在 Azure SRE 代理中使用代码解释器运行代码

借助 SRE 代理代码解释器，可以在安全隔离的沙盒环境中执行 Python 代码和 shell 命令。 使用代码解释器分析数据、创建可视化效果、生成 PDF 报表并自动执行文件作，而无需离开 SRE 代理对话。

在这篇文章中，你将学会如何：

• 执行 Python 代码以分析数据并创建可视化效果
• 执行 shell 命令以进行文件操作
• 生成和下载 PDF 报表
• 在沙盒环境中处理文件

先决条件

若要创建代理，需要向代理授予正确的权限、配置正确的设置以及授予对适当资源的访问权限：

• Azure 帐户：需要一个具有活动订阅的 Azure 帐户。 如果还没有帐户，可以免费创建一个帐户。

• 安全性上下文：请确保用户帐户具有Microsoft.Authorization/roleAssignments/write或用户访问管理员的 权限。

• 防火墙设置：在防火墙设置中将 *.azuresre.ai 添加到允许列表。 默认情况下，某些网络配置文件可能会阻止访问 *.azuresre.ai 域。

代码解释器的工作原理

SRE 代理代码解释器在隔离的 Azure 容器应用会话中运行，具有以下特征：

• 无网络访问：沙盒无法发出出站 HTTP 或 HTTPS 请求。
• 无进程生成：命令类似 subprocess 且 os.system 被阻止。
• 无包安装：pip install和conda install均不可用。
• 独立文件系统：所有文件都必须保存到 /mnt/data/。

这些限制可确保代码执行安全且可预测。 已预安装常见的数据科学库，如 pandas、matplotlib 和 seaborn。

代码解释器入门

代码解释器工具在 SRE 代理对话中自动可用。 要求代理使用自然语言执行任务。

示例提示

请尝试以下提示以开始使用：

• “分析此 CSV 数据并创建按类别显示事件的图表。
• “生成今天的事件的 PDF 摘要。
• “分析此 JSON 文件并提取错误模式。
• “列出会话中的所有文件并显示其大小。

第一个 Python 脚本

以下示例演示如何创建可视化效果：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate sample data
categories = ['Critical', 'High', 'Medium', 'Low']
counts = [5, 12, 28, 45]

# Create bar chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(categories, counts, color=['red', 'orange', 'yellow', 'green'])
plt.title('Incidents by Severity')
plt.xlabel('Severity Level')
plt.ylabel('Count')
plt.savefig('/mnt/data/incidents_by_severity.png', dpi=150)

当代码成功运行时，代理会在对话中以内联方式返回图像。

Scenarios

分析事件数据

使用代码解释器将原始事件数据转换为可作的见解和可视化效果。

1. 要求 SRE 代理使用以下提示创建上个月发生的所有事件的 CSV 文件：

   Create a CSV file of all the incidents that 
   occurred in the last month.
   
   Name the file `incidents.csv` and save it
   to `/mnt/data`.
   

2. 使用 Python 分析事件模式并确定趋势：

   import pandas as pd
   
   # Load incident data
   df = pd.read_csv('/mnt/data/incidents.csv')
   
   # Calculate summary statistics
   summary = df.groupby('category').agg({
       'id': 'count',
       'resolution_time': 'mean'
   }).rename(columns={'id': 'count', 'resolution_time': 'avg_resolution_hours'})
   
   # Export results
   summary.to_csv('/mnt/data/incident_summary.csv')
   print(summary)
   

创建可视化效果

生成图表以传达见解。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Load data
df = pd.read_csv('/mnt/data/incidents.csv')

# Create visualization
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.barplot(data=df, x='category', y='count', palette='viridis')
plt.title('Incidents by Category')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.savefig('/mnt/data/category_chart.png', dpi=150)

