinde bulunabilir ve yüklenebilir hale gelir.

Yayımlanan aracıları burada görüntüleyebilirsiniz: https://admin.cloud.microsoft/#/agents/all

tam iş akışı ve adım adım yönergeler hakkında daha fazla bilgi edinin

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Last updated on 2025-12-02