agents-v2-py
Criar Agentes Hospedados em Container do Azure AI
Implante agentes de IA personalizados como serviços conteinerizados no Azure AI Foundry sem gerenciar infraestrutura. Use o Azure AI Projects SDK para definir, implantar e gerenciar agentes hospedados com suas próprias imagens Docker e ferramentas integradas.
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اختبرها
استخدام "agents-v2-py". Create a hosted agent with 2 CPU cores, 4Gi memory, and file search tool
النتيجة المتوقعة:
Agente hospedado criado: data-processor-agent
Versão: v1.0.0
Estado: Ativo
Alocação de recursos: 2 CPU, 4Gi memória
Ferramentas habilitadas: code_interpreter, file_search
استخدام "agents-v2-py". List all versions of my-hosted-agent
النتيجة المتوقعة:
Versão: v1.0.0, Estado: Ativo, Criado: 2024-01-15
Versão: v1.1.0, Estado: Ativo, Criado: 2024-01-20
Versão: v2.0.0, Estado: Ativo, Criado: 2024-01-25
التدقيق الأمني
آمنThis 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.
مشكلات منخفضة المخاطر (1)
عوامل الخطر
🔑 متغيرات البيئة (7)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Implantar Agente Personalizado de Processamento de Dados
Crie um agente hospedado com um contêiner personalizado que processa arquivos usando interpretador de código e ferramentas de busca de arquivos para pipelines de dados automatizados.
Criar Assistente de IA com Suporte a MCP
Implemente um agente que integra ferramentas externas via protocolo MCP, permitindo conexão seamless com APIs e serviços personalizados.
Sistema de Orquestração Multi-Agente
Crie e gerencie múltiplos agentes hospedados especializados com diferentes alocações de recursos e configurações de ferramentas para fluxos de trabalho complexos.
جرّب هذه الموجهات
Create a hosted agent using ImageBasedHostedAgentDefinition with my container image at myregistry.azurecr.io/my-agent:v1, allocating 1 CPU and 2Gi memory with code interpreter enabled.
Create a hosted agent that passes AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT and MODEL_NAME as environment variables to the container, using gpt-4o-mini as the model.
Deploy a hosted agent with both code interpreter and MCP tools. The MCP server is at https://my-mcp-server.example.com with label 'custom-tools'.
Write an async Python function that creates a hosted agent, lists all agent versions, and deletes outdated versions older than v2.0.
أفضل الممارسات
- Use tags de imagem específicas em vez de 'latest' para implantações em produção para garantir reprodutibilidade
- Comece com alocação mínima de recursos (1 CPU, 2Gi) e escale com base nos padrões de uso reais
- Armazene toda a configuração em variáveis de ambiente e use o Azure Key Vault para valores sensíveis
تجنب
- Codificar segredos ou strings de conexão diretamente no código de definição do agente
- Usar a tag de imagem 'latest' em produção que pode causar comportamento inesperado após atualizações de imagem
- Alocar recursos máximos (4 CPU, 8Gi) sem analisar os requisitos reais de recursos