生成 PDF 报告

为利益干系人创建格式化的 PDF 文档。

from reportlab.pdfgen import canvas
from reportlab.lib.pagesizes import letter

# Create PDF
c = canvas.Canvas('/mnt/data/weekly_report.pdf', pagesize=letter)

# Add content
c.setFont('Helvetica-Bold', 18)
c.drawString(72, 750, 'Weekly Incident Report')

c.setFont('Helvetica', 12)
c.drawString(72, 720, 'Period: January 10-17, 2026')
c.drawString(72, 700, 'Total incidents: 90')
c.drawString(72, 680, 'Critical incidents: 5')
c.drawString(72, 660, 'Average resolution time: 4.2 hours')

c.save()

代理返回生成的 PDF 的下载链接。

处理日志文件

使用 shell 命令搜索和分析日志文件。

# Count error occurrences by type
grep -E "ERROR|WARN|FATAL" application.log | sort | uniq -c | sort -rn

# Find the most recent log entries
tail -100 application.log

工具参考

代码解释器提供以下工具：

ExecutePythonCode

在独立沙盒中运行 Python 代码。

参数	类型	必选	Description
pythonCode	字符串	是的	要运行的 Python 代码（最多 20,000 个字符）
timeoutSeconds	整数	否	执行超时时间（单位：秒，默认值：120，最大值：900）

输出：图像以内联 Markdown 的形式显示。 数据文件作为下载链接返回。

生成PDF报告

从 Python 代码创建 PDF 文档。

参数	类型	必选	Description
pythonCode	字符串	是的	用于创建 PDF 文件的 Python 代码
expectedOutputFilename	字符串	是的	保存 PDF 的路径（例如 report.pdf）
saveAsFilename	字符串	是的	下载文件名（例如， daily_summary.pdf）
timeoutSeconds	整数	否	执行超时时间以秒为单位（默认值：180，最大值：900）

运行Shell命令

在沙盒中运行 shell 命令。

参数	类型	必选	Description
command	字符串	是的	要运行的 Shell 命令
explanation	字符串	否	使用命令记录的描述
isBackground	布尔	否	必须是 false （不支持后台作业）
timeoutSeconds	整数	否	执行超时（默认值：120，最大值：240）

注释

命令从 /mnt/data/ 运行。 使用 ; 来替代 && ，以相对路径和命令链的方式进行操作。

文件操作

Tool	Description
ReadSessionFile	从 /mnt/data/中读取文件的内容。
SearchSessionFiles	使用 grep 样式模式搜索文件中的文本。
ListSessionFiles	列出会话中包含元数据的所有文件。
GetSessionFile	从会话下载文件。
UploadFileToSession	上传文件以供进一步处理。

支持的文件类型

• 图像：PNG、JPG、GIF、SVG、WebP、BMP、TIFF、EPS
• 数据：CSV、TSV、Excel、JSON、XML、YAML、HDF5、NetCDF、pickle
• 文档：PDF、HTML、Markdown、Office 格式
• 代码：Python、Jupyter 笔记本、R、SQL
• 存档：ZIP、TAR、GZ

局限性

出于安全原因，系统会阻止以下作：

类别	被阻止的操作
进程派生	subprocess、os.system、os.popen、os.spawn*
网络访问	出站 HTTP/HTTPS 请求
包安装	pip install、conda install
文件系统	外部访问 /mnt/data/

代码解释器疑难解答

代码执行失败

• 验证您的代码不使用被阻止的操作，例如 subprocess 或网络调用。
• 检查所有文件路径是否指向 /mnt/data/。
• 确保代码的字符数低于 20,000 个字符。

文件未显示在输出中

• 请确认将文件保存到 /mnt/data/。
• 使用 ListSessionFiles 验证文件创建。
• 检查是否支持文件扩展名。

超时错误

• 增加timeoutSeconds参数（最大 900 秒）。
• 优化代码以减少执行时间。
• 将大型作拆分为较小的区块。

相关内容

• 内存系统
• 生成子代理
• 初学者提示