agent-framework
Crie agentes de IA com o Microsoft Agent Framework
Crie agentes de IA e fluxos de trabalho multiagente usando o SDK do Microsoft Agent Framework. Esta skill estrutura projetos de agentes com ferramentas, suporte a servidor HTTP e configurações de depuração do VSCode para aplicações de IA empresariais.
Baixar o ZIP da skill
Upload no Claude
Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill
Ative e comece a usar
Testar
A utilizar "agent-framework". Create a new agent called 'WeatherAgent' that can tell the weather
Resultado esperado:
A skill gera: requirements.txt com versões fixas do agent-framework, main.py com configuração do ChatAgent e ferramenta de clima, modelo de arquivo .env para FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT e FOUNDRY_MODEL_DEPLOYMENT_NAME, .vscode/launch.json e .vscode/tasks.json para depuração
A utilizar "agent-framework". Build a Writer-Reviewer workflow
Resultado esperado:
A skill gera: Um executor Writer que cria conteúdo, Um executor Reviewer que fornece feedback, Configuração do WorkflowBuilder com arestas conectando os dois agentes, tratamento de eventos run_stream para saída em tempo real
Auditoria de Segurança
SeguroThis 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.
Problemas de Risco Médio (1)
Fatores de risco
🔑 Variáveis de ambiente (1)
Pontuação de qualidade
O Que Você Pode Construir
Desenvolvimento de Aplicações de IA Empresarial
Crie agentes de IA de produção com segurança de tipos, checkpointing e orquestração para ambientes Azure empresariais.
Prototipagem de Fluxos de Trabalho Multiagente
Crie e teste fluxos de trabalho multiagente com padrões Writer-Reviewer, loops e interações humano-no-loop.
Configuração de Depuração VSCode
Configure depuração local com AI Toolkit Agent Inspector para teste e solução de problemas interativos de agentes.
Tente Estes Prompts
Crie um novo agente de IA usando o Microsoft Agent Framework que possa responder às consultas do usuário. Inclua suporte ao modo de servidor HTTP.
Build an agent with custom tools using the function calling pattern. Add at least 2 custom tools for the agent to use.
Crie um fluxo de trabalho multiagente com um agente Writer que gera conteúdo e um agente Reviewer que fornece feedback. Use o padrão do construtor de fluxo de trabalho.
Crie um fluxo de trabalho multiagente com loop onde um agente Teacher e um agente Student interajam. Inclua controle baseado em turnos com máximo de 5 iterações.
Melhores Práticas
- Sempre use versões fixas do SDK (1.0.0b260107 para agent-framework) para evitar alterações incompatíveis de versões beta
- Use ambientes virtuais (.venv) para isolar dependências e evitar conflitos
- Configure o modo de servidor HTTP como ponto de entrada padrão para melhor depuração e suporte à containerização
- Fixe variáveis de ambiente no arquivo .env, mas lembre os usuários de atualizar os valores antes de executar
Evitar
- Usar comandos 'python' ou 'pip' brutos sem ativação do ambiente virtual
- Pular o modo de servidor quando o usuário precisa de acesso ao endpoint HTTP
- Usar AzureAIAgentClient legado em vez de AzureAIClient atual
- Não fixar versões do SDK levando a alterações incompatíveis de versões beta