azure-ai-projects-py
Développer des applications Azure AI avec le SDK Foundry
Développez des applications IA sur Microsoft Foundry en utilisant le SDK Python Azure AI Projects. Cette compétence fournit une documentation complète pour créer des agents, gérer des threads, configurer des outils et exécuter des évaluations.
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Importer dans Claude
Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill
Activez et commencez à utiliser
Tester
Utilisation de "azure-ai-projects-py". Créer un agent de base avec CodeInterpreterTool
Résultat attendu:
L'agent a été créé avec succès avec l'ID 'agent-123abc'. Outils activés : CodeInterpreterTool. Vous pouvez maintenant créer des threads et des exécutions avec cet agent.
Utilisation de "azure-ai-projects-py". Montrez-moi comment lister les déploiements
Résultat attendu:
Déploiements disponibles : ['gpt-4o-mini', 'gpt-4o', 'o1-mini']. Vous pouvez utiliser ces noms de modèles lors de la création d'agents.
Audit de sécurité
SûrAll 74 static findings are false positives. The file is a markdown documentation file (SKILL.md) containing code examples for the Azure AI Projects Python SDK. The 'external_commands' detections are markdown code fences, not shell execution. The 'network' detection is a placeholder URL template in documentation. The 'env_access' detections are documentation examples showing SDK configuration. No actual executable code or malicious patterns exist. This is a legitimate documentation skill for Microsoft's Azure Foundry SDK.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Développer des agents IA dans Microsoft Foundry
Créez des agents intelligents capables d'exécuter du code Python, de rechercher des fichiers et d'appeler des API externes en utilisant le SDK Azure AI Projects.
Configurer les outils et capacités des agents
Ajoutez des capacités comme l'interprétation de code, la recherche de fichiers, le grounding Bing et l'appel de fonctions personnalisées à vos agents.
Exécuter des évaluations sur les sorties des agents
Utilisez des évaluateurs intégrés ou créez des évaluateurs personnalisés pour tester et mesurer la qualité des agents et leur conformité aux exigences.
Essayez ces prompts
Créez un agent Azure AI Projects nommé 'my-agent' utilisant le modèle gpt-4o-mini avec l'instruction 'You are a helpful assistant.' Utilisez l'AIProjectClient avec DefaultAzureCredential.
Créez un agent avec CodeInterpreterTool et FileSearchTool activés. L'agent doit pouvoir exécuter du code Python et rechercher dans des documents téléchargés.
Montrez-moi comment créer un thread, ajouter un message utilisateur, créer et traiter une exécution, et récupérer la réponse de l'assistant en utilisant le SDK Azure AI Projects.
Créez un agent versionné utilisant PromptAgentDefinition avec le label de version 'v1.0'. Incluez des instructions pour un spécialiste du support client et montrez comment le déployer.
Bonnes pratiques
- Utilisez des gestionnaires de contexte (async with) pour l'AIProjectClient asynchrone afin d'assurer un nettoyage approprié des ressources
- Créez des agents versionnés avec PromptAgentDefinition pour les déploiements en production afin de maintenir des API stables
- Nettoyez les agents avec client.agents.delete_agent(agent.id) lorsqu'ils ne sont plus nécessaires pour éviter les fuites de ressources
Éviter
- Ne codez pas en dur les identifiants dans le code - utilisez toujours DefaultAzureCredential ou les variables d'environnement
- N'utilisez pas le client AgentsClient de bas niveau lorsque vous avez besoin de fonctionnalités spécifiques à Foundry comme les connexions et les déploiements
- Évitez de créer de nombreux agents sans nettoyage - supprimez toujours les agents lorsque vous avez terminé