Criar um agente de motor personalizado com a biblioteca de IA do Teams e o Toolkit do Teams

Pode criar um agente de motor personalizado para o Microsoft Teams para obter um controlo preciso sobre as operações de luz. Isto mostra a eficácia do modelo de linguagem ao compreender e executar com precisão a intenção do utilizador, alinhando-o com as ações da aplicação.

Neste tutorial, irá aprender:

Como configurar um novo projeto com o Teams Toolkit.
Como importar as capacidades da biblioteca de IA do Teams.
Como implementar o agente do motor personalizado no Teams e controlar as operações de luz.

Pode ver o seguinte resultado:

Captura de ecrã a mostrar um exemplo da janela de chat no computador local.

Pré-requisitos

5 minutos restantes

Eis uma lista de ferramentas de que precisa para criar e implementar o agente do motor personalizado.

	Instalar	Para usar...
	Kit de ferramentas do Teams	O Microsoft Visual Studio Code extensão que cria um projeto estruturado para a sua aplicação. Utilize a versão mais recente.
	Microsoft Teams	Para colaborar com todas as pessoas, trabalha com aplicações para conversar por chat, reuniões e ligar para todos num único local.
	Node.js	Ambiente de runtime do JavaScript de back-end. Para obter mais informações, veja Node.js tabela de compatibilidade de versões para o tipo de projeto.
	Microsoft Edge (recomendado) ou Google Chrome	Um navegador com ferramentas de desenvolvedor.
	Visual Studio Code	Ambientes de compilação JavaScript, TypeScript e Python. Utilize a versão mais recente.
	OpenAI ou Azure OpenAI	Primeiro, crie a chave da API OpenAI para utilizar o GPT da OpenAI. Se quiser alojar a sua aplicação ou aceder a recursos no Microsoft Azure, tem de criar um serviço Azure OpenAI antes de começar.
	Conta de programador do Microsoft 365	Acesso à conta do Teams com as permissões adequadas para instalar uma aplicação.

Preparar o ambiente de desenvolvimento

Depois de instalar as ferramentas necessárias, configure o ambiente de desenvolvimento.

Instalar o Toolkit do Teams

O Teams Toolkit ajuda a simplificar o processo de desenvolvimento com ferramentas para aprovisionar e implementar recursos na cloud para a sua aplicação, publicar na Loja Teams e muito mais.

Pode utilizar o toolkit com Visual Studio Code. Também pode utilizar a CLI (interface de linha de comandos), denominada teamsapp.

Visual Studio Code
Linha de comando

Abra Visual Studio Code e selecione a vista Extensões (Ctrl+Shift+X / ⌘⇧-X ou Ver > Extensões).
Na caixa de pesquisa, introduza Teams Toolkit.
Selecione Instalar junto ao Teams Toolkit.

O ícone do Toolkit do Teams é apresentado na Barra de Atividade do Visual Studio Code após a instalação.

Também pode encontrar o Toolkit do Teams no Visual Studio Code Marketplace.

Para instalar a CLI do Teamsapp, utilize o npm gestor de pacotes:

npm install -g @microsoft/teamsapp-cli

Consoante a configuração, poderá ter de utilizar sudo para instalar a CLI:

sudo npm install -g --unsafe-perm @microsoft/teamsapp-cli

Esta condição é mais comum em sistemas Linux e macOS.

Certifique-se de que adiciona a cache global npm ao seu caminho. Normalmente, este passo é feito como parte do instalador do Node.js.

Pode utilizar a CLI com o teamsapp comando . Verifique se o comando está a funcionar ao executar teamsapp -h.

Cuidado

Antes de poder executar o Teamsapp nos terminais do PowerShell, tem de ativar a política de execução "assinada remotamente" para o PowerShell.

Configurar o seu inquilino de desenvolvimento do Teams

Um inquilino é como um espaço ou um contentor para a sua organização no Teams, onde conversa, partilha ficheiros e executa reuniões. Este espaço também é onde carrega e testa a sua aplicação personalizada. Vamos verificar se está pronto para programar com o inquilino.

