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Guia de início rápido: criar um novo agente (visualização)

  • Artigo

O Azure AI Agent Service permite que você crie agentes de IA adaptados às suas necessidades por meio de instruções personalizadas e aumentadas por ferramentas avançadas, como interpretador de código e funções personalizadas.

Pré-requisitos

Suporte básico à configuração do agente

Antes de começar, determine se você deseja executar uma configuração básica do agente ou uma configuração padrão do agente. O Azure AI Foundry suporta apenas a configuração básica do agente.

Configuração básica: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento multilocatários totalmente gerenciados pela Microsoft. Você não tem visibilidade ou controle sobre esses recursos subjacentes do Azure. Uma configuração básica pode ser criada usando o portal do Azure AI Foundry ou um modelo de bíceps automatizado.

Configuração padrão: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento de propriedade do cliente e de locatário único. Com essa configuração, você tem controle total e visibilidade sobre esses recursos, mas incorre em custos com base no seu uso. A configuração padrão só pode ser realizada usando um modelo de bíceps automatizado.

Importante

O portal do Azure AI Foundry oferece suporte apenas à configuração básica no momento. Se você quiser executar uma configuração de agente padrão, use as outras guias na parte superior do artigo para saber mais sobre a configuração do agente padrão.

Criar um hub e um projeto no portal do Azure AI Foundry

Para criar um novo hub e projeto, você precisa da função Proprietário ou Colaborador no grupo de recursos ou em um hub existente. Se você não conseguir criar um hub devido a permissões, entre em contato com o administrador.

Para criar um projeto no Azure AI Foundry, siga estas etapas:

  1. Vá para Azure AI Foundry. Se você estiver em um projeto, selecione Azure AI Foundry no canto superior esquerdo da página para ir para a página inicial.

  2. Selecione + Criar projeto.

  3. Introduza um nome para o projeto.

  4. Se você tiver um hub, verá o que você usou mais recentemente selecionado.

  5. Se você tiver acesso a mais de um hub, poderá selecionar um hub diferente na lista suspensa.

  6. Se quiser criar um novo, selecione Criar novo hub e forneça um nome. Se quiser personalizar os valores padrão, consulte a documentação do Azure AI Foundry.

    Captura de tela da página de detalhes do projeto na caixa de diálogo criar projeto.

  7. Selecione Criar.

Implementar um modelo

  1. Entre no Azure AI Foundry.

  2. Vá para o seu projeto ou crie um novo projeto no portal do Azure AI Foundry.

  3. Na visão geral do projeto, selecione Agentes, localizado em Criar e personalizar.

  4. Selecione seu recurso do Azure OpenAI.

    Uma captura de tela da tela inicial de Agentes.

  5. Selecione um modelo de implantação para o Agente usar. Se você não tiver um, uma tela para implantar um novo modelo será aberta. Caso contrário, você pode selecionar Implantar um modelo.

    Uma captura de tela da tela de seleção de modelo.

    Uma captura de tela dos modelos disponíveis.

Use o playground do agente

O playground de agentes permite explorar, prototipar e testar agentes sem a necessidade de executar nenhum código. A partir desta página, você pode iterar e experimentar novas ideias rapidamente.

  1. Na tela Criar e depurar seus agentes, selecione seu agente ou crie um novo com Novo agente. O painel Configuração à direita é onde você pode alterar seus parâmetros e ferramentas.

    Opcionalmente, você pode dar ao seu agente um nome diferente daquele gerado para ele e adicionar instruções para ajudar a melhorar seu desempenho. Dê ao seu agente instruções claras sobre o que fazer e como fazê-lo. Inclua tarefas específicas, sua ordem e quaisquer instruções especiais, como tom ou estilo de engajamento.

    Uma captura de tela da tela Criar e depurar agentes.

    Gorjeta

    Seu agente pode acessar várias ferramentas, como interpretador de código, que estendem seus recursos, como a capacidade de pesquisar na Web com o Bing, executar código e muito mais. No painel Configuração, role para baixo até conhecimento e ação e selecione Adicionar para ver as ferramentas disponíveis para uso. Uma captura de tela das opções da ferramenta Agentes.

Consulte também

Confira os modelos que você pode usar com agentes.

| Documentação | de referência Exemplos | Biblioteca código-fonte | Pacote (NuGet) |

Pré-requisitos

Configurar seu projeto do Hub e Agente do Azure AI

A seção a seguir mostra como configurar os recursos necessários para começar a usar o Azure AI Agent Service:

  1. Criar um Hub de IA do Azure para configurar o ambiente do aplicativo e os recursos do Azure.

  2. Criar um projeto de IA do Azure em seu Hub cria um ponto de extremidade para seu aplicativo chamar e configura serviços de aplicativo para acessar recursos em seu locatário.

  3. Conectando um recurso do Azure OpenAI ou um recurso dos Serviços de IA do Azure

Escolha Configuração Básica ou Padrão do Agente

Configuração básica: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento multilocatários totalmente gerenciados pela Microsoft. Você não tem visibilidade ou controle sobre esses recursos subjacentes do Azure.

Configuração padrão: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento de propriedade do cliente e de locatário único. Com essa configuração, você tem controle total e visibilidade sobre esses recursos, mas incorre em custos com base no seu uso.

Nota

Você pode usar os seguintes modelos de bíceps automatizados para executar um agente padrão ou básico. Você também pode criar um agente básico usando o portal do Azure AI Foundry. Atualmente, o Azure AI Foundry não oferece suporte à configuração padrão do agente.

Descrição e implantação automática Diagrama (clique para ampliar)
Implante uma configuração básica do agente que use a Identidade Gerenciada para autenticação. Recursos para o hub de IA, projeto de IA, conta de armazenamento e serviços de IA são criados para você.

A conta AI Services está conectada ao seu projeto e hub, e um modelo gpt-4o-mini é implantado na região eastus. Um cofre de chaves gerenciado pela Microsoft é usado por padrão.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para a configuração básica do agente.
Implante uma configuração de agente padrão que use a Identidade Gerenciada para autenticação.

Recursos para o hub de IA, projeto de IA, cofre de chaves, conta de armazenamento, serviços de IA e pesquisa de IA são criados para você.

Os Serviços de IA, a Pesquisa de IA, o cofre de chaves e a conta de armazenamento estão conectados ao seu projeto e hub. Um modelo gpt-4o-mini é implantado na região leste.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para configuração padrão do agente.

[Opcional] Seleção de modelo no modelo de implantação automática

Você pode personalizar o modelo usado pelo agente editando os parâmetros do modelo no modelo de implantação automática. Para implantar um modelo diferente, você precisa atualizar pelo menos os modelName parâmetros e modelVersion .

Por padrão, o modelo de implantação é configurado com os seguintes valores:

Parâmetro do modelo Valor Predefinido
nome_modelo GPT-4O-Mini
modelFormat OpenAI (para Azure OpenAI)
modelVersion 2024-07-18
modelSkuName GlobalStandard
modeloLocalização eastus

Importante

Não altere o parâmetro modelFormat.

Os modelos suportam apenas a implementação de modelos OpenAI do Azure. Veja quais modelos do Azure OpenAI são suportados na documentação de suporte do modelo do Azure AI Agent Service.

[Opcional] Use seus próprios recursos durante a configuração do agente

Nota

Se você usar um recurso existente dos Serviços de IA ou do Azure OpenAI, nenhum modelo será implantado. Você pode implantar um modelo no recurso após a conclusão da configuração do agente.

