Agentes de respostas do Azure OpenAI

Introdução

Adicione os pacotes NuGet necessários ao seu projeto.

dotnet add package Azure.AI.OpenAI --prerelease
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --prerelease

Criando um Agente de Respostas do Azure OpenAI

Como primeira etapa, você precisa criar um cliente para se conectar ao serviço Azure OpenAI.

using System;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using OpenAI;

AzureOpenAIClient client = new AzureOpenAIClient(
    new Uri("https://<myresource>.openai.azure.com/"),
    new AzureCliCredential());

O Azure OpenAI dá suporte a vários serviços que fornecem recursos de chamada de modelo. Precisamos selecionar o serviço "Responses" para criar um agente baseado no "Responses".

#pragma warning disable OPENAI001 // Type is for evaluation purposes only and is subject to change or removal in future updates.
var responseClient = client.GetOpenAIResponseClient("gpt-4o-mini");
#pragma warning restore OPENAI001

Finalmente, crie o agente usando o método de extensão CreateAIAgent no ResponseClient.

AIAgent agent = responseClient.CreateAIAgent(
    instructions: "You are good at telling jokes.",
    name: "Joker");

// Invoke the agent and output the text result.
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a joke about a pirate."));

Usando o agente

O agente é um padrão AIAgent e suporta todas as operações padrão AIAgent .

Consulte os tutoriais de introdução ao agente para obter mais informações sobre como executar e interagir com agentes.

Configuração

Variáveis de ambiente

Antes de usar os agentes do Azure OpenAI Responses, você precisa configurar estas variáveis de ambiente:

export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://<myresource>.openai.azure.com"
export AZURE_OPENAI_RESPONSES_DEPLOYMENT_NAME="gpt-4o-mini"

Opcionalmente, você também pode definir:

export AZURE_OPENAI_API_VERSION="preview"  # Required for Responses API
export AZURE_OPENAI_API_KEY="<your-api-key>"  # If not using Azure CLI authentication

Installation

Adicione o pacote do Agent Framework ao seu projeto:

pip install agent-framework --pre

Introdução

Authentication

Os agentes do Azure OpenAI Responses usam credenciais do Azure para autenticação. A abordagem mais simples é usar AzureCliCredential depois de executar az login:

from azure.identity import AzureCliCredential

credential = AzureCliCredential()

Criando um Agente de Respostas do Azure OpenAI

Criação básica de agentes

A maneira mais simples de criar um agente é usando as AzureOpenAIResponsesClient variáveis de ambiente com:

import asyncio
from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient
from azure.identity import AzureCliCredential

async def main():
    agent = AzureOpenAIResponsesClient(credential=AzureCliCredential()).create_agent(
        instructions="You are good at telling jokes.",
        name="Joker"
    )

    result = await agent.run("Tell me a joke about a pirate.")
    print(result.text)

asyncio.run(main())

Configuração explícita

Você também pode fornecer configuração explicitamente em vez de usar variáveis de ambiente:

import asyncio
from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient
from azure.identity import AzureCliCredential

async def main():
    agent = AzureOpenAIResponsesClient(
        endpoint="https://<myresource>.openai.azure.com",
        deployment_name="gpt-4o-mini",
        api_version="preview",
        credential=AzureCliCredential()
    ).create_agent(
        instructions="You are good at telling jokes.",
        name="Joker"
    )

    result = await agent.run("Tell me a joke about a pirate.")
    print(result.text)

asyncio.run(main())

Funcionalidades do agente

Ferramentas de Função

Você pode fornecer ferramentas de função personalizadas para agentes do Azure OpenAI Responses:

import asyncio
from typing import Annotated
from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient
from azure.identity import AzureCliCredential
from pydantic import Field

def get_weather(
    location: Annotated[str, Field(description="The location to get the weather for.")],
) -> str:
    """Get the weather for a given location."""
    return f"The weather in {location} is sunny with a high of 25°C."

async def main():
    agent = AzureOpenAIResponsesClient(credential=AzureCliCredential()).create_agent(
        instructions="You are a helpful weather assistant.",
        tools=get_weather
    )

    result = await agent.run("What's the weather like in Seattle?")
    print(result.text)

asyncio.run(main())

Intérprete de código

Os agentes do Azure OpenAI Responses dão suporte à execução de código por meio do interpretador de código hospedado:

import asyncio
from agent_framework import ChatAgent, HostedCodeInterpreterTool
from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient
from azure.identity import AzureCliCredential

async def main():
    async with ChatAgent(
        chat_client=AzureOpenAIResponsesClient(credential=AzureCliCredential()),
        instructions="You are a helpful assistant that can write and execute Python code.",
        tools=HostedCodeInterpreterTool()
    ) as agent:
        result = await agent.run("Calculate the factorial of 20 using Python code.")
        print(result.text)

asyncio.run(main())

Respostas de Transmissão

Obtenha respostas à medida que são geradas através do streaming:

import asyncio
from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient
from azure.identity import AzureCliCredential

async def main():
    agent = AzureOpenAIResponsesClient(credential=AzureCliCredential()).create_agent(
        instructions="You are a helpful assistant."
    )

    print("Agent: ", end="", flush=True)
    async for chunk in agent.run_stream("Tell me a short story about a robot"):
        if chunk.text:
            print(chunk.text, end="", flush=True)
    print()

asyncio.run(main())

Usando o agente

O agente é um BaseAgent padrão e suporta todas as operações padrão de um agente.

Consulte os tutoriais de introdução ao agente para obter mais informações sobre como executar e interagir com agentes.