Verificar a opção de carregamento de aplicações personalizadas

Depois de criar o aplicativo, você deve carregar seu aplicativo no Teams sem distribuí-lo. Este processo é conhecido como carregamento de aplicações personalizadas. Inicie sessão na sua conta do Microsoft 365 para ver esta opção.

Observação

O carregamento de aplicações personalizadas é necessário para pré-visualizar e testar aplicações no ambiente local do Teams. Se não estiver ativada, não poderá pré-visualizar e testar a sua aplicação no ambiente local do Teams.

Já tem um inquilino e tem acesso de administrador? Vamos marcar se realmente o fizer!

Verifique se pode carregar uma aplicação personalizada no Teams:

No cliente do Teams, selecione o ícone Aplicações .
Selecione Gerenciar seus aplicativos.
Selecione Carregar uma aplicação.
Procure a opção Carregar uma aplicação personalizada. Se vir a opção, o carregamento de aplicações personalizadas está ativado.

Observação

Contacte o administrador do Teams se não encontrar a opção para carregar uma aplicação personalizada.

Criar um inquilino gratuito para programadores do Teams (opcional)

Se não tiver uma conta de programador do Teams, pode obtê-la gratuitamente. Adira ao programa de programador do Microsoft 365!

Acesse o Programa para desenvolvedores do Microsoft 365.
Selecione Aderir Agora e siga as instruções apresentadas no ecrã.
No ecrã de boas-vindas, selecione Configurar a subscrição E5.
Configurar a conta de administrador. Depois de terminar, é apresentado o ecrã seguinte.
Inicie sessão no Teams com a conta de administrador que acabou de configurar. Verifique se tem a opção Carregar uma aplicação personalizada no Teams.

Obter uma conta gratuita do Azure

Se quiser alojar a sua aplicação ou aceder a recursos no Azure, tem de ter uma subscrição do Azure. Crie uma conta gratuita antes de começar.

Agora, tem todas as ferramentas para configurar a sua conta. O ambiente de desenvolvimento está pronto para começar a criar o projeto de aplicação.

Criar uma área de trabalho de projeto para a aplicação do agente do motor personalizado

4 minutos restantes

Vamos criar a sua primeira aplicação de agente do motor personalizado.

A capacidade do agente do motor personalizado de uma aplicação do Teams cria um chatbot de IA. Pode utilizá-lo para executar tarefas simples e automatizadas, por exemplo, fornecendo suporte ao cliente. Um agente de motor personalizado fala com um serviço Web e ajuda-o a utilizar as suas ofertas. Pode obter previsão meteorológica, fazer reservas ou qualquer outro serviço oferecido com o agente do motor personalizado.

Como já se preparou para criar a aplicação ou o agente do motor personalizado, pode configurar um novo projeto do Teams para criar o agente do motor personalizado.

Neste tutorial, irá aprender:

Como configurar um novo projeto de agente de motor personalizado com o Teams Toolkit.
Acerca da estrutura de diretórios do seu projeto de aplicação.

Criar a área de trabalho do projeto do agente do motor personalizado

Se os pré-requisitos estiverem implementados, vamos começar!

Visual Studio Code
Linha de comando

Abra o Visual Studio Code.
Selecione o ícone Do Teams Toolkit na Barra de Atividade do Visual Studio Code.
Selecione Criar uma Nova Aplicação.
Selecione Agente do Motor Personalizado.
Selecione Chatbot básico de IA.
Selecione TypeScript como a linguagem de programação.
Selecione OpenAI ou Azure OpenAI.
Introduza a Chave OpenAI ou a chave OpenAI do Azure e o Ponto Final do Azure OpenAI.
Selecione Pasta predefinida para armazenar a pasta raiz do projeto na localização predefinida.

Também pode alterar a localização predefinida através dos seguintes passos:
1. Selecione Procurar.
2. Selecione a localização da área de trabalho do projeto.
3. Selecione a opção Selecionar Pasta.
Introduza um nome adequado para a sua aplicação e, em seguida, selecione Enter.

É apresentada uma caixa de diálogo. Selecione Sim, confio nos autores ou Não, não confio nos autores com base no seu requisito.

