agent-framework
Créer des agents IA avec Microsoft Agent Framework
Créez des agents IA et des flux de travail multi-agents à l'aide du SDK Microsoft Agent Framework. Cette compétence échafaude des projets d'agents avec des outils, un support de serveur HTTP et des configurations de débogage VSCode pour les applications IA d'entreprise.
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Utilisation de "agent-framework". Créer un nouvel agent appelé 'WeatherAgent' qui peut dire la météo
Résultat attendu:
La compétence génère : requirements.txt avec des versions figées de agent-framework, main.py avec la configuration ChatAgent et l'outil météo, un modèle de fichier .env pour FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT et FOUNDRY_MODEL_DEPLOYMENT_NAME, .vscode/launch.json et .vscode/tasks.json pour le débogage
Utilisation de "agent-framework". Créer un flux de travail Writer-Reviewer
Résultat attendu:
La compétence génère : Un exécuteur Writer qui crée du contenu, Un exécuteur Reviewer qui fournit des commentaires, Une configuration WorkflowBuilder avec des arêtes reliant les deux agents, La gestion des événements run_stream pour la sortie en temps réel
Audit de sécurité
SûrThis is an official Microsoft skill for creating AI agents using Microsoft Agent Framework SDK. The static scanner flagged 165 potential issues, but evaluation confirms all are false positives. The flagged backtick patterns are Markdown code fences in documentation files. The skill appropriately uses .env files for storing Azure Foundry credentials (FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT, FOUNDRY_MODEL_DEPLOYMENT_NAME), which is a standard and secure practice for credential management.
Problèmes à risque moyen (1)
Facteurs de risque
🔑 Variables d’environnement (1)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Développement d'applications IA d'entreprise
Créez des agents IA de production avec sécurité des types, points de contrôle et orchestration pour les environnements Azure d'entreprise.
Prototypage de flux de travail multi-agents
Créez et testez des flux de travail multi-agents avec des motifs Writer-Reviewer, des boucles et des interactions humain-dans-la-boucle.
Configuration du débogage VSCode
Configurez le débogage local avec AI Toolkit Agent Inspector pour les tests et le dépannage interactifs des agents.
Essayez ces prompts
Créez un nouvel agent IA utilisant Microsoft Agent Framework qui peut répondre aux requêtes des utilisateurs. Incluez le support du mode serveur HTTP.
Construisez un agent avec des outils personnalisés utilisant le modèle d'appel de fonction. Ajoutez au moins 2 outils personnalisés pour l'agent.
Créez un flux de travail multi-agents avec un agent Writer qui génère du contenu et un agent Reviewer qui fournit des commentaires. Utilisez le modèle de constructeur de flux de travail.
Construisez un flux de travail en boucle multi-agents où un agent Teacher et un agent Student interagissent. Incluez le contrôle basé sur les tours avec un maximum de 5 itérations.
Bonnes pratiques
- Utilisez toujours des versions figées du SDK (1.0.0b260107 pour agent-framework) pour éviter les changements cassants des versions bêta
- Utilisez des environnements virtuels (.venv) pour isoler les dépendances et éviter les conflits
- Configurez le mode serveur HTTP comme point d'entrée par défaut pour un meilleur débogage et un support de conteneurisation
- Figez les variables d'environnement dans le fichier .env mais rappelez aux utilisateurs de mettre à jour les valeurs avant l'exécution
Éviter
- Utiliser des commandes 'python' ou 'pip' nues sans activation de l'environnement virtuel
- Ignorer le mode serveur lorsque l'utilisateur a besoin d'un accès au point de terminaison HTTP
- Utiliser l'ancien AzureAIAgentClient au lieu de l'AzureAIClient actuel
- Ne pas figer les versions du SDK menant à des changements cassants des versions bêta