Use um recurso existente de Serviços de IA, Azure OpenAI, Pesquisa de IA e/ou Armazenamento de Blob do Azure fornecendo a ID de recurso de braço completo no arquivo de parâmetros:

  • aiServiceAccountResourceId
  • aiSearchServiceResourceId
  • aiStorageAccountResourceId

Se você quiser usar um recurso existente do Azure OpenAI, precisará atualizar os aiServiceAccountResourceId parâmetros e aiServiceKind no arquivo de parâmetros. O aiServiceKind parâmetro deve ser definido como AzureOpenAI.

Para obter mais informações, consulte como usar seus próprios recursos.

Configurar e executar um agente

Componente Description
Agente IA personalizada que usa modelos de IA em conjunto com ferramentas.
Ferramenta As ferramentas ajudam a ampliar a capacidade de um agente de responder de forma confiável e precisa durante a conversa. Como conectar-se a bases de conhecimento definidas pelo usuário para fundamentar o modelo ou permitir que a pesquisa na Web forneça informações atuais.
Tópico Uma sessão de conversa entre um agente e um usuário. Os threads armazenam mensagens e manipulam automaticamente o truncamento para ajustar o conteúdo ao contexto de um modelo.
Mensagem Uma mensagem criada por um agente ou um usuário. As mensagens podem incluir texto, imagens e outros ficheiros. As mensagens são armazenadas como uma lista no Thread.
Executar Ativação de um agente para começar a ser executado com base no conteúdo do Thread. O agente usa sua configuração e as Mensagens do Thread para executar tarefas chamando modelos e ferramentas. Como parte de uma execução, o agente acrescenta mensagens ao thread.
Etapa de execução Uma lista detalhada das etapas que o agente tomou como parte de uma Execução. Um agente pode chamar ferramentas ou criar mensagens durante sua execução. Examinar as etapas de execução permite entender como o agente está chegando aos resultados.

Instale o pacote .NET em seu projeto. Por exemplo, se você estiver usando a CLI do .NET, execute o seguinte comando.

dotnet add package Azure.AI.Projects
dotnet add package Azure.Identity

Em seguida, para autenticar suas solicitações de API e executar o programa, use o comando az login para entrar em sua assinatura do Azure.

az login

Use o código a seguir para criar e executar um agente. Para executar esse código, você precisará criar uma cadeia de conexão usando informações do seu projeto. Esta cadeia de caracteres está no formato:

<HostName>;<AzureSubscriptionId>;<ResourceGroup>;<ProjectName>

Gorjeta

Você também pode encontrar sua cadeia de conexão na visão geral do seu projeto no portal do Azure AI Foundry, em Detalhes>do projeto Cadeia de conexão do projeto. Uma captura de tela mostrando a cadeia de conexão no portal do Azure AI Foundry.

HostNamepode ser encontrado navegando até o seu discovery_url e removendo a liderança https:// e a fuga./discovery Para localizar o , discovery_urlexecute este comando da CLI:

az ml workspace show -n {project_name} --resource-group {resource_group_name} --query discovery_url

Por exemplo, sua cadeia de conexão pode ter a seguinte aparência:

eastus.api.azureml.ms;12345678-abcd-1234-9fc6-62780b3d3e05;my-resource-group;my-project-name

Defina essa cadeia de conexão como uma variável de ambiente chamada PROJECT_CONNECTION_STRING.

// Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.
// Licensed under the MIT License.

#nullable disable

using Azure.Identity;

namespace Azure.AI.Projects.Tests;

public class Sample_Agent
{
    static async Task Main()
    {
        var connectionString = Environment.GetEnvironmentVariable("PROJECT_CONNECTION_STRING");

        AgentsClient client = new AgentsClient(connectionString, new DefaultAzureCredential());

        // Step 1: Create an agent
        Response<Agent> agentResponse = await client.CreateAgentAsync(
            model: "gpt-4o-mini",
            name: "My Agent",
            instructions: "You are a helpful agent.",
            tools: new List<ToolDefinition> { new CodeInterpreterToolDefinition() });
        Agent agent = agentResponse.Value;

        // Intermission: agent should now be listed

        Response<PageableList<Agent>> agentListResponse = await client.GetAgentsAsync();

        //// Step 2: Create a thread
        Response<AgentThread> threadResponse = await client.CreateThreadAsync();
        AgentThread thread = threadResponse.Value;

        // Step 3: Add a message to a thread
        Response<ThreadMessage> messageResponse = await client.CreateMessageAsync(
            thread.Id,
            MessageRole.User,
            "I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?");
        ThreadMessage message = messageResponse.Value;

        // Intermission: message is now correlated with thread
        // Intermission: listing messages will retrieve the message just added

        Response<PageableList<ThreadMessage>> messagesListResponse = await client.GetMessagesAsync(thread.Id);
        //Assert.That(messagesListResponse.Value.Data[0].Id == message.Id);

        // Step 4: Run the agent
        Response<ThreadRun> runResponse = await client.CreateRunAsync(
            thread.Id,
            agent.Id,
            additionalInstructions: "");
        ThreadRun run = runResponse.Value;

        do
        {
            await Task.Delay(TimeSpan.FromMilliseconds(500));
            runResponse = await client.GetRunAsync(thread.Id, runResponse.Value.Id);
        }
        while (runResponse.Value.Status == RunStatus.Queued
            || runResponse.Value.Status == RunStatus.InProgress);

        Response<PageableList<ThreadMessage>> afterRunMessagesResponse
            = await client.GetMessagesAsync(thread.Id);
        IReadOnlyList<ThreadMessage> messages = afterRunMessagesResponse.Value.Data;

        // Note: messages iterate from newest to oldest, with the messages[0] being the most recent
        foreach (ThreadMessage threadMessage in messages)
        {
            Console.Write($"{threadMessage.CreatedAt:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - {threadMessage.Role,10}: ");
            foreach (MessageContent contentItem in threadMessage.ContentItems)
            {
                if (contentItem is MessageTextContent textItem)
                {
                    Console.Write(textItem.Text);
                }
                else if (contentItem is MessageImageFileContent imageFileItem)
                {
                    Console.Write($"<image from ID: {imageFileItem.FileId}");
                }
                Console.WriteLine();
            }
        }
    }
}

| Documentação | de referência Exemplos | Biblioteca código | fonte Pacote (PyPi) |

Pré-requisitos

Configurar seu projeto do Hub e Agente do Azure AI

A seção a seguir mostra como configurar os recursos necessários para começar a usar o Azure AI Agent Service:

  1. Criar um Hub de IA do Azure para configurar o ambiente do aplicativo e os recursos do Azure.

  2. Criar um projeto de IA do Azure em seu Hub cria um ponto de extremidade para seu aplicativo chamar e configura serviços de aplicativo para acessar recursos em seu locatário.

  3. Conectando um recurso do Azure OpenAI ou um recurso dos Serviços de IA do Azure

Escolha Configuração Básica ou Padrão do Agente

Configuração básica: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento multilocatários totalmente gerenciados pela Microsoft. Você não tem visibilidade ou controle sobre esses recursos subjacentes do Azure.

Configuração padrão: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento de propriedade do cliente e de locatário único. Com essa configuração, você tem controle total e visibilidade sobre esses recursos, mas incorre em custos com base no seu uso.

Nota

Você pode usar os seguintes modelos de bíceps automatizados para executar um agente padrão ou básico. Você também pode criar um agente básico usando o portal do Azure AI Foundry. Atualmente, o Azure AI Foundry não oferece suporte à configuração padrão do agente.

