為 AI 代理人開發客戶端應用程式

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Microsoft Foundry 中的代理程式封裝了執行任務所需的模型、指令與工具。 為了讓使用者能使用代理，你可以建立一個客戶端應用程式，向代理提交提示並處理其回應。

接上經紀人

Foundry 中的執行代理提供一個端點，支援 OpenAI 回應協定。 應用程式可透過 OpenAI SDK 連接此端點，擁有適當權限的使用者或應用程式身份則可使用 Microsoft Entra ID 進行認證。

例如，你可以為 Computing History 代理開發一個網頁應用程式;這允許使用者向代理人提交提示。

Visual Studio Code 中代理客戶端應用程式的截圖。

客戶端應用程式可以包含任何符合你情境需求的使用者體驗或應用邏輯。 無論設計為何，與代理人的核心互動模式相同：

  1. 驗證並為代理端建立客戶端。
  2. 請使用回應 API 提交使用者的提示。
  3. 處理回應並呈現給使用者或其他應用程式元件。

使用 OpenAI SDK

以下 Python 範例使用 DefaultAzureCredential 取得 Microsoft Entra 存取權杖，並建立一個針對代理程式端點設定的 OpenAI 用戶端。 接著它會提交提示 client.responses.create ，並列印代理人的簡訊回覆。

from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import OpenAI

# Get an OpenAI client for the agent
token = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), 
    "https://ai.azure.com/.default")

client = OpenAI(
    api_key=token,
    base_url="https://ai-resrce.services.ai.azure.com/api/projects/ai-project/agents/computinghistorycode/endpoint/protocols/openai",
    default_query={"api-version": "v1"}) 

# Submit a prompt to the agent and print the response
response = client.responses.create(
    input="Who was Grace Hopper?")

print(response.output_text)

DefaultAzureCredential 支援多種憑證來源，使同一應用程式碼能在本地開發及託管環境中進行驗證。 經過驗證的身份必須擁有使用 Foundry 專案及代理程式的權限。

回應 API 為應用程式與服務與模型及代理的互動提供了一致的方式。 透過透過相容 OpenAI 的端點暴露代理，Foundry 讓你能使用熟悉的 SDK 模式，同時代理的模型、指令與工具仍由 Foundry 管理。