Compétences agents-v2-py
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agents-v2-py

Sûr 🔑 Variables d’environnement

Erstellen Sie containerbasierte Azure AI-gehostete Agents

Stellen Sie benutzerdefinierte AI-Agents als containerisierte Dienste in Azure AI Foundry bereit, ohne Infrastruktur verwalten zu müssen. Verwenden Sie das Azure AI Projects SDK, um gehostete Agents mit Ihren eigenen Docker-Images und integrierten Tools zu definieren, bereitzustellen und zu verwalten.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 75 Bronze
1

Télécharger le ZIP du skill

2

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

3

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "agents-v2-py". Erstellen Sie einen gehosteten Agent mit 2 CPU-Kernen, 4Gi Arbeitsspeicher und Dateisuche-Tool

Résultat attendu:

Gehosteter Agent erstellt: data-processor-agent
Version: v1.0.0
Status: Aktiv
Ressourcenzuteilung: 2 CPU, 4Gi Arbeitsspeicher
Aktivierte Tools: code_interpreter, file_search

Utilisation de "agents-v2-py". Alle Versionen von my-hosted-agent auflisten

Résultat attendu:

Version: v1.0.0, Status: Aktiv, Erstellt: 2024-01-15
Version: v1.1.0, Status: Aktiv, Erstellt: 2024-01-20
Version: v2.0.0, Status: Aktiv, Erstellt: 2024-01-25

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

This skill is a Python SDK documentation guide for Azure AI Foundry hosted agents. All 79 static analysis findings were evaluated and dismissed as false positives. The markdown backticks were incorrectly flagged as shell execution, environment variable usage follows security best practices, and documentation URLs are not active network calls. No malicious patterns detected.

1
Fichiers analysés
327
Lignes analysées
2
résultats
1
Total des audits
Problèmes à risque faible (1)
SKILL.md:46SKILL.md:70SKILL.md:85
Environment Variable Access for Configuration
The skill uses os.environ to read AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT. This is legitimate configuration access following security best practices (avoiding hardcoded secrets). Low risk as it only reads expected environment configuration.

Facteurs de risque

🔑 Variables d’environnement (7)
SKILL.md:46 SKILL.md:70 SKILL.md:85 SKILL.md:202 SKILL.md:227 SKILL.md:248 SKILL.md:282
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
100
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Benutzerdefinierten Datenverarbeitungs-Agent bereitstellen

Erstellen Sie einen gehosteten Agent mit einem benutzerdefinierten Container, der Dateien mit Code Interpreter- und Dateisuche-Tools für automatisierte Datenpipelines verarbeitet.

MCP-fähigen AI-Assistenten erstellen

Stellen Sie einen Agent bereit, der externe Tools über das MCP-Protokoll integriert und nahtlose Verbindung zu benutzerdefinierten APIs und Diensten ermöglicht.

Multi-Agent Orchestrierungssystem

Erstellen und verwalten Sie mehrere spezialisierte gehostete Agents mit unterschiedlichen Ressourcenzuteilungen und Tool-Konfigurationen für komplexe Workflows.

Essayez ces prompts

Grundlegende Agentenerstellung 
Erstellen Sie einen gehosteten Agent mit ImageBasedHostedAgentDefinition mit meinem Container-Image unter myregistry.azurecr.io/my-agent:v1, mit Zuteilung von 1 CPU und 2Gi Arbeitsspeicher mit aktiviertem Code Interpreter.
Agent mit Umgebungskonfiguration 
Erstellen Sie einen gehosteten Agent, der AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT und MODEL_NAME als Umgebungsvariablen an den Container übergibt, mit gpt-4o-mini als Modell.
MCP-Tool-Integration 
Stellen Sie einen gehosteten Agent mit Code Interpreter und MCP-Tools bereit. Der MCP-Server befindet sich unter https://my-mcp-server.example.com mit der Bezeichnung 'custom-tools'.
Asynchrones Agent-Management 
Schreiben Sie eine asynchrone Python-Funktion, die einen gehosteten Agent erstellt, alle Agent-Versionen auflistet und veraltete Versionen älter als v2.0 löscht.

Bonnes pratiques

  • Verwenden Sie spezifische Image-Tags statt 'latest' für Produktionsbereitstellungen, um Reproduzierbarkeit sicherzustellen
  • Beginnen Sie mit minimaler Ressourcenzuteilung (1 CPU, 2Gi) und skalieren Sie basierend auf tatsächlichen Nutzungsmustern hoch
  • Speichern Sie alle Konfigurationen in Umgebungsvariablen und verwenden Sie Azure Key Vault für sensible Werte

Éviter

  • Geheimnisse oder Verbindungszeichenfolgen direkt im Agent-Definitionscode hardcoden
  • Verwendung des 'latest' Image-Tags in der Produktion, was nach Image-Updates zu unerwartetem Verhalten führen kann
  • Zuteilung maximaler Ressourcen (4 CPU, 8Gi) ohne Profilierung der tatsächlichen Ressourcenanforderungen

Foire aux questions

Welche minimale SDK-Version ist für gehostete Agents erforderlich?
Azure AI Projects SDK Version 2.0.0b3 oder später ist für ImageBasedHostedAgentDefinition-Unterstützung erforderlich.
Wie erteile ich meinem Agent die Berechtigung zum Pullen von ACR?
Erteilen Sie der verwalteten Identität des Azure AI Projects die 'AcrPull'-Rollenzuweisung auf Ihrer Azure Container Registry-Ressource.
Welche Protokolle unterstützen gehostete Agents?
Gehostete Agents unterstützen derzeit AgentProtocol.RESPONSES mit Version 'v1' für standardmäßige Agent-Interaktionen.
Kann ich mehrere Tools in einem einzigen gehosteten Agent verwenden?
Ja, Sie können code_interpreter, file_search und MCP-Tools in einer einzelnen Agent-Definition kombinieren.
Wie gehe ich mit Fehlern während der Agentenerstellung um?
Kapseln Sie die Agentenerstellung in try/except-Blöcke und überprüfen Sie häufige Fehler wie ImagePullBackOff, InvalidContainerImage und CapabilityHostNotFound.
Sollte ich alte Agent-Versionen löschen?
Ja, löschen Sie nicht verwendete Agent-Versionen, um Ressourcen freizugeben. Verwenden Sie list_versions, um veraltete Versionen vor dem Löschen zu identifizieren.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/agents-v2-py

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md