O agente do motor personalizado é criado dentro de alguns segundos.

Após a criação da sua aplicação, o Toolkit do Teams apresenta a seguinte mensagem:

Uma recapitulação rápida da criação de uma aplicação do Teams.

Veja esta breve recapitulação para criar uma aplicação do Teams.

Criar um aplicativo do Teams

Use a CLI teamsapp para criar o seu primeiro projeto. Inicie pela pasta onde deseja criar a pasta do projeto.

teamsapp new

Pode utilizar a CLI para criar uma nova aplicação do Teams. A CLI dá-lhe uma série de perguntas. Cada pergunta inclui uma instrução sobre como responder.

Por exemplo, utilize as teclas de seta para selecionar uma opção. Depois de fazer a escolha, selecione Enter para confirmar.

Selecione Criar um novo aplicativo do Teams.
Selecione Bot e desselecione a Tecla de Tabulação.
Selecione JavaScript como linguagem de programação.
Selecione Enter para selecionar a pasta predefinida da área de trabalho.
Insira um nome adequado para seu aplicativo, como HelloBot. O nome do aplicativo deve consistir apenas de caracteres alfanuméricos.

Depois de responder a todas as perguntas, o projeto é criado.

Ver uma apresentação do código fonte da aplicação

Após a conclusão dos andaimes, veja os diretórios e ficheiros do projeto na área de Explorer de Visual Studio Code.

Captura de ecrã a mostrar a Estrutura da pasta de bots de exemplo do Teams Toolkit.

Nome da pasta	Conteúdos
`env/.env.local.user`	Ficheiro de configuração do ambiente local utilizado pelo `teamsapp.yml` para personalizar as regras de aprovisionamento e implementação.
`index.ts`	Ponto de entrada principal da aplicação.
`teamsBot.ts`	Processador de atividades do Teams.
`appPackage`	Ficheiros de modelo de manifesto de aplicação e ícones de aplicação (color.png e outline.png).
`appPackage/manifest.json`	Manifesto de aplicação para executar a aplicação num ambiente local e remoto.
`config.ts`	`config.ts` molda o acesso a variáveis de ambiente utilizadas para configurar o adaptador de bots.
`teamsapp.yml`	Este é o main projeto do Teams Toolkit que define as propriedades e as definições da fase de configuração.
`teamsapp.local.yml`	Isto substitui teamsapp.yml com ações que permitem a execução local e a depuração.

Criar e executar o seu primeiro agente de motor personalizado

3 minutos restantes

Depois de configurar a área de trabalho do projeto com o Teams Toolkit, crie o seu projeto. Certifique-se de que iniciou sessão na sua conta do Microsoft 365.

Utilize esta conta para iniciar sessão no Teams. Se estiver a utilizar um inquilino do programa de programador do Microsoft 365, a conta de administrador que configurou durante o registo é a sua conta do Microsoft 365.

Visual Studio Code
Linha de comando

Abra o Visual Studio Code.
Selecione o ícone Do Teams Toolkit na barra lateral.
Selecione Iniciar sessão no M365.

O browser predefinido é aberto para lhe permitir iniciar sessão na conta.
Inicie sessão na sua conta do Microsoft 365 com as suas credenciais.
Feche o browser quando lhe for pedido e regresse ao Visual Studio Code.
Regresse ao Teams Toolkit no Visual Studio Code.

Utilize esta conta para iniciar sessão no Teams. Se estiver a utilizar um inquilino do programa de programador do Microsoft 365, a conta de administrador que configurou durante o registo é a sua conta do Microsoft 365.

Agora, está pronto para criar a aplicação e executá-la localmente!

Inicie sessão no Microsoft 365 com a CLI do Teamsapp:
```
teamsapp account login m365
```
O browser predefinido é aberto para lhe permitir iniciar sessão na conta. Inicie sessão na sua conta do Azure com as suas credenciais. Feche o browser quando lhe for pedido.
Inicie sessão no Azure com a CLI do Teamsapp:
```
teamsapp account login azure
```
O browser predefinido é aberto para lhe permitir iniciar sessão na conta. Inicie sessão na sua conta do Azure com as suas credenciais. Feche o browser quando lhe for pedido.

