Agent 365的AI引导设置

重要

你需要是边境预览计划的一部分，才能提前访问 Microsoft Agent 365。 边界将你直接与Microsoft最新的 AI 创新联系起来。 边境预览版受客户协议现有预览条款的约束。 由于这些功能仍在开发中，其可用性和功能可能会随时间而变化。

Agent 365 的开发生命周期 包含多个步骤：安装 CLI、配置前置需求、创建代理蓝图、部署代码，以及发布到 Microsoft 365 管理中心。 每个步骤都有其自身的前提条件、验证检查和决策点。

AI引导的设置通过使用AI编码代理（如VS Code中的GitHub Copilot）来代表你执行生命周期步骤，自动化了整个工作流程。 你无需在多个文档页面间切换并手动执行命令，只需给AI代理一个指令文件，它会交互式地引导你完成整个过程。

优点

AI引导的设置相较于手动工作流程有几个优势：

• 单一入口点 ——一个指令文件取代了在多个文档页面间导航的需求。 AI代理按顺序执行步骤，自动处理过渡。
• 自动前置条件验证 ——AI 代理在运行任何 CLI 命令之前，会验证 Azure CLI 已安装并认证，您的自定义客户端应用注册权限是否正确且经管理员同意，以及语言专用的构建工具是否可用——所有这些都在运行任何 a365 CLI 命令之前完成。
• 智能默认和自动检测 ——AI代理会查询你的Azure订阅中现有的资源组、应用服务计划和用户信息，然后在收集配置输入时用这些值作为建议。
• 派生命名惯例 ——你为代理提供一个单一的基础名称，AI代理会用一致的模式推导出所有相关资源名（身份、蓝图、用户主体名、网页应用）。
• 内联错误处理 ——当命令失败时，AI代理会分析错误，提出修复建议并重试——而不是让你自己查找排查文档。
• 非交互式配置 ——AI代理直接创建 a365.config.json 文件并导入，避免自动化环境中交互式CLI向导的问题。

先决条件

开始之前，请确保具备以下先决条件：

必需工具

• 安装了 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot 聊天扩展的 Visual Studio Code。 AI引导的设置需要具备终端访问权限的AI编码代理。
• .NET 8.0 或更高版本 — Agent 365 CLI 必备。 安装.NET文件。
• Azure CLI — 用于认证和资源管理。 安装 Azure CLI。

所需权限和访问权限

• 带有贡献者权限的 Azure 订阅
• 具有以下角色之一的 Microsoft Entra 用户帐户：
  • 全局管理员
  • 代理ID管理员
  • 代理ID开发者
• 自定义客户端应用注册 ——AI引导的设置验证了应用注册，但应用必须已经存在于你的租户中，拥有所需的权限和管理员同意。 如果需要创建应用注册，请查看 自定义客户端应用注册 。

所需代理代码

• 一个你想部署的工作代理项目（Python、Node.js或 .NET）。 如果没有，可以先从 快速入门的样本开始。

获取安装说明文件

AI引导的设置使用名为 a365-setup-instructions.md的指令文件。 Agent365-devTools 仓库包含该文件。

如果你克隆了仓库，文件在：

Agent365-devTools/docs/agent365-guided-setup/a365-setup-instructions.md

如果你没有克隆仓库，可以 直接从 GitHub 下载文件。

运行AI引导的设置

请按照以下步骤启动您的代理项目中的AI引导设置。

步骤1：在VS Code中打开你的代理项目

在Visual Studio Code中打开你的代理项目目录。 该目录包含你的代理代码（例如带有 、 package.json*.csproj或 pyproject.toml 文件的目录）。

步骤2：在代理模式下打开GitHub Copilot聊天

打开GitHub Copilot聊天面板，切换到 代理 模式。 代理模式让 GitHub Copilot 能够运行终端命令、读取文件和与项目交互——这些都是 AI 引导设置所需的功能。