Descrição e implantação automática Diagrama (clique para ampliar)
Implante uma configuração básica do agente que use a Identidade Gerenciada para autenticação. Recursos para o hub de IA, projeto de IA, conta de armazenamento e serviços de IA são criados para você.

A conta AI Services está conectada ao seu projeto e hub, e um modelo gpt-4o-mini é implantado na região eastus. Um cofre de chaves gerenciado pela Microsoft é usado por padrão.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para a configuração básica do agente.
Implante uma configuração de agente padrão que use a Identidade Gerenciada para autenticação.

Recursos para o hub de IA, projeto de IA, cofre de chaves, conta de armazenamento, serviços de IA e pesquisa de IA são criados para você.

Os Serviços de IA, a Pesquisa de IA, o cofre de chaves e a conta de armazenamento estão conectados ao seu projeto e hub. Um modelo gpt-4o-mini é implantado na região leste.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para configuração padrão do agente.

[Opcional] Seleção de modelo no modelo de implantação automática

Você pode personalizar o modelo usado pelo agente editando os parâmetros do modelo no modelo de implantação automática. Para implantar um modelo diferente, você precisa atualizar pelo menos os modelName parâmetros e modelVersion .

Por padrão, o modelo de implantação é configurado com os seguintes valores:

Parâmetro do modelo Valor Predefinido
nome_modelo GPT-4O-Mini
modelFormat OpenAI (para Azure OpenAI)
modelVersion 2024-07-18
modelSkuName GlobalStandard
modeloLocalização eastus

Importante

Não altere o parâmetro modelFormat.

Os modelos suportam apenas a implementação de modelos OpenAI do Azure. Veja quais modelos do Azure OpenAI são suportados na documentação de suporte do modelo do Azure AI Agent Service.

[Opcional] Use seus próprios recursos durante a configuração do agente

Nota

Se você usar um recurso existente dos Serviços de IA ou do Azure OpenAI, nenhum modelo será implantado. Você pode implantar um modelo no recurso após a conclusão da configuração do agente.

Use um recurso existente de Serviços de IA, Azure OpenAI, Pesquisa de IA e/ou Armazenamento de Blob do Azure fornecendo a ID de recurso de braço completo no arquivo de parâmetros:

  • aiServiceAccountResourceId
  • aiSearchServiceResourceId
  • aiStorageAccountResourceId

Se você quiser usar um recurso existente do Azure OpenAI, precisará atualizar os aiServiceAccountResourceId parâmetros e aiServiceKind no arquivo de parâmetros. O aiServiceKind parâmetro deve ser definido como AzureOpenAI.

Para obter mais informações, consulte como usar seus próprios recursos.

Configurar e executar um agente

Componente Description
Agente IA personalizada que usa modelos de IA em conjunto com ferramentas.
Ferramenta As ferramentas ajudam a ampliar a capacidade de um agente de responder de forma confiável e precisa durante a conversa. Como conectar-se a bases de conhecimento definidas pelo usuário para fundamentar o modelo ou permitir que a pesquisa na Web forneça informações atuais.
Tópico Uma sessão de conversa entre um agente e um usuário. Os threads armazenam mensagens e manipulam automaticamente o truncamento para ajustar o conteúdo ao contexto de um modelo.
Mensagem Uma mensagem criada por um agente ou um usuário. As mensagens podem incluir texto, imagens e outros ficheiros. As mensagens são armazenadas como uma lista no Thread.
Executar Ativação de um agente para começar a ser executado com base no conteúdo do Thread. O agente usa sua configuração e as Mensagens do Thread para executar tarefas chamando modelos e ferramentas. Como parte de uma execução, o agente acrescenta mensagens ao thread.
Etapa de execução Uma lista detalhada das etapas que o agente tomou como parte de uma Execução. Um agente pode chamar ferramentas ou criar mensagens durante sua execução. Examinar as etapas de execução permite entender como o agente está chegando aos resultados.

Execute os seguintes comandos para instalar os pacotes python.

pip install azure-ai-projects
pip install azure-identity

Em seguida, para autenticar suas solicitações de API e executar o programa, use o comando az login para entrar em sua assinatura do Azure.

az login

Use o código a seguir para criar e executar um agente. Para executar esse código, você precisará criar uma cadeia de conexão usando informações do seu projeto. Esta cadeia de caracteres está no formato:

<HostName>;<AzureSubscriptionId>;<ResourceGroup>;<ProjectName>

Gorjeta

Você também pode encontrar sua cadeia de conexão na visão geral do seu projeto no portal do Azure AI Foundry, em Detalhes>do projeto Cadeia de conexão do projeto. Uma captura de tela mostrando a cadeia de conexão no portal do Azure AI Foundry.

HostNamepode ser encontrado navegando até o seu discovery_url e removendo a liderança https:// e a fuga./discovery Para localizar o , discovery_urlexecute este comando da CLI:

az ml workspace show -n {project_name} --resource-group {resource_group_name} --query discovery_url

Por exemplo, sua cadeia de conexão pode ter a seguinte aparência:

eastus.api.azureml.ms;12345678-abcd-1234-9fc6-62780b3d3e05;my-resource-group;my-project-name

Defina essa cadeia de conexão como uma variável de ambiente chamada PROJECT_CONNECTION_STRING.

import os
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import CodeInterpreterTool
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from typing import Any
from pathlib import Path

# Create an Azure AI Client from a connection string, copied from your Azure AI Foundry project.
# At the moment, it should be in the format "<HostName>;<AzureSubscriptionId>;<ResourceGroup>;<ProjectName>"
# HostName can be found by navigating to your discovery_url and removing the leading "https://" and trailing "/discovery"
# To find your discovery_url, run the CLI command: az ml workspace show -n {project_name} --resource-group {resource_group_name} --query discovery_url
# Project Connection example: eastus.api.azureml.ms;12345678-abcd-1234-9fc6-62780b3d3e05;my-resource-group;my-project-name
# Customer needs to login to Azure subscription via Azure CLI and set the environment variables

project_client = AIProjectClient.from_connection_string(
    credential=DefaultAzureCredential(), conn_str=os.environ["PROJECT_CONNECTION_STRING"]
)

with project_client:
    # Create an instance of the CodeInterpreterTool
    code_interpreter = CodeInterpreterTool()

    # The CodeInterpreterTool needs to be included in creation of the agent
    agent = project_client.agents.create_agent(
        model="gpt-4o-mini",
        name="my-agent",
        instructions="You are helpful agent",
        tools=code_interpreter.definitions,
        tool_resources=code_interpreter.resources,
    )
    print(f"Created agent, agent ID: {agent.id}")

    # Create a thread
    thread = project_client.agents.create_thread()
    print(f"Created thread, thread ID: {thread.id}")

    # Create a message
    message = project_client.agents.create_message(
        thread_id=thread.id,
        role="user",
        content="Could you please create a bar chart for the operating profit using the following data and provide the file to me? Company A: $1.2 million, Company B: $2.5 million, Company C: $3.0 million, Company D: $1.8 million",
    )
    print(f"Created message, message ID: {message.id}")

    # Run the agent
    run = project_client.agents.create_and_process_run(thread_id=thread.id, assistant_id=agent.id)
    print(f"Run finished with status: {run.status}")

    if run.status == "failed":
        # Check if you got "Rate limit is exceeded.", then you want to get more quota
        print(f"Run failed: {run.last_error}")