Os inícios de sessão da conta são partilhados entre Visual Studio Code e a CLI do Teamsapp.

Agora que o ambiente de desenvolvimento está configurado, pode criar, criar e implementar a sua primeira aplicação teams.

Atualizar o agente do motor personalizado com as capacidades da biblioteca de IA do Teams

O Teams Toolkit é a forma mais fácil de estruturar e pôr um agente de motor personalizado em execução. O Teams Toolkit cria a estrutura básica para começar a configurar o seu agente de motor personalizado.

Vamos começar a configurar as capacidades da biblioteca de IA do Teams:

Aceda a Visual Studio Code e abra uma janela de terminal.
Execute o seguinte comando no terminal para instalar yarno :
```
npm install
npm install @microsoft/teams-ai
```
Observação

Se estiver a criar o exemplo através do Teams Toolkit, encontrará o .env.local.user ficheiro na configuração que é criada automaticamente. Se o ficheiro não estiver disponível, crie o .env.local.user ficheiro e atualize a chave OpenAI ou a chave OpenAI do Azure e o Ponto Final do Azure OpenAI.

Aceda ao app.ts ficheiro:

Adicione TurnContext à instrução de importação da seguinte forma:
```
import { MemoryStorage, TurnContext} from 'botbuilder';
```

Adicione DefaultConversationState, Memory, TurnState à instrução de importação da "@microsoft/teams-ai" seguinte forma:

     // See https://aka.ms/teams-ai-library to learn more about the Teams AI library.
     import { Application, ActionPlanner, DefaultConversationState, Memory, TurnState, OpenAIModel, PromptManager } from "@microsoft/teams-ai";

Depois de "@microsoft/teams-ai", adicione o seguinte:

// eslint-disable-next-line @typescript-eslint/no-empty-interface
interface ConversationState extends DefaultConversationState {
  lightsOn: boolean;
}
type ApplicationTurnState = TurnState<ConversationState>;

if (!process.env.OPENAI_API_KEY) {
throw new Error('Missing environment variables - please check that OPENAI_KEY or AZURE_OPENAI_KEY is set.');
}

Depois de Define storage and application code, adicione o seguinte:

// Define a prompt function for getting the current status of the lights
planner.prompts.addFunction('getLightStatus', async (context: TurnContext, memory: Memory) => {
return memory.getValue('conversation.lightsOn') ? 'on' : 'off';
});

Depois de return memory.getValue('conversation.lightsOn') ? 'on' : 'off';, adicione o seguinte:

// Register action handlers
app.ai.action('LightsOn', async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState) => {
    state.conversation.lightsOn = true;
    await context.sendActivity(`[lights on]`);
    return `the lights are now on`;
});

app.ai.action('LightsOff', async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState) => {
    state.conversation.lightsOn = false;
    await context.sendActivity(`[lights off]`);
    return `the lights are now off`;
});

interface PauseParameters {
    time: number;
}

app.ai.action('Pause', async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState, parameters: PauseParameters) => {
    await context.sendActivity(`[pausing for ${parameters.time / 1000} seconds]`);
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, parameters.time));
    return `done pausing`;
});

Aceda ao adapter.ts ficheiro:

Em Import required bot services., remova o código existente e atualize o seguinte:

// Import required bot services.
// See https://aka.ms/bot-services to learn more about the different parts of a bot.
import { TeamsAdapter } from '@microsoft/teams-ai';
import { ConfigurationServiceClientCredentialFactory } from 'botbuilder';

Remova o seguinte código em This bot's main dialog.:

// This bot's main dialog.
import config from "./config";

const botFrameworkAuthentication = new ConfigurationBotFrameworkAuthentication(
{},
new ConfigurationServiceClientCredentialFactory(config)
);

Depois de import { ConfigurationServiceClientCredentialFactory } from 'botbuilder';, substitua o código em Create adapter. pelo seguinte:

