Samouczek: zbuduj aplikację internetową opartą na agencie w Azure App Service przy użyciu LangGraph lub Foundry Agent Service (Python)

Element LangGraphTaskAgent jest inicjowany w konstruktorze w pliku src/agents/langgraph_task_agent.py. Kod inicjowania wykonuje następujące czynności:

• Konfiguruje klienta AzureChatOpenAI przy użyciu zmiennych środowiskowych.
• Tworzy wstępnie utworzonego agenta ReAct z pamięcią i zestawem narzędzi CRUD do zarządzania zadaniami (zobacz LangGraph Quickstart).

# Initialize Azure OpenAI client
credential = DefaultAzureCredential()
azure_ad_token_provider = get_bearer_token_provider(
    credential, "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)

self.llm = AzureChatOpenAI(
    azure_endpoint=endpoint,
    azure_deployment=deployment_name,
    azure_ad_token_provider=azure_ad_token_provider,
    api_version="2024-10-21"
)

# Define tools
tools = [
    self._create_task_tool(),
    self._get_tasks_tool(),
    self._get_task_tool(),
    self._update_task_tool(),
    self._delete_task_tool()
]

# Create the agent
self.agent = create_react_agent(self.llm, tools, checkpointer=self.memory)
print("LangGraph Task Agent initialized successfully")

Podczas przetwarzania komunikatów użytkownika agent jest wywoływany przy użyciu ainvoke() komunikatu użytkownika i identyfikatora wątku dla ciągłości konwersacji:

result = await self.agent.ainvoke(
    {"messages": [("user", message)]},
    config=config
)

Element FoundryTaskAgent jest inicjowany w konstruktorze src/agents/foundry_task_agent.py. Kod inicjowania wykonuje następujące czynności:

• Tworzy przy AIProjectClient użyciu poświadczeń platformy Azure.
• Pobiera klienta OpenAI z klienta projektu.
• Pobiera agenta z Foundry według nazwy.
• Tworzy nową konwersację dla sesji.

# Create the project client using Azure credentials
self.project_client = AIProjectClient(
    endpoint=endpoint,
    credential=DefaultAzureCredential()
)

# Get the OpenAI client for conversation operations
self.openai_client = self.project_client.get_openai_client()

# Find the existing agent by name
self.agent = self.project_client.agents.get(agent_name)

if not self.agent:
    print(f"Agent with name '{agent_name}' not found in project.")
    return
            
# Create a conversation for this session
conversation = self.openai_client.conversations.create()
self.conversation_id = conversation.id
print("Foundry agent initialized successfully")

Ten kod inicjowania nie definiuje żadnych funkcji agenta, ponieważ zwykle kompilujesz agenta w portalu Foundry. W ramach przykładowego scenariusza również podąża za wzorcem OpenAPI pokazanym w Dodawanie aplikacji usługi App Service jako narzędzia w usłudze Agent Platformy Foundry (Python) i udostępnia funkcjonalność CRUD jako punkt końcowy OpenAPI. Dzięki temu można dodać go do agenta później jako narzędzie do wywołania.

Kod OpenAPI jest zdefiniowany w pliku src/routes/api.py. Na przykład ścieżka "GET /tasks" definiuje parametr niestandardowy operation_id, zgodnie z wymaganiami narzędzia specyfikacji OpenAPI w usłudze Microsoft Foundry, i description pomaga agentowi określić sposób wywoływania interfejsu API.

@router.get(
    "/tasks",
    response_model=List[TaskItem],
    operation_id="getAllTasks",
    description="Retrieve all tasks in the task list."
)
async def get_all_tasks():
    """Get all tasks"""
    try:
        tasks = await task_service.get_all_tasks()
        return tasks
    except Exception as e:
        print(f"Error getting tasks: {e}")
        import traceback
        traceback.print_exc()
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Failed to get tasks: {str(e)}")

Podczas przetwarzania komunikatów użytkownika agent jest wywoływany przez dodanie komunikatu użytkownika do konwersacji i wywołanie responses.create() z odwołaniem agenta:

# Add user message to the conversation
self.openai_client.conversations.items.create(
    conversation_id=self.conversation_id,
    items=[{"type": "message", "role": "user", "content": message}],
)

# Create response using the agent
response = self.openai_client.responses.create(
    conversation=self.conversation_id,
    extra_body={"agent": {"name": self.agent.name, "type": "agent_reference"}},
    input="",
)

1. W portalu Foundry upewnij się, że górny przycisk radiowy New Foundry jest ustawiony na aktywny i utwórz projekt.

2. Wdróż wybrany model (zobacz Przewodnik Szybki start firmy Microsoft Foundry: tworzenie zasobów).

3. W górnej części placu zabaw modelu skopiuj nazwę modelu.

4. Najprostszym sposobem na uzyskanie punktu końcowego Azure OpenAI nadal jest korzystanie z portalu klasycznego. Wybierz przycisk radiowy New Foundry , a następnie pozycję Azure OpenAI, a następnie skopiuj adres URL w punkcie końcowym usługi Azure OpenAI na później.