    # Get messages from the thread
    messages = project_client.agents.list_messages(thread_id=thread.id)
    print(f"Messages: {messages}")

    # Get the last message from the sender
    last_msg = messages.get_last_text_message_by_role("assistant")
    if last_msg:
        print(f"Last Message: {last_msg.text.value}")

    # Generate an image file for the bar chart
    for image_content in messages.image_contents:
        print(f"Image File ID: {image_content.image_file.file_id}")
        file_name = f"{image_content.image_file.file_id}_image_file.png"
        project_client.agents.save_file(file_id=image_content.image_file.file_id, file_name=file_name)
        print(f"Saved image file to: {Path.cwd() / file_name}")

    # Print the file path(s) from the messages
    for file_path_annotation in messages.file_path_annotations:
        print(f"File Paths:")
        print(f"Type: {file_path_annotation.type}")
        print(f"Text: {file_path_annotation.text}")
        print(f"File ID: {file_path_annotation.file_path.file_id}")
        print(f"Start Index: {file_path_annotation.start_index}")
        print(f"End Index: {file_path_annotation.end_index}")
        project_client.agents.save_file(file_id=file_path_annotation.file_path.file_id, file_name=Path(file_path_annotation.text).name)

    # Delete the agent once done
    project_client.agents.delete_agent(agent.id)
    print("Deleted agent")

| Documentação | de referência Pacote de código-fonte | da biblioteca (PyPi) |

Pré-requisitos

Configurar seu projeto do Hub e Agente do Azure AI

A seção a seguir mostra como configurar os recursos necessários para começar a usar o Azure AI Agent Service:

  1. Criar um Hub de IA do Azure para configurar o ambiente do aplicativo e os recursos do Azure.

  2. Criar um projeto de IA do Azure em seu Hub cria um ponto de extremidade para seu aplicativo chamar e configura serviços de aplicativo para acessar recursos em seu locatário.

  3. Conectando um recurso do Azure OpenAI ou um recurso dos Serviços de IA do Azure

Escolha Configuração Básica ou Padrão do Agente

Configuração básica: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento multilocatários totalmente gerenciados pela Microsoft. Você não tem visibilidade ou controle sobre esses recursos subjacentes do Azure.

Configuração padrão: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento de propriedade do cliente e de locatário único. Com essa configuração, você tem controle total e visibilidade sobre esses recursos, mas incorre em custos com base no seu uso.

Nota

Você pode usar os seguintes modelos de bíceps automatizados para executar um agente padrão ou básico. Você também pode criar um agente básico usando o portal do Azure AI Foundry. Atualmente, o Azure AI Foundry não oferece suporte à configuração padrão do agente.

Descrição e implantação automática Diagrama (clique para ampliar)
Implante uma configuração básica do agente que use a Identidade Gerenciada para autenticação. Recursos para o hub de IA, projeto de IA, conta de armazenamento e serviços de IA são criados para você.

A conta AI Services está conectada ao seu projeto e hub, e um modelo gpt-4o-mini é implantado na região eastus. Um cofre de chaves gerenciado pela Microsoft é usado por padrão.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para a configuração básica do agente.
Implante uma configuração de agente padrão que use a Identidade Gerenciada para autenticação.

Recursos para o hub de IA, projeto de IA, cofre de chaves, conta de armazenamento, serviços de IA e pesquisa de IA são criados para você.

Os Serviços de IA, a Pesquisa de IA, o cofre de chaves e a conta de armazenamento estão conectados ao seu projeto e hub. Um modelo gpt-4o-mini é implantado na região leste.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para configuração padrão do agente.

[Opcional] Seleção de modelo no modelo de implantação automática

Você pode personalizar o modelo usado pelo agente editando os parâmetros do modelo no modelo de implantação automática. Para implantar um modelo diferente, você precisa atualizar pelo menos os modelName parâmetros e modelVersion .

Por padrão, o modelo de implantação é configurado com os seguintes valores:

Parâmetro do modelo Valor Predefinido
nome_modelo GPT-4O-Mini
modelFormat OpenAI (para Azure OpenAI)
modelVersion 2024-07-18
modelSkuName GlobalStandard
modeloLocalização eastus

Importante

Não altere o parâmetro modelFormat.

Os modelos suportam apenas a implementação de modelos OpenAI do Azure. Veja quais modelos do Azure OpenAI são suportados na documentação de suporte do modelo do Azure AI Agent Service.

[Opcional] Use seus próprios recursos durante a configuração do agente

Nota

Se você usar um recurso existente dos Serviços de IA ou do Azure OpenAI, nenhum modelo será implantado. Você pode implantar um modelo no recurso após a conclusão da configuração do agente.

Use um recurso existente de Serviços de IA, Azure OpenAI, Pesquisa de IA e/ou Armazenamento de Blob do Azure fornecendo a ID de recurso de braço completo no arquivo de parâmetros:

  • aiServiceAccountResourceId
  • aiSearchServiceResourceId
  • aiStorageAccountResourceId

Se você quiser usar um recurso existente do Azure OpenAI, precisará atualizar os aiServiceAccountResourceId parâmetros e aiServiceKind no arquivo de parâmetros. O aiServiceKind parâmetro deve ser definido como AzureOpenAI.

Para obter mais informações, consulte como usar seus próprios recursos.

Configurar e executar um agente

Componente Description
Agente IA personalizada que usa modelos de IA em conjunto com ferramentas.
Ferramenta As ferramentas ajudam a ampliar a capacidade de um agente de responder de forma confiável e precisa durante a conversa. Como conectar-se a bases de conhecimento definidas pelo usuário para fundamentar o modelo ou permitir que a pesquisa na Web forneça informações atuais.
Tópico Uma sessão de conversa entre um agente e um usuário. Os threads armazenam mensagens e manipulam automaticamente o truncamento para ajustar o conteúdo ao contexto de um modelo.
Mensagem Uma mensagem criada por um agente ou um usuário. As mensagens podem incluir texto, imagens e outros ficheiros. As mensagens são armazenadas como uma lista no Thread.
Executar Ativação de um agente para começar a ser executado com base no conteúdo do Thread. O agente usa sua configuração e as Mensagens do Thread para executar tarefas chamando modelos e ferramentas. Como parte de uma execução, o agente acrescenta mensagens ao thread.
Etapa de execução Uma lista detalhada das etapas que o agente tomou como parte de uma Execução. Um agente pode chamar ferramentas ou criar mensagens durante sua execução. Examinar as etapas de execução permite entender como o agente está chegando aos resultados.

Execute os seguintes comandos para instalar os pacotes python.

pip install azure-ai-projects
pip install azure-identity
pip install openai

Em seguida, para autenticar suas solicitações de API e executar o programa, use o comando az login para entrar em sua assinatura do Azure.

az login

Use o código a seguir para criar e executar um agente. Para executar esse código, você precisará criar uma cadeia de conexão usando informações do seu projeto. Esta cadeia de caracteres está no formato:

<HostName>;<AzureSubscriptionId>;<ResourceGroup>;<ProjectName>

Gorjeta

Você também pode encontrar sua cadeia de conexão na visão geral do seu projeto no portal do Azure AI Foundry, em Detalhes>do projeto Cadeia de conexão do projeto. Uma captura de tela mostrando a cadeia de conexão no portal do Azure AI Foundry.