// Create adapter.
// See https://aka.ms/about-bot-adapter to learn more about how bots work.
const adapter = new TeamsAdapter(
    {},
    new ConfigurationServiceClientCredentialFactory({
        MicrosoftAppId: process.env.BOT_ID,
        MicrosoftAppPassword: process.env.BOT_PASSWORD,
        MicrosoftAppType: 'MultiTenant'
    })
);

Aceda ao index.ts ficheiro:

Create HTTP server.No , depois console.log( de\nBot Iniciado, ${server.name} a ouvir ${server.url}); adicione o seguinte:

console.log('\nGet Bot Framework Emulator: https://aka.ms/botframework-emulator');
console.log('\nTo test your bot in Teams, sideload the app manifest.json within Teams Apps.');

Na pasta raiz, crie uma nova estrutura de pastas:sequênciade pedidos>.
Em sequência, crie os seguintes ficheiros:
- config.json
- skprompt.txt
- actions.json
Aceda ao config.json ficheiro e adicione o seguinte código para criar as definições do modelo de pedido:
```
{
    "schema": 1.1,
    "description": "A bot that can turn the lights on and off",
    "type": "completion",
    "completion": {
        "model": "gpt-3.5-turbo",
        "completion_type": "chat",
        "include_history": true,
        "include_input": true,
        "max_input_tokens": 2800,
        "max_tokens": 1000,
        "temperature": 0.2,
        "top_p": 0.0,
        "presence_penalty": 0.6,
        "frequency_penalty": 0.0,
        "stop_sequences": []
    },
    "augmentation": {
        "augmentation_type": "sequence"
    }
}
```
O agente do motor personalizado utiliza o OpenAI ou o Azure OpenAI para a modelação de linguagem natural. O config.json ficheiro processa o processamento de idiomas para o agente do motor personalizado. Este ficheiro, iniciado pelo PromptManager a index.ts partir do ficheiro, supervisiona o processamento de idioma do agente. Ao iniciar uma linha de comandos, o gestor de pedidos procura o ficheiro de configuração de pedido (sequência/config.json) e transmite as definições de pedido para OpenAI ou Azure OpenAI.
Aceda ao skprompt.txt ficheiro. Adicione as seguintes instruções para o OpenAI ou o Azure OpenAI para realizar e facilitar a conversação:
```
The following is a conversation with an AI assistant.
The assistant can turn a light on or off.

context:
The lights are currently {{getLightStatus}}.
```
O skprompt.txt ficheiro contém pedidos de texto com os quais os utilizadores interagem com o OpenAI ou o Azure OpenAI. O OpenAI ou o Azure OpenAI tenta utilizar estes pedidos para produzir a próxima série de palavras que são mais prováveis de seguir do texto anterior.

Aceda ao actions.json ficheiro. Adicione o seguinte código para definir as ações para o agente do motor personalizado:

{

    {
        "name": "LightsOn",
        "description": "Turn the lights on",
        "parameters": []
    },
    {
        "name": "LightsOff",
        "description": "Turn the lights off",
        "parameters": []
    },
    {
        "name": "Pause",
        "description": "Delays for a period of time",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "time": {
                    "type": "number",
                    "description": "The amount of time to delay in milliseconds"
                }
            },
            "required": [
                "time"
            ]
        }
    }
}

O actions.json ficheiro contém as ações que o agente do motor personalizado pode executar. O ActionPlanner do index.ts ficheiro utiliza as ações definidas no actions.json ficheiro para efetuar as ações.

Este exemplo utiliza OpenAI ou Azure OpenAI para toda a modelação de linguagem natural. O utilizador pode falar com o agente do motor personalizado em qualquer idioma à sua escolha. O agente do motor personalizado compreende e responde adequadamente sem código adicional.

Criar e executar o agente do motor personalizado localmente

Para criar e executar a sua aplicação no ambiente local:

Selecione a tecla F5 para executar a sua aplicação no modo de depuração.

Observação

Se o Teams Toolkit não conseguir marcar um pré-requisito específico, é-lhe pedido para marcar.
Saiba o que acontece quando executa a sua aplicação localmente no depurador.

