agents-v2-py
컨테이너 기반 Azure AI 호스티드 에이전트 구축
인프라를 관리하지 않고 Azure AI Foundry에서 컨테이너화된 서비스로 사용자 정의 AI 에이전트를 배포하세요. Azure AI Projects SDK를 사용하여 자체 Docker 이미지와 통합 도구로 호스티드 에이전트를 정의, 배포 및 관리하세요.
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"agents-v2-py" 사용 중입니다. 2 CPU 코어, 4Gi 메모리, 파일 검색 도구로 호스티드 에이전트 생성
예상 결과:
Created hosted agent: data-processor-agent
Version: v1.0.0
State: Active
Resource allocation: 2 CPU, 4Gi memory
Tools enabled: code_interpreter, file_search
"agents-v2-py" 사용 중입니다. my-hosted-agent의 모든 버전 나열
예상 결과:
Version: v1.0.0, State: Active, Created: 2024-01-15
Version: v1.1.0, State: Active, Created: 2024-01-20
Version: v2.0.0, State: Active, Created: 2024-01-25
보안 감사
안전This 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.
낮은 위험 문제 (1)
위험 요인
품질 점수
만들 수 있는 것
사용자 정의 데이터 처리 에이전트 배포
코드 인터프리터 및 파일 검색 도구를 사용하여 파일을 처리하는 사용자 정의 컨테이너로 호스티드 에이전트를 생성하여 자동화된 데이터 파이프라인을 구축하세요.
MCP 활성화 AI 어시스턴트 구축
MCP 프로토콜을 통해 외부 도구를 통합하는 에이전트를 배포하여 사용자 정의 API 및 서비스에 원활하게 연결하세요.
다중 에이전트 오케스트레이션 시스템
복잡한 워크플로우를 위해 다양한 리소스 할당 및 도구 구성을 가진 여러 전문 호스티드 에이전트를 생성하고 관리하세요.
이 프롬프트를 사용해 보세요
myregistry.azurecr.io/my-agent:v1에 있는 내 컨테이너 이미지를 사용하여 ImageBasedHostedAgentDefinition으로 호스티드 에이전트를 생성하고, 코드 인터프리터를 활성화하여 1 CPU 및 2Gi 메모리를 할당하세요.
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT와 MODEL_NAME을 환경 변수로 컨테이너에 전달하는 호스티드 에이전트를 생성하고, gpt-4o-mini를 모델로 사용하세요.
코드 인터프리터와 MCP 도구 모두를 갖춘 호스티드 에이전트를 배포하세요. MCP 서버는 https://my-mcp-server.example.com에 있으며 라벨은 'custom-tools'입니다.
호스티드 에이전트를 생성하고, 모든 에이전트 버전을 나열하며, v2.0보다 오래된 오래된 버전을 삭제하는 비동기 Python 함수를 작성하세요.
모범 사례
- 재현 가능성을 보장하기 위해 프로덕션 배포에는 'latest' 대신 특정 이미지 태그를 사용하세요
- 최소 리소스 할당(1 CPU, 2Gi)으로 시작하고 실제 사용 패턴에 따라 확장하세요
- 모든 구성은 환경 변수에 저장하고 민감한 값에는 Azure Key Vault를 사용하세요
피하기
- 에이전트 정의 코드에 시크릿 또는 연결 문자열을 하드코딩하는 것
- 이미지 업데이트 후 예기치 않은 동작을 발생할 수 있는 프로덕션에서 'latest' 이미지 태그 사용
- 실제 리소스 요구사항 프로파일링 없이 최대 리소스(4 CPU, 8Gi) 할당