HostNamepode ser encontrado navegando até o seu discovery_url e removendo a liderança https:// e a fuga./discovery Para localizar o , discovery_urlexecute este comando da CLI:

az ml workspace show -n {project_name} --resource-group {resource_group_name} --query discovery_url

Por exemplo, sua cadeia de conexão pode ter a seguinte aparência:

eastus.api.azureml.ms;12345678-abcd-1234-9fc6-62780b3d3e05;my-resource-group;my-project-name

Defina essa cadeia de conexão como uma variável de ambiente chamada PROJECT_CONNECTION_STRING.

import os, time
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from openai import AzureOpenAI


with AIProjectClient.from_connection_string(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    conn_str=os.environ["PROJECT_CONNECTION_STRING"],
) as project_client:

    # Explicit type hinting for IntelliSense
    client: AzureOpenAI = project_client.inference.get_azure_openai_client(
        # The latest API version is 2024-10-01-preview
        api_version = os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_VERSION"),
    )

    with client:
        agent = client.beta.assistants.create(
            model="gpt-4o-mini", name="my-agent", instructions="You are a helpful agent"
        )
        print(f"Created agent, agent ID: {agent.id}")

        thread = client.beta.threads.create()
        print(f"Created thread, thread ID: {thread.id}")

        message = client.beta.threads.messages.create(thread_id=thread.id, role="user", content="Hello, tell me a joke")
        print(f"Created message, message ID: {message.id}")

        run = client.beta.threads.runs.create(thread_id=thread.id, assistant_id=agent.id)

        # Poll the run while run status is queued or in progress
        while run.status in ["queued", "in_progress", "requires_action"]:
            time.sleep(1)  # Wait for a second
            run = client.beta.threads.runs.retrieve(thread_id=thread.id, run_id=run.id)
            print(f"Run status: {run.status}")

        client.beta.assistants.delete(agent.id)
        print("Deleted agent")

        messages = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread.id)
        print(f"Messages: {messages}")

| Documentação | de referência Exemplos | Biblioteca código | fonte Pacote (npm) |

Pré-requisitos

Configurar seu projeto do Hub e Agente do Azure AI

A seção a seguir mostra como configurar os recursos necessários para começar a usar o Azure AI Agent Service:

  1. Criar um Hub de IA do Azure para configurar o ambiente do aplicativo e os recursos do Azure.

  2. Criar um projeto de IA do Azure em seu Hub cria um ponto de extremidade para seu aplicativo chamar e configura serviços de aplicativo para acessar recursos em seu locatário.

  3. Conectando um recurso do Azure OpenAI ou um recurso dos Serviços de IA do Azure

Escolha Configuração Básica ou Padrão do Agente

Configuração básica: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento multilocatários totalmente gerenciados pela Microsoft. Você não tem visibilidade ou controle sobre esses recursos subjacentes do Azure.

Configuração padrão: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento de propriedade do cliente e de locatário único. Com essa configuração, você tem controle total e visibilidade sobre esses recursos, mas incorre em custos com base no seu uso.

Nota

Você pode usar os seguintes modelos de bíceps automatizados para executar um agente padrão ou básico. Você também pode criar um agente básico usando o portal do Azure AI Foundry. Atualmente, o Azure AI Foundry não oferece suporte à configuração padrão do agente.

Descrição e implantação automática Diagrama (clique para ampliar)
Implante uma configuração básica do agente que use a Identidade Gerenciada para autenticação. Recursos para o hub de IA, projeto de IA, conta de armazenamento e serviços de IA são criados para você.

A conta AI Services está conectada ao seu projeto e hub, e um modelo gpt-4o-mini é implantado na região eastus. Um cofre de chaves gerenciado pela Microsoft é usado por padrão.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para a configuração básica do agente.
Implante uma configuração de agente padrão que use a Identidade Gerenciada para autenticação.

Recursos para o hub de IA, projeto de IA, cofre de chaves, conta de armazenamento, serviços de IA e pesquisa de IA são criados para você.

Os Serviços de IA, a Pesquisa de IA, o cofre de chaves e a conta de armazenamento estão conectados ao seu projeto e hub. Um modelo gpt-4o-mini é implantado na região leste.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para configuração padrão do agente.

[Opcional] Seleção de modelo no modelo de implantação automática

Você pode personalizar o modelo usado pelo agente editando os parâmetros do modelo no modelo de implantação automática. Para implantar um modelo diferente, você precisa atualizar pelo menos os modelName parâmetros e modelVersion .

Por padrão, o modelo de implantação é configurado com os seguintes valores:

Parâmetro do modelo Valor Predefinido
nome_modelo GPT-4O-Mini
modelFormat OpenAI (para Azure OpenAI)
modelVersion 2024-07-18
modelSkuName GlobalStandard
modeloLocalização eastus

Importante

Não altere o parâmetro modelFormat.

Os modelos suportam apenas a implementação de modelos OpenAI do Azure. Veja quais modelos do Azure OpenAI são suportados na documentação de suporte do modelo do Azure AI Agent Service.

[Opcional] Use seus próprios recursos durante a configuração do agente

Nota

Se você usar um recurso existente dos Serviços de IA ou do Azure OpenAI, nenhum modelo será implantado. Você pode implantar um modelo no recurso após a conclusão da configuração do agente.

Use um recurso existente de Serviços de IA, Azure OpenAI, Pesquisa de IA e/ou Armazenamento de Blob do Azure fornecendo a ID de recurso de braço completo no arquivo de parâmetros:

  • aiServiceAccountResourceId
  • aiSearchServiceResourceId
  • aiStorageAccountResourceId

Se você quiser usar um recurso existente do Azure OpenAI, precisará atualizar os aiServiceAccountResourceId parâmetros e aiServiceKind no arquivo de parâmetros. O aiServiceKind parâmetro deve ser definido como AzureOpenAI.

Para obter mais informações, consulte como usar seus próprios recursos.

Configurar e executar um agente

Componente Description
Agente IA personalizada que usa modelos de IA em conjunto com ferramentas.
Ferramenta As ferramentas ajudam a ampliar a capacidade de um agente de responder de forma confiável e precisa durante a conversa. Como conectar-se a bases de conhecimento definidas pelo usuário para fundamentar o modelo ou permitir que a pesquisa na Web forneça informações atuais.
Tópico Uma sessão de conversa entre um agente e um usuário. Os threads armazenam mensagens e manipulam automaticamente o truncamento para ajustar o conteúdo ao contexto de um modelo.
Mensagem Uma mensagem criada por um agente ou um usuário. As mensagens podem incluir texto, imagens e outros ficheiros. As mensagens são armazenadas como uma lista no Thread.
Executar Ativação de um agente para começar a ser executado com base no conteúdo do Thread. O agente usa sua configuração e as Mensagens do Thread para executar tarefas chamando modelos e ferramentas. Como parte de uma execução, o agente acrescenta mensagens ao thread.
Etapa de execução Uma lista detalhada das etapas que o agente tomou como parte de uma Execução. Um agente pode chamar ferramentas ou criar mensagens durante sua execução. Examinar as etapas de execução permite entender como o agente está chegando aos resultados.

Execute os seguintes comandos para instalar os pacotes npm.

npm install @azure/ai-projects
npm install @azure/identity

Em seguida, para autenticar suas solicitações de API e executar o programa, use o comando az login para entrar em sua assinatura do Azure.

az login

Use o código a seguir para criar e executar um agente. Para executar esse código, você precisará criar uma cadeia de conexão usando informações do seu projeto. Esta cadeia de caracteres está no formato:

<HostName>;<AzureSubscriptionId>;<ResourceGroup>;<ProjectName>

Gorjeta

Você também pode encontrar sua cadeia de conexão na visão geral do seu projeto no portal do Azure AI Foundry, em Detalhes>do projeto Cadeia de conexão do projeto. Uma captura de tela mostrando a cadeia de conexão no portal do Azure AI Foundry.