Caso esteja a perguntar-se, quando premir a tecla F5 , o Toolkit do Teams:
1. Verifica todos os seguintes pré-requisitos:
- Tem sessão iniciada com uma conta do Microsoft 365.
- O carregamento de aplicações personalizadas está ativado para a sua conta do Microsoft 365.
- Suportada Node.js versão está instalada.
- A porta necessária para a aplicação de bot está disponível.
1. Instale pacotes npm.
2. Inicia o Túnel de Programador para criar um túnel HTTP.
3. Regista a aplicação no Microsoft Entra ID e configura a aplicação.
4. Regista a aplicação no SDK do Bot Framework e configura a aplicação.
5. Regista a aplicação no Portal do Programador do Teams e configura a aplicação.
6. Inicia a aplicação.
7. Inicia o Teams num browser e carrega a aplicação.
Observação

Quando executa a aplicação pela primeira vez, todas as dependências são transferidas e a aplicação é criada. Uma janela do navegador é aberta automaticamente quando a compilação é concluída. Este processo pode demorar entre três a cinco minutos a ser concluído.

O Teams executa a sua aplicação num browser.
Inicie sessão com a sua conta do Microsoft 365, se lhe for pedido.
Selecione Adicionar quando lhe for pedido para carregar a sua aplicação para o Teams no seu computador local.

Agora, o agente do motor personalizado está a ser executado com êxito no Teams! Depois de a aplicação ser carregada, é aberta uma sessão de chat com o agente do motor personalizado.

Pode escrever LightsOn para começar a interagir com o agente do motor personalizado.

Saiba como resolver problemas se a sua aplicação não for executada localmente.

Para executar com êxito a sua aplicação no Teams, certifique-se de que ativou o carregamento de aplicações personalizadas na sua conta do Teams. Pode saber mais sobre o carregamento de aplicações personalizadas na secção de pré-requisitos.

Importante

O carregamento de aplicações personalizadas está disponível em ambientes de Cloud da Comunidade Governamental (GCC), GCC-High e Departamento de Defesa (DOD ).

Dica

Verifique se existem problemas antes de carregar uma aplicação personalizada com a ferramenta de validação de aplicações. Esta ferramenta está incluída no toolkit. Corrija os erros para carregar a aplicação.

Implementar o agente do motor personalizado

2 minutos restantes

Aprendeu a criar, criar e executar o agente do motor personalizado. O passo final é implementar a sua aplicação no Azure.

Vamos implementar o agente do motor personalizado no Azure com o Teams Toolkit.

Utilize esta conta para aceder ao Microsoft portal do Azure e para aprovisionar novos recursos na cloud para suportar a sua aplicação.

Visual Studio Code
Linha de comando

Abra o Visual Studio Code.
Abra a pasta do projeto na qual criou a aplicação.
Selecione o ícone Do Teams Toolkit na barra lateral.
Selecione Iniciar sessão no Azure.

Dica

Se tiver a extensão conta do Azure instalada e estiver a utilizar a mesma conta, pode ignorar este passo. Utilize a mesma conta que está a utilizar noutras extensões.

O browser predefinido é aberto para lhe permitir iniciar sessão na conta.
Inicie sessão na sua conta do Azure com as suas credenciais.
Feche o browser quando lhe for pedido e regresse ao Visual Studio Code.

A secção CONTAS na barra lateral mostra as duas contas separadamente. Também lista o número de subscrições utilizáveis do Azure disponíveis para si. Certifique-se de que tem, pelo menos, uma subscrição utilizável do Azure disponível. Caso contrário, termine sessão e utilize uma conta diferente.

Agora está pronto para implementar a sua aplicação no Azure!

Parabéns, criou um agente de motor personalizado!

Inicie sessão no Microsoft 365 com a CLI do Teamsapp:
```
teamsapp account login m365
```
O browser predefinido é aberto para lhe permitir iniciar sessão na conta. Inicie sessão na sua conta do Azure com as suas credenciais. Feche o browser quando lhe for pedido.
Inicie sessão no Azure com a CLI do Teamsapp:
```
teamsapp account login azure
```
O browser predefinido é aberto para lhe permitir iniciar sessão na conta. Inicie sessão na sua conta do Azure com as suas credenciais. Feche o browser quando lhe for pedido.

