技能 hosted-agents-v2-py
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hosted-agents-v2-py

低风险 ⚙️ 外部命令🌐 网络访问🔑 环境变量

Python で Azure AI ホスト型エージェントをデプロイする

公式 Projects SDK を使用して、Azure 上でコンテナベースの AI エージェントデプロイを効率化します。手動のインフラ設定なしで、カスタムエージェント環境のプロビジョニング、スケーリング、管理を自動化します。

支持: Claude Codex Code(CC)
📊 71 充足
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开启并开始使用

测试它

正在使用“hosted-agents-v2-py”。 イメージ 'myacr.azurecr.io/processor:v2'、2 CPUs、4GiB メモリ、コードインタープリタツールを使用してホスト型エージェントを作成する

预期结果:

  • エージェントを作成しました：data-processor-agent
  • バージョン：3
  • 状態：Succeeded
  • エージェント ID: agent_abc123xyz

正在使用“hosted-agents-v2-py”。 エージェント 'my-hosted-agent' の全バージョンを一覧表示

预期结果:

  • バージョン：1, 状態：Succeeded, 作成日：2025-01-15T10:30:00Z
  • バージョン：2, 状態：Failed, 作成日：2025-01-16T14:22:00Z
  • バージョン：3, 状態：Succeeded, 作成日：2025-01-17T09:15:00Z

正在使用“hosted-agents-v2-py”。 エージェント 'my-hosted-agent' のバージョン 2 を削除

预期结果:

  • エージェントバージョンを削除しています...
  • my-hosted-agent のバージョン 2 を正常に削除しました

安全审计

低风险
v1 • 2/25/2026

Static analysis detected 79 potential issues across documentation code examples. After evaluation, all findings are FALSE POSITIVES. The file SKILL.md contains documentation with code examples showing shell commands (pip install, bash scripts) and environment variable access patterns typical for legitimate Azure AI development tutorials. No executable code is present. The 'weak cryptography' findings are false positives from detecting the word 'version' in context. No malicious intent or security risks identified.

1
已扫描文件
327
分析行数
7
发现项
1
审计总数
中风险问题 (2)
SKILL.md:15-19SKILL.md:305-309
Documentation Contains Shell Command Examples
Static analysis detected backtick expressions and shell commands in SKILL.md. These are legitimate documentation examples showing installation commands (pip install) and bash scripts for Azure AI setup. Not executable code, only markdown-formatted tutorials.
SKILL.md:46-48SKILL.md:202-206
Environment Variable Access in Examples
Documentation code examples show os.environ access for Azure endpoint configuration. This is standard practice for Azure SDK authentication patterns. No evidence of credential exfiltration or malicious access.
低风险问题 (2)
SKILL.md:24SKILL.md:321-323
Hardcoded URLs in Documentation
Documentation contains legitimate Azure service URLs (services.ai.azure.com, pypi.org, learn.microsoft.com). These are reference links and example endpoints, not malicious network destinations.
SKILL.md:113-121SKILL.md:126-133
False Positive Cryptography Detection
Static analyzer flagged 'weak cryptographic algorithm' at lines mentioning 'version' and 'protocol'. These are false positives from version parameters (e.g., 'v1') and protocol names in documentation text.

风险因素

⚙️ 外部命令 (3)
SKILL.md:15-17 SKILL.md:31-34 SKILL.md:305-309
🌐 网络访问 (3)
SKILL.md:24 SKILL.md:177 SKILL.md:191
🔑 环境变量 (3)
SKILL.md:46 SKILL.md:70 SKILL.md:202
审计者: claude

质量评分

38
架构
100
可维护性
87
内容
50
社区
76
安全
100
规范符合性

你能构建什么

データ処理パイプラインエージェント

コードインタープリタツールを使用して大規模データセットを処理するコンテナ化エージェントを、ワークロード需要に基づく自動スケーリング機能とともにデプロイします。

カスタムツール統合エージェント

カスタム MCP サーバーおよび外部 API に接続するエージェントを作成し、Azure AI インフラストラクチャ内で専門的なビジネスプロセス自動化を実現します。