重要

您必须使用 代理 模式（而非询问或编辑模式）。 AI引导的设置需要执行终端命令并与环境互动的能力。

步骤3：附加说明文件并开始

在副驾驶聊天输入中，附加 a365-setup-instructions.md 文件并附上简短提示发送。 例如：

Follow the steps in #file:a365-setup-instructions.md

AI代理读取指令文件并开始引导设置。 它创建了包含五个步骤的任务清单，并按顺序进行：

1. 验证并安装 Agent 365 CLI ——检查 CLI，安装或更新，并验证其正常工作。
2. 验证前置条件 ——确认Azure CLI认证，验证你的自定义客户端应用注册和权限，并检查是否已为你的项目类型安装了构建工具。
3. 配置 Agent 365 CLI ——询问你是想用 Azure 托管还是自托管部署，收集配置值，派生资源名，并创建 a365.config.json 文件。
4. 资源配置 ——用于 a365 setup all 创建Azure基础设施和代理蓝图。
5. 发布与部署 ——审核清单，将代理发布到 Microsoft 365 管理中心，将代码部署到 Azure，并提供部署后的指导。

步骤4：回应提示

AI代理会在特定时刻暂停，收集你的输入：

• 自定义客户端应用ID — 用于自定义客户端应用注册的应用（客户端）ID。
• 部署类型 ——是创建Azure的Web应用（Azure托管）还是使用现有端点（自托管）。
• 配置值 ——资源组、位置、代理名称、经理邮箱和应用服务计划（针对Azure托管）或代理名称和经理邮箱（针对自托管）。
• 衍生价值确认 ——审查代理身份、蓝图和用户主体的自动生成名称。
• 清单审核 ——确认你的 manifest.json 代理已更新你的代理姓名、描述和开发商信息。

小窍门

AI代理在要求配置输入时，会显示你Azure订阅的真实值作为示例。 你可以接受建议，也可以提出自己的价值观。

步骤5：完成部署后的任务

CLI命令完成后，AI代理会提供需要浏览器作的手动步骤指示：

1. 在Teams开发者门户中配置代理——设置代理类型和机器人ID。
2. 创建代理实例 ——向Teams请求实例并由管理员批准。
3. 测试代理 ——在Teams中给代理发送消息以验证其正常工作。

有关这些部署后步骤的详细说明，请参见 创建代理实例。

AI引导设置涵盖的内容

AI引导的设置自动化了 开发生命周期的以下阶段：

生命周期阶段	AI代理的功能	手动等效
CLI 安装	安装或更新 Agent 365 CLI	Agent 365 CLI
先决条件	验证Azure CLI、自定义客户端应用、权限和构建工具	自定义客户端应用注册
配置	用验证值创建a365.config.json	设置代理365配置
蓝图设置	运行 a365 setup all 以创建基础设施和蓝图	设置代理蓝图
部署	运行 a365 deploy 以构建和部署代码	Deploy agent to Azure
Publishing	运行 a365 publish 至管理中心的注册代理	发布代理到 Microsoft 管理中心

注释

AI引导的设置并不能取代先 写代理代码 的需求。 在开始引导搭建之前，你应该先有一个可用的代理项目。 对于新项目，建议先用 快速入门。

故障排除

AI 代理不运行终端命令

如果AI代理描述命令但不执行，确保你在GitHub Copilot Chat中使用 的是代理 模式。 询问和编辑模式没有终端访问。

AI 代理跳过验证步骤

指令文件强制执行严格的步序顺序。 如果AI代理似乎跳过了某个步骤，提醒它从头开始就遵循指令。 例如：

Please start from Step 1 in the setup instructions and work through each step in order.

CLI 命令因权限错误而失败

如果 a365 CLI命令因授权错误失败，最常见的原因是自定义客户端应用注册缺失或不完整。 AI代理在第2步验证了这个注册，但如果你跳过了那个验证，可以回去运行。 完整设置指南请参见 自定义客户端应用注册。

配置值错误

如果你在创建 a365.config.json 文件后需要更改配置值，你可以选择：

• 直接编辑 a365.config.json 文件并重新运行 a365 config init -c ./a365.config.json
• 让AI代理更新具体数值

后续步骤

了解Agent 365的开发生命周期

创建代理实例