Os inícios de sessão da conta são partilhados entre Visual Studio Code e a CLI do Teamsapp.

Parabéns, iniciou sessão na sua conta do Azure!

Implantar seu aplicativo no Azure.

A implementação consiste em dois passos. Em primeiro lugar, são criados os recursos da cloud necessários (também conhecidos como aprovisionamento). Em seguida, o código da sua aplicação é copiado para os recursos da cloud criados. Neste tutorial, irá implementar o agente do motor personalizado.

Qual é a diferença entre Aprovisionar e Implementar?

O passo Aprovisionamento cria recursos no Azure e no Microsoft 365 para a sua aplicação, mas nenhum código (HTML, CSS, JavaScript) é copiado para os recursos. O passo Implementar copia o código da sua aplicação para os recursos que criou durante o passo de aprovisionamento. É comum implementar várias vezes sem aprovisionar novos recursos. Uma vez que o passo de aprovisionamento pode demorar algum tempo a ser concluído, é separado do passo de implementação.

Visual Studio Code
Linha de comando

Selecione o ícone do Kit de Ferramentas do Teams na barra Visual Studio Code lateral.

Selecione Aprovisionar.
Selecione uma subscrição a utilizar para os recursos do Azure.

A sua aplicação é alojada com os recursos do Azure.

Uma caixa de diálogo avisa-o de que podem ser incorridos custos ao executar recursos no Azure.
Selecione Aprovisionar.

O processo de aprovisionamento cria recursos na cloud do Azure. Pode demorar algum tempo. Pode monitorizar o progresso ao ver as caixas de diálogo no canto inferior direito. Após alguns minutos, verá o seguinte aviso:

Se quiser, pode ver os recursos aprovisionados. Para este tutorial, não precisa de ver recursos.

O recurso aprovisionado é apresentado na secção AMBIENTE .
Selecione Implementar no painel CICLO DE VIDA depois de o aprovisionamento estar concluído.

Tal como acontece com o aprovisionamento, a implementação demora algum tempo. Pode monitorizar o processo ao ver as caixas de diálogo no canto inferior direito. Após alguns minutos, verá um aviso de conclusão.

Agora, pode utilizar o mesmo processo para implementar o agente do motor personalizado no Azure.

Na janela do terminal:

Execute teamsapp provision.
```
teamsapp provision
```

Quando lhe for pedido, selecione uma subscrição do Azure para utilizar os recursos do Azure.

A sua aplicação é alojada com os recursos do Azure.

Execute teamsapp deploy.
```
teamsapp deploy
```

Executar a aplicação implementada

Após a conclusão dos passos de aprovisionamento e implementação:

Abra o painel de depuração (Ctrl+Shift+D / ⌘⇧-D ou Ver Execução>) a partir de Visual Studio Code.
Selecione Iniciar Remoto (Edge) na lista pendente iniciar configuração.
Selecione Iniciar depuração (F5) para iniciar a sua aplicação a partir do Azure.
Selecione Adicionar.

O toolkit apresenta uma mensagem a indicar que a aplicação foi adicionada ao Teams.

A sua aplicação é carregada no cliente do Teams.

Saiba o que acontece quando implementou a sua aplicação no Azure

Antes da implantação, o aplicativo era executado localmente:

O back-end é executado usando o Azure Functions Core Tools.
O ponto de extremidade HTTP do aplicativo, onde o Microsoft Teams carrega o aplicativo, é executado localmente.

A implementação é um processo de dois passos. Aprovisiona os recursos numa subscrição ativa do Azure e, em seguida, implementa ou carrega o código de back-end e front-end da aplicação para o Azure.

O back-end, se configurado, utiliza vários serviços do Azure, incluindo o Serviço de Aplicativo do Azure e o Armazenamento do Azure.
A aplicação de front-end é implementada numa conta de Armazenamento do Azure configurada para alojamento web estático.