配置你的环境

在本文中，你将部署使用 Foundry 代理服务创建代理所需的基础结构。 完成此设置后，可以使用所选 SDK 或 Foundry 门户创建和配置代理。

创建第一个代理的过程分为两个步骤：

1. 设置代理环境（本文）。
2. 创建和配置代理。

所需的权限

Action	所需角色
创建帐户和项目	Azure AI 帐户所有者
仅标准设置：为所需资源（Cosmos DB、搜索、存储等）分配 RBAC	基于角色的访问控制管理员
创建和编辑代理	Azure AI 用户

设置代理环境

若要开始，需要Microsoft Foundry 资源和 Foundry 项目。
代理是在特定项目中创建的，每个项目充当隔离工作区。 这意味着：

• 同一项目中的所有代理共享对同一文件存储、线程存储（会话历史记录）和搜索索引的访问权限。
• 数据在不同项目之间被隔离。 一个项目中的代理无法访问另一个项目的资源。 项目目前是 Foundry 中的共享和隔离单元。 有关 Foundry 项目的详细信息，请参阅 AI Foundry 文章。

先决条件

• Azure 订阅 - 免费创建订阅。
• 确保创建帐户和项目的个人在订阅范围内具有 Azure AI 帐户所有者 角色
• 如果配置 标准设置，则同一个人还必须有权将角色分配给所需的资源（Cosmos DB、Azure AI 搜索、Azure Blob 存储）。 有关特定于代理服务的 RBAC 角色的详细信息，请参阅 代理服务 RBAC 角色。
  • 所需的内置角色是 基于角色的访问管理员。
  • 或者，在订阅级别拥有 “所有者” 角色也满足此要求。
  • 所需的密钥权限为： Microsoft.Authorization/roleAssignments/write

选择你的布局

代理服务提供三种环境配置模式，以满足不同的需求：

• 基本设置：

  此设置与 OpenAI 助手兼容，并使用平台的内置存储管理代理状态。 它包括与助手 API 相同的工具和功能，增加了对非 OpenAI 模型和工具（如 Azure AI 搜索和必应）的支持。

• 标准设置：

  包括基本设置中的所有内容，并通过允许你使用自己的 Azure 资源对你的数据进行精细控制。 所有客户数据（包括文件、线程和矢量存储）都存储在自己的 Azure 资源中，从而提供完全所有权和控制。

• 使用自带 (BYO) 虚拟网络的标准设置：

  包括标准设置中的所有内容，并新增了在自己的虚拟网络中完全运行的功能。 此设置支持“自带虚拟网络”（BYO 虚拟网络），允许严格控制数据移动，并通过将流量限制在网络环境中，帮助防止数据外泄。

比较设置选项

注释

下表中的专用网络隔离是指安全代理出站通信。 基本设置不适用，只能对具有标准设置的代理使用专用网络隔离。

可以通过添加专用终结点并禁用 Foundry 帐户的入站公共访问，将入站安全通信应用于以下所有设置。

用例	基本设置	使用公共网络的标准设置	标准设置，配备专用网络
无需管理资源即可快速开始使用	✅
所有聊天历史记录、文件和矢量存储都存储在你自己的资源中		✅	✅
对客户管理的密钥 (CMK) 的支持		✅	✅
专用网络隔离（自带虚拟网络）			✅

部署选项

若要自定义这些模板，请参阅 使用自己的资源。

若要获得专用网络隔离的支持，请参阅 网络安全设置 ，详细了解如何自带虚拟网络。

说明和自动部署	示意图（单击放大）
部署使用 托管标识 进行身份验证的基本代理设置。 已创建帐户和项目。 已部署 GPT-4.1 模型。 默认情况下使用Microsoft管理的 Key Vault。
部署使用 托管标识 进行身份验证的标准代理设置。 已创建帐户和项目。 已部署 GPT-4.1 模型。 如果未提供现有资源，则会自动创建用于存储客户数据的 Azure 资源（Azure 存储、 Azure Cosmos DB 和 Azure AI 搜索）。 这些资源连接到项目以存储文件、线程和矢量数据。 默认情况下使用Microsoft管理的 Key Vault。

[可选]自动部署模板中的模型选择

重要

不要更改 modelFormat 参数。

模板仅支持部署 Azure OpenAI 模型。 请参阅 模型支持 文章中支持哪些 Azure OpenAI 模型。

通过编辑自动部署模板中的模型参数来调整代理使用的模型。 若要部署其他模型，至少需要更新 modelName 和 modelVersion 参数。

默认情况下，部署模板配置了以下值：

模型参数	默认值
modelName	gpt-4.1
modelFormat	OpenAI（适用于 Azure OpenAI）
modelVersion	2025-04-14
modelSkuName	GlobalStandard
modelLocation	eastus

验证部署

部署完成后（通常为 5-10 分钟），验证是否已成功创建资源：

1. 转到 Azure 门户。
2. 搜索您的资源组名称。
3. 确认存在以下资源：
   • 基本设置：Foundry 帐户、项目和模型部署。
   • 标准设置：所有基本资源以及 Azure 存储帐户、Azure Cosmos DB 帐户和 Azure AI 搜索服务。

小窍门

如果部署失败，请检查资源组中的 “部署 ”部分是否有错误详细信息。 常见问题包括模型配额不足或权限缺失。

故障排除

問题	原因	解决方案
部署失败并出现配额错误	所选区域中 GPT-4.1 的配额不足	请求增加配额或选择其他区域
部署期间权限被拒绝	缺少 基于角色的访问管理员 角色	请求订阅所有者授予你必需的角色
已创建资源，但代理创建失败	项目未正确连接到资源	在 Foundry 门户中的项目设置>连接的资源下验证连接
模型不可用	模型未在您的区域中部署	检查 模型区域支持 并选择可用区域

接下来会发生什么？

• 创建第一个代理

• 了解详细信息：

  • 使用现有资源
  • 网络保护代理设置