HostNamepode ser encontrado navegando até o seu discovery_url e removendo a liderança https:// e a fuga./discovery Para localizar o , discovery_urlexecute este comando da CLI:

az ml workspace show -n {project_name} --resource-group {resource_group_name} --query discovery_url

Por exemplo, sua cadeia de conexão pode ter a seguinte aparência:

eastus.api.azureml.ms;12345678-abcd-1234-9fc6-62780b3d3e05;my-resource-group;my-project-name

Defina essa cadeia de conexão como uma variável de ambiente chamada PROJECT_CONNECTION_STRING.

// index.js

import {
  AIProjectsClient,
  DoneEvent,
  ErrorEvent,
  isOutputOfType,
  MessageStreamEvent,
  RunStreamEvent,
  ToolUtility,
} from "@azure/ai-projects";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const connectionString =
  process.env["AZURE_AI_PROJECTS_CONNECTION_STRING"] || "<project connection string>";

if (!connectionString) {
  throw new Error("AZURE_AI_PROJECTS_CONNECTION_STRING must be set in the environment variables");
}

export async function main() {
  const client = AIProjectsClient.fromConnectionString(
    connectionString || "",
    new DefaultAzureCredential(),
  );

  // Step 1 code interpreter tool
  const codeInterpreterTool = ToolUtility.createCodeInterpreterTool();

  // Step 2 an agent
  const agent = await client.agents.createAgent("gpt-4o-mini", {
    name: "my-agent",
    instructions: "You are a helpful agent",
    tools: [codeInterpreterTool.definition],
    toolResources: codeInterpreterTool.resources,
  });

  // Step 3 a thread
  const thread = await client.agents.createThread();

  // Step 4 a message to thread
  await client.agents.createMessage(
    thread.id, {
    role: "user",
    content: "I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?",
  });

  // Intermission is now correlated with thread
  // Intermission messages will retrieve the message just added

  // Step 5 the agent
  const streamEventMessages = await client.agents.createRun(thread.id, agent.id).stream();

  for await (const eventMessage of streamEventMessages) {
    switch (eventMessage.event) {
      case RunStreamEvent.ThreadRunCreated:
        break;
      case MessageStreamEvent.ThreadMessageDelta:
        {
          const messageDelta = eventMessage.data;
          messageDelta.delta.content.forEach((contentPart) => {
            if (contentPart.type === "text") {
              const textContent = contentPart;
              const textValue = textContent.text?.value || "No text";
            }
          });
        }
        break;

      case RunStreamEvent.ThreadRunCompleted:
        break;
      case ErrorEvent.Error:
        console.log(`An error occurred. Data ${eventMessage.data}`);
        break;
      case DoneEvent.Done:
        break;
    }
  }

  // 6. Print the messages from the agent
  const messages = await client.agents.listMessages(thread.id);

  // Messages iterate from oldest to newest
  // messages[0] is the most recent
  for (let i = messages.data.length - 1; i >= 0; i--) {
    const m = messages.data[i];
    if (isOutputOfType(m.content[0], "text")) {
      const textContent = m.content[0];
      console.log(`${textContent.text.value}`);
      console.log(`---------------------------------`);
    }
  }

  // 7. Delete the agent once done
  await client.agents.deleteAgent(agent.id);
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

A saída contém o prompt e as respostas.

I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?
---------------------------------
Sure! I can help you solve the equation \(3x + 11 = 14\).

To solve this equation, we need to isolate the variable \(x\). Let's go ahead and solve it.
---------------------------------
The solution to the equation \(3x + 11 = 14\) is \(x = 1\). 

Therefore, the value of \(x\) that satisfies the equation is 1. 

Let me know if you need help with anything else!
---------------------------------

| Documentação | de referência Exemplos | Biblioteca código | fonte Pacote (npm) |

Pré-requisitos

Configurar seu projeto do Hub e Agente do Azure AI

A seção a seguir mostra como configurar os recursos necessários para começar a usar o Azure AI Agent Service:

  1. Criar um Hub de IA do Azure para configurar o ambiente do aplicativo e os recursos do Azure.

  2. Criar um projeto de IA do Azure em seu Hub cria um ponto de extremidade para seu aplicativo chamar e configura serviços de aplicativo para acessar recursos em seu locatário.

  3. Conectando um recurso do Azure OpenAI ou um recurso dos Serviços de IA do Azure

Escolha Configuração Básica ou Padrão do Agente

Configuração básica: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento multilocatários totalmente gerenciados pela Microsoft. Você não tem visibilidade ou controle sobre esses recursos subjacentes do Azure.

Configuração padrão: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento de propriedade do cliente e de locatário único. Com essa configuração, você tem controle total e visibilidade sobre esses recursos, mas incorre em custos com base no seu uso.

Nota

Você pode usar os seguintes modelos de bíceps automatizados para executar um agente padrão ou básico. Você também pode criar um agente básico usando o portal do Azure AI Foundry. Atualmente, o Azure AI Foundry não oferece suporte à configuração padrão do agente.

Descrição e implantação automática Diagrama (clique para ampliar)
Implante uma configuração básica do agente que use a Identidade Gerenciada para autenticação. Recursos para o hub de IA, projeto de IA, conta de armazenamento e serviços de IA são criados para você.

A conta AI Services está conectada ao seu projeto e hub, e um modelo gpt-4o-mini é implantado na região eastus. Um cofre de chaves gerenciado pela Microsoft é usado por padrão.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para a configuração básica do agente.
Implante uma configuração de agente padrão que use a Identidade Gerenciada para autenticação.

Recursos para o hub de IA, projeto de IA, cofre de chaves, conta de armazenamento, serviços de IA e pesquisa de IA são criados para você.

Os Serviços de IA, a Pesquisa de IA, o cofre de chaves e a conta de armazenamento estão conectados ao seu projeto e hub. Um modelo gpt-4o-mini é implantado na região leste.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para configuração padrão do agente.

[Opcional] Seleção de modelo no modelo de implantação automática

Você pode personalizar o modelo usado pelo agente editando os parâmetros do modelo no modelo de implantação automática. Para implantar um modelo diferente, você precisa atualizar pelo menos os modelName parâmetros e modelVersion .

Por padrão, o modelo de implantação é configurado com os seguintes valores:

Parâmetro do modelo Valor Predefinido
nome_modelo GPT-4O-Mini
modelFormat OpenAI (para Azure OpenAI)
modelVersion 2024-07-18
modelSkuName GlobalStandard
modeloLocalização eastus

Importante

Não altere o parâmetro modelFormat.

Os modelos suportam apenas a implementação de modelos OpenAI do Azure. Veja quais modelos do Azure OpenAI são suportados na documentação de suporte do modelo do Azure AI Agent Service.

[Opcional] Use seus próprios recursos durante a configuração do agente

Nota

Se você usar um recurso existente dos Serviços de IA ou do Azure OpenAI, nenhum modelo será implantado. Você pode implantar um modelo no recurso após a conclusão da configuração do agente.