   

1. W portalu Foundry upewnij się, że górny przycisk radiowy New Foundry jest ustawiony na aktywny i utwórz projekt.

2. Na stronie głównej skopiuj punkt końcowy projektu do późniejszego użycia.

3. Wybierz pozycję Rozpocznij tworzenie>agenta i postępuj zgodnie z monitem.

4. Na platformie nowego agenta, utwórz narzędzie OpenAPI do wywoływania swojej aplikacji webowej, wybierając Narzędzia>Dodaj>niestandardowe>narzędzie OpenAPI>Utwórz. W okienku Konfiguracja dodaj akcję za pomocą narzędzia specyfikacji interfejsu OpenAPI. Użyj schematu OpenAPI pobranego z wdrożonej aplikacji internetowej i uwierzytelniania anonimowego . Aby uzyskać szczegółowe instrukcje, zobacz How to use the OpenAPI spec tool (Jak używać narzędzia specyfikacji Interfejsu OpenAPI).

   Kod aplikacji jest już skonfigurowany do uwzględnienia serwerów url i operationId, które są wymagane przez agenta. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Nawiązywanie połączenia ze specyfikacją interfejsu OpenAPI.

5. Pamiętaj, aby wybrać pozycję Zapisz.

6. Wybierz Wypróbuj w środowisku testowym i przetestuj agenta Foundry z poleceniami, takimi jak "Pokaż mi wszystkie zadania" i "Dodaj zadanie".

   Jeśli otrzymasz prawidłową odpowiedź, agent wykonuje wywołania narzędzi do punktu końcowego interfejsu OpenAPI w wdrożonej aplikacji internetowej.

1. W górnym menu nowego portalu Foundry wybierz pozycję Obsługa, a następnie wybierz pozycję Administrator. W wierszu projektu Foundry powinny zostać wyświetlone dwa linki. Element w kolumnie Name to zasób projektu Foundry, a ten w kolumnie Zasób nadrzędny to zasób Foundry.

   

2. Wybierz zasób Foundry w zasobie nadrzędnym , a następnie wybierz pozycję Zarządzaj tym zasobem w witrynie Azure Portal. W witrynie Azure Portal możesz przypisać dostęp oparty na rolach dla zasobu do wdrożonej aplikacji internetowej.

3. Dodaj następującą rolę dla zarządzanej tożsamości aplikacji App Service.

   Zasób docelowy	Wymagana rola	Wymagane do
   Odlewnia	Użytkownik Usług Cognitive Services OpenAI	Usługa uzupełniania czatu w programie Microsoft Agent Framework.

   Aby uzyskać instrukcje, zobacz Przypisywanie ról platformy Azure przy użyciu witryny Azure Portal.

1. W górnym menu nowego portalu Foundry wybierz pozycję Obsługa, a następnie wybierz pozycję Administrator. W wierszu projektu Foundry powinny zostać wyświetlone dwa linki. Element w kolumnie Name to zasób projektu Foundry, a element w kolumnie Zasób nadrzędny to zasób Foundry.

   

2. Wybierz zasób projektu Foundry w kolumnie Nazwa , a następnie wybierz pozycję Zarządzaj tym zasobem w witrynie Azure Portal. W witrynie Azure Portal możesz przypisać dostęp oparty na rolach dla zasobu do wdrożonej aplikacji internetowej.

3. Dodaj następującą rolę dla zarządzanej tożsamości aplikacji App Service:

   Zasób docelowy	Wymagana rola	Wymagane do
   Projekt odlewniczy	Użytkownik sztucznej inteligencji platformy Azure	Odczytywanie i wywoływanie agenta usługi Foundry.

   Aby uzyskać instrukcje, zobacz Przypisywanie ról platformy Azure przy użyciu witryny Azure Portal.