開発環境エージェント

チームコラボレーションと迅速なプロトタイピングのために、事前設定されたツールと構成を備えた分離された開発環境をプロビジョニングします。

试试这些提示

基本的なエージェント作成 
Azure AI Projects SDK を使用してホスト型エージェントを作成します。エージェントはコンテナイメージ 'myregistry.azurecr.io/my-agent:v1.0' を使用し、2 CPU コアと 4GiB メモリを必要とし、コードインタープリタツールをサポートし、MODEL_NAME 環境変数を 'gpt-4o-mini' に設定する必要があります。
マルチツールエージェント構成 
コードインタープリタとファイル検索の両方のツールを有効にしたエージェントを構築します。'https://tools.example.com' の MCP サーバーに接続し、ラベルを 'custom-tools' に設定します。1 CPU コアと 2GiB メモリを割り当てます。AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT を環境からエージェントに渡します。
非同期エージェントデプロイ 
azure.ai.projects.aio から AIProjectClient を使用して非同期エージェント作成ワークフローを実装します。最小リソース（0.5 CPU、1GiB メモリ）で 'async-processor' という名前のエージェントを作成します。適切なリソースクリーンアップのために非同期コンテキストマネージャーを使用します。
プロダクション対応デプロイ 
エラー処理を含むプロダクションエージェントデプロイスクリプトを作成します。ImagePullBackOff および InvalidContainerImage エラーに対する try/except ブロックを含めます。作成後にエージェント状態をログ出力します。30 日以上経過した未使用のエージェントバージョンを削除するクリーンアップロジックを実装します。

最佳实践

  • 再現可能なデプロイのために 'latest' ではなく特定のイメージタグを使用する
  • 最小限のリソース割り当てから開始し、監視指標に基づいてスケールアップする
  • 機密設定は Azure Key Vault に保存し、環境変数経由で参照する
  • ImagePullBackOff などの一般的な障害に対する包括的なエラー処理を実装する
  • リソース利用率を最適化するために未使用のエージェントバージョンを定期的にクリーンアップする

避免

  • シークレットや API キーを environment_variables 辞書に直接ハードコーディングする
  • プロダクションデプロイで 'latest' イメージタグを使用すると予測不能な動作を引き起こす
  • 実際の使用パターンをテストせずに最大リソースを割り当てると無駄につながる
  • AcrPull ロール権限の設定をスキップすると認証失敗の原因となる
  • 削除戦略なしにエージェントバージョンを作成すると未使用リソースが蓄積する

常见问题

ホスト型エージェントに必要な最小 SDK バージョンは何ですか？
azure-ai-projects バージョン 2.0.0b3 以上を使用する必要があります。それ以前のバージョンは ImageBasedHostedAgentDefinition やホスト型エージェント API をサポートしていません。
エージェントに ACR プル権限を付与するにはどうすればよいですか？
Azure ポータルで Azure Container Registry に移動し、[アクセス制御 (IAM)] に移動して、AI プロジェクトのマネージド ID に対して 'AcrPull' ロールを追加します。
Docker Hub や他のレジストリからコンテナを使用できますか？
いいえ、ホスト型エージェントは現在 Azure Container Registry (ACR) からのイメージを必要とします。エージェントを作成する前に、コンテナイメージを構築して ACR にプッシュする必要があります。
エージェントが CPU またはメモリの制限を超えるとどうなりますか？
割り当てられたリソースを超えると、エージェントはスロットルまたは終了されます。エージェントのリソース使用状況を監視し、cpu および memory パラメーターを使用して制限を適宜調整してください。
ImagePullBackOff エラーをデバッグするにはどうすればよいですか？
ACR プル権限が付与されていることを確認し、イメージパスとタグがレジストリに存在することを確認し、ACR が AI プロジェクトの仮想ネットワークからアクセス可能であることを確認します。
エージェント操作には同期クライアントと非同期クライアントのどちらが適していますか？
シンプルなスクリプトやワンタイム操作には同期クライアントを使用します。複数の同時エージェント操作を必要とする高スループットシナリオには非同期クライアント (azure.ai.projects.aio) を使用します。

开发者详情

作者

sickn33

许可证

MIT

仓库

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

引用

main

文件结构

📄 SKILL.md