Use um recurso existente de Serviços de IA, Azure OpenAI, Pesquisa de IA e/ou Armazenamento de Blob do Azure fornecendo a ID de recurso de braço completo no arquivo de parâmetros:

  • aiServiceAccountResourceId
  • aiSearchServiceResourceId
  • aiStorageAccountResourceId

Se você quiser usar um recurso existente do Azure OpenAI, precisará atualizar os aiServiceAccountResourceId parâmetros e aiServiceKind no arquivo de parâmetros. O aiServiceKind parâmetro deve ser definido como AzureOpenAI.

Para obter mais informações, consulte como usar seus próprios recursos.

Configurar e executar um agente

Componente Description
Agente IA personalizada que usa modelos de IA em conjunto com ferramentas.
Ferramenta As ferramentas ajudam a ampliar a capacidade de um agente de responder de forma confiável e precisa durante a conversa. Como conectar-se a bases de conhecimento definidas pelo usuário para fundamentar o modelo ou permitir que a pesquisa na Web forneça informações atuais.
Tópico Uma sessão de conversa entre um agente e um usuário. Os threads armazenam mensagens e manipulam automaticamente o truncamento para ajustar o conteúdo ao contexto de um modelo.
Mensagem Uma mensagem criada por um agente ou um usuário. As mensagens podem incluir texto, imagens e outros ficheiros. As mensagens são armazenadas como uma lista no Thread.
Executar Ativação de um agente para começar a ser executado com base no conteúdo do Thread. O agente usa sua configuração e as Mensagens do Thread para executar tarefas chamando modelos e ferramentas. Como parte de uma execução, o agente acrescenta mensagens ao thread.
Etapa de execução Uma lista detalhada das etapas que o agente tomou como parte de uma Execução. Um agente pode chamar ferramentas ou criar mensagens durante sua execução. Examinar as etapas de execução permite entender como o agente está chegando aos resultados.

Execute os seguintes comandos para instalar os pacotes npm.

npm install @azure/ai-projects
npm install @azure/identity

Em seguida, para autenticar suas solicitações de API e executar o programa, use o comando az login para entrar em sua assinatura do Azure.

az login

Use o código a seguir para criar e executar um agente. Para executar esse código, você precisará criar uma cadeia de conexão usando informações do seu projeto. Esta cadeia de caracteres está no formato:

<HostName>;<AzureSubscriptionId>;<ResourceGroup>;<ProjectName>

Gorjeta

Você também pode encontrar sua cadeia de conexão na visão geral do seu projeto no portal do Azure AI Foundry, em Detalhes>do projeto Cadeia de conexão do projeto. Uma captura de tela mostrando a cadeia de conexão no portal do Azure AI Foundry.

HostNamepode ser encontrado navegando até o seu discovery_url e removendo a liderança https:// e a fuga./discovery Para localizar o , discovery_urlexecute este comando da CLI:

az ml workspace show -n {project_name} --resource-group {resource_group_name} --query discovery_url

Por exemplo, sua cadeia de conexão pode ter a seguinte aparência:

eastus.api.azureml.ms;12345678-abcd-1234-9fc6-62780b3d3e05;my-resource-group;my-project-name

Defina essa cadeia de conexão como uma variável de ambiente chamada PROJECT_CONNECTION_STRING.

// index.ts

import type {
  MessageDeltaChunk,
  MessageDeltaTextContent,
  MessageTextContentOutput,
} from "@azure/ai-projects";
import {
  AIProjectsClient,
  DoneEvent,
  ErrorEvent,
  isOutputOfType,
  MessageStreamEvent,
  RunStreamEvent,
  ToolUtility,
} from "@azure/ai-projects";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const connectionString =
  process.env["AZURE_AI_PROJECTS_CONNECTION_STRING"] || "<project connection string>";

if (!connectionString) {
  throw new Error("AZURE_AI_PROJECTS_CONNECTION_STRING must be set in the environment variables");
}

export async function main(): Promise<void> {
  const client = AIProjectsClient.fromConnectionString(
    connectionString || "",
    new DefaultAzureCredential(),
  );

  // Step 1: Create code interpreter tool
  const codeInterpreterTool = ToolUtility.createCodeInterpreterTool();

  // Step 2: Create an agent
  const agent = await client.agents.createAgent("gpt-4o-mini", {
    name: "my-agent",
    instructions: "You are a helpful agent",
    tools: [codeInterpreterTool.definition],
    toolResources: codeInterpreterTool.resources,
  });

  // Step 3: Create a thread
  const thread = await client.agents.createThread();

  // Step 4: Add a message to thread
  await client.agents.createMessage(
    thread.id, {
    role: "user",
    content: "I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?",
  });

  // Intermission: message is now correlated with thread
  // Intermission: listing messages will retrieve the message just added

  // Step 5: Run the agent
  const streamEventMessages = await client.agents.createRun(thread.id, agent.id).stream();

  for await (const eventMessage of streamEventMessages) {
    switch (eventMessage.event) {
      case RunStreamEvent.ThreadRunCreated:
        break;
      case MessageStreamEvent.ThreadMessageDelta:
        {
          const messageDelta = eventMessage.data as MessageDeltaChunk;
          messageDelta.delta.content.forEach((contentPart) => {
            if (contentPart.type === "text") {
              const textContent = contentPart as MessageDeltaTextContent;
              const textValue = textContent.text?.value || "No text";
            }
          });
        }
        break;

      case RunStreamEvent.ThreadRunCompleted:
        break;
      case ErrorEvent.Error:
        console.log(`An error occurred. Data ${eventMessage.data}`);
        break;
      case DoneEvent.Done:
        break;
    }
  }

  // 6. Print the messages from the agent
  const messages = await client.agents.listMessages(thread.id);

  // Messages iterate from oldest to newest
  // messages[0] is the most recent
  for (let i = messages.data.length - 1; i >= 0; i--) {
    const m = messages.data[i];
    if (isOutputOfType<MessageTextContentOutput>(m.content[0], "text")) {
      const textContent = m.content[0] as MessageTextContentOutput;
      console.log(`${textContent.text.value}`);
      console.log(`---------------------------------`);
    }
  }

  // 7. Delete the agent once done
  await client.agents.deleteAgent(agent.id);
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

A saída contém o prompt e as respostas.

I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?
---------------------------------
Sure! I can help you solve the equation \(3x + 11 = 14\).

To solve this equation, we need to isolate the variable \(x\). Let's go ahead and solve it.
---------------------------------
The solution to the equation \(3x + 11 = 14\) is \(x = 1\). 

Therefore, the value of \(x\) that satisfies the equation is 1. 

Let me know if you need help with anything else!
---------------------------------

| Documentação de referência |

Pré-requisitos

  • Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente.
  • Verifique se você tem a função RBAC do Desenvolvedor de IAdo Azure atribuída no nível apropriado.
  • Você precisa da função Usuário OpenAI dos Serviços Cognitivos atribuída para usar o recurso Serviços de IA do Azure.
  • Instale a CLI do Azure e a extensão de aprendizado de máquina. Se você já tiver a CLI instalada, verifique se ela está atualizada para a versão mais recente.

Configurar seu projeto do Hub e Agente do Azure AI

A seção a seguir mostra como configurar os recursos necessários para começar a usar o Azure AI Agent Service:

  1. Criar um Hub de IA do Azure para configurar o ambiente do aplicativo e os recursos do Azure.

  2. Criar um projeto de IA do Azure em seu Hub cria um ponto de extremidade para seu aplicativo chamar e configura serviços de aplicativo para acessar recursos em seu locatário.

  3. Conectando um recurso do Azure OpenAI ou um recurso dos Serviços de IA do Azure

Escolha Configuração Básica ou Padrão do Agente

Configuração básica: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento multilocatários totalmente gerenciados pela Microsoft. Você não tem visibilidade ou controle sobre esses recursos subjacentes do Azure.

Configuração padrão: os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento de propriedade do cliente e de locatário único. Com essa configuração, você tem controle total e visibilidade sobre esses recursos, mas incorre em custos com base no seu uso.

Nota

Você pode usar os seguintes modelos de bíceps automatizados para executar um agente padrão ou básico. Você também pode criar um agente básico usando o portal do Azure AI Foundry. Atualmente, o Azure AI Foundry não oferece suporte à configuração padrão do agente.

Descrição e implantação automática Diagrama (clique para ampliar)
Implante uma configuração básica do agente que use a Identidade Gerenciada para autenticação. Recursos para o hub de IA, projeto de IA, conta de armazenamento e serviços de IA são criados para você.

A conta AI Services está conectada ao seu projeto e hub, e um modelo gpt-4o-mini é implantado na região eastus. Um cofre de chaves gerenciado pela Microsoft é usado por padrão.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para a configuração básica do agente.
Implante uma configuração de agente padrão que use a Identidade Gerenciada para autenticação.

Recursos para o hub de IA, projeto de IA, cofre de chaves, conta de armazenamento, serviços de IA e pesquisa de IA são criados para você.

Os Serviços de IA, a Pesquisa de IA, o cofre de chaves e a conta de armazenamento estão conectados ao seu projeto e hub. Um modelo gpt-4o-mini é implantado na região leste.

Implementar no Azure 		Um diagrama de arquitetura para configuração padrão do agente.

[Opcional] Seleção de modelo no modelo de implantação automática

Você pode personalizar o modelo usado pelo agente editando os parâmetros do modelo no modelo de implantação automática. Para implantar um modelo diferente, você precisa atualizar pelo menos os modelName parâmetros e modelVersion .

Por padrão, o modelo de implantação é configurado com os seguintes valores:

Parâmetro do modelo Valor Predefinido
nome_modelo GPT-4O-Mini
modelFormat OpenAI (para Azure OpenAI)
modelVersion 2024-07-18
modelSkuName GlobalStandard
modeloLocalização eastus

Importante

Não altere o parâmetro modelFormat.

Os modelos suportam apenas a implementação de modelos OpenAI do Azure. Veja quais modelos do Azure OpenAI são suportados na documentação de suporte do modelo do Azure AI Agent Service.

[Opcional] Use seus próprios recursos durante a configuração do agente

Nota

Se você usar um recurso existente dos Serviços de IA ou do Azure OpenAI, nenhum modelo será implantado. Você pode implantar um modelo no recurso após a conclusão da configuração do agente.

Use um recurso existente de Serviços de IA, Azure OpenAI, Pesquisa de IA e/ou Armazenamento de Blob do Azure fornecendo a ID de recurso de braço completo no arquivo de parâmetros:

  • aiServiceAccountResourceId
  • aiSearchServiceResourceId
  • aiStorageAccountResourceId

Se você quiser usar um recurso existente do Azure OpenAI, precisará atualizar os aiServiceAccountResourceId parâmetros e aiServiceKind no arquivo de parâmetros. O aiServiceKind parâmetro deve ser definido como AzureOpenAI.

Para obter mais informações, consulte como usar seus próprios recursos.

Configurar e executar um agente

Componente Description
Agente IA personalizada que usa modelos de IA em conjunto com ferramentas.
Ferramenta As ferramentas ajudam a ampliar a capacidade de um agente de responder de forma confiável e precisa durante a conversa. Como conectar-se a bases de conhecimento definidas pelo usuário para fundamentar o modelo ou permitir que a pesquisa na Web forneça informações atuais.
Tópico Uma sessão de conversa entre um agente e um usuário. Os threads armazenam mensagens e manipulam automaticamente o truncamento para ajustar o conteúdo ao contexto de um modelo.
Mensagem Uma mensagem criada por um agente ou um usuário. As mensagens podem incluir texto, imagens e outros ficheiros. As mensagens são armazenadas como uma lista no Thread.
Executar Ativação de um agente para começar a ser executado com base no conteúdo do Thread. O agente usa sua configuração e as Mensagens do Thread para executar tarefas chamando modelos e ferramentas. Como parte de uma execução, o agente acrescenta mensagens ao thread.
Etapa de execução Uma lista detalhada das etapas que o agente tomou como parte de uma Execução. Um agente pode chamar ferramentas ou criar mensagens durante sua execução. Examinar as etapas de execução permite entender como o agente está chegando aos resultados.

Para autenticar suas solicitações de API, use o comando az login para entrar em sua assinatura do Azure.

az login

Em seguida, você precisará buscar o token Entra ID para fornecer como autorização para as chamadas de API. Buscar o token usando o comando CLI:

az account get-access-token --resource 'https://ml.azure.com/' | jq -r .accessToken | tr -d '"'

Defina o token de acesso como uma variável de ambiente chamada AZURE_AI_AGENTS_TOKEN.

Para fazer chamadas de API REST com êxito para o Serviço de Agentes de IA do Azure, você precisará usar o ponto de extremidade conforme abaixo:

https://<HostName>/agents/v1.0/subscriptions/<AzureSubscriptionId>/resourceGroups/<ResourceGroup>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<ProjectName>

HostNamepode ser encontrado navegando até o seu discovery_url e removendo a liderança https:// e a fuga./discovery Para localizar o , discovery_urlexecute este comando da CLI:

az ml workspace show -n {project_name} --subscription {subscription_name} --resource-group {resource_group_name} --query discovery_url

Por exemplo, seu ponto de extremidade pode se parecer com:

https://eastus.api.azureml.ms/agents/v1.0/subscriptions/12345678-abcd-1234-abcd-123456789000/resourceGroups/my-resource-group/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-project-name

Defina esse ponto de extremidade como uma variável de ambiente chamada AZURE_AI_AGENTS_ENDPOINT.

Criar um agente

Nota

Com o Azure AI Agents Service, o parâmetro requer o nome da implantação do model modelo. Se o nome da implantação do modelo for diferente do nome do modelo subjacente, você ajustará o código para "model": "{your-custom-model-deployment-name}".

curl $AZURE_AI_AGENTS_ENDPOINT/assistants?api-version=2024-12-01-preview \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AGENTS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "instructions": "You are a helpful agent.",
    "name": "my-agent",
    "tools": [{"type": "code_interpreter"}],
    "model": "gpt-4o-mini"
  }'

Criar um thread

curl $AZURE_AI_AGENTS_ENDPOINT/threads?api-version=2024-12-01-preview \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AGENTS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d ''

Adicionar uma pergunta de usuário ao thread

curl $AZURE_AI_AGENTS_ENDPOINT/threads/thread_abc123/messages?api-version=2024-12-01-preview \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AGENTS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
      "role": "user",
      "content": "I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?"
    }'

Executar o thread

curl $AZURE_AI_AGENTS_ENDPOINT/threads/thread_abc123/runs?api-version=2024-12-01-preview \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AGENTS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "assistant_id": "asst_abc123",
  }'

Recuperar o status da execução

curl $AZURE_AI_AGENTS_ENDPOINT/threads/thread_abc123/runs/run_abc123?api-version=2024-12-01-preview \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AGENTS_TOKEN"

Recuperar a resposta do agente

curl $AZURE_AI_AGENTS_ENDPOINT/threads/thread_abc123/messages?api-version=2024-12-01-preview \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AGENTS_TOKEN"