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鑄造代理服務程式碼解譯器

備註

本文件指的是經典版的代理 API。

🔍 請參閱新的 Code Interpreter 文件

程式碼解譯器可讓代理程式在沙箱化執行環境中撰寫和執行 Python 程式碼。 啟用程式碼解譯器後,您的代理程式可以反覆執行程式碼,以解決更具挑戰性的程式碼、數學和資料分析問題,或建立圖形和圖表。 當您的代理程式撰寫無法執行的程式碼時,它可以透過修改並執行不同的程式碼來逐一查看此程式碼,直到程式碼執行成功為止。

這很重要

程式碼解譯器除了 Azure OpenAI 使用量的權杖費用之外,還有額外的費用。 如果您的代理程式在兩個不同的執行緒中同時呼叫程式碼解譯器,則會建立兩個程式碼解譯器工作階段。 每個工作階段預設為作用中 1 小時,閒置逾時為 30 分鐘。

先決條件

程式代碼範例

使用程式碼解譯器建立代理程式

code_interpreter = CodeInterpreterTool()

# An agent is created with the Code Interpreter capabilities:
agent = project_client.agents.create_agent(
    model=os.environ["MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
    name="my-agent",
    instructions="You are helpful agent",
    tools=code_interpreter.definitions,
    tool_resources=code_interpreter.resources,
)

附加檔案供程式碼解譯器使用

如果要將檔案與程式碼解譯器一起使用,可以使用該 upload_and_poll 函數。

file = agents_client.files.upload_and_poll(file_path=asset_file_path, purpose=FilePurpose.AGENTS)
print(f"Uploaded file, file ID: {file.id}")

code_interpreter = CodeInterpreterTool(file_ids=[file.id])

使用程式碼解譯器建立代理程式

var projectEndpoint = System.Environment.GetEnvironmentVariable("ProjectEndpoint");
var modelDeploymentName = System.Environment.GetEnvironmentVariable("ModelDeploymentName");

PersistentAgentsClient client = new(projectEndpoint, new DefaultAzureCredential());

PersistentAgent agent = client.Administration.CreateAgent(
    model: modelDeploymentName,
    name: "My Friendly Test Agent",
    instructions: "You politely help with math questions. Use the code interpreter tool when asked to visualize numbers.",
    tools: [new CodeInterpreterToolDefinition()]
);

附加檔案供程式碼解譯器使用

如果您想要將檔案與程式碼解譯器搭配使用,您可以將它附加至訊息。

PersistentAgentFileInfo uploadedAgentFile = client.Files.UploadFile(
    filePath: "sample_file_for_upload.txt",
    purpose: PersistentAgentFilePurpose.Agents);
var fileId = uploadedAgentFile.Id;

var attachment = new MessageAttachment(
    fileId: fileId,
    tools: tools
);

// attach the file to the message
PersistentThreadMessage message = client.Messages.CreateMessage(
    threadId: thread.Id,
    role: MessageRole.User,
    content: "Can you give me the documented information in this file?",
    attachments: [attachment]
);

使用程式碼解譯器建立代理程式

// Create the code interpreter tool
const codeInterpreterTool = ToolUtility.createCodeInterpreterTool();

// Enable the code interpreter tool during agent creation
const agent = await client.createAgent("gpt-4o", {
  name: "my-agent",
  instructions: "You are a helpful agent",
  tools: [codeInterpreterTool.definition],
  toolResources: codeInterpreterTool.resources,
});
console.log(`Created agent, agent ID: ${agent.id}`);

附加檔案供程式碼解譯器使用

如果您想要將檔案與程式碼解譯器搭配使用,可以將其附加至工具。

// Upload file and wait for it to be processed
const filePath = "./examplefile.csv";
const localFileStream = fs.createReadStream(filePath);
const localFile = await client.files.upload(localFileStream, "assistants", {
  fileName: "localFile",
});
// Create code interpreter tool
const codeInterpreterTool = ToolUtility.createCodeInterpreterTool([localFile.id]);

使用程式碼解釋器工具建立代理程式

curl --request POST \
  --url $AZURE_AI_FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT/assistants?api-version=$API_VERSION \
  -H "Authorization: Bearer $AGENT_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "instructions": "You are an AI assistant that can write code to help answer math questions.",
    "tools": [
      { "type": "code_interpreter" }
    ],
    "model": "gpt-4o-mini",
    "tool_resources"{
      "code interpreter": {
      }
    }
  }'
String agentName = "code_interpreter_agent";
CodeInterpreterToolDefinition ciTool = new CodeInterpreterToolDefinition();
CreateAgentOptions createAgentOptions = new CreateAgentOptions(modelName).setName(agentName).setInstructions("You are a helpful agent").setTools(Arrays.asList(ciTool));
PersistentAgent agent = administrationClient.createAgent(createAgentOptions);

附加檔案供程式碼解譯器使用

如果您想要將檔案與程式碼解譯器搭配使用,可以將其附加至工具。

FileInfo uploadedFile = filesClient.uploadFile(new UploadFileRequest(
    new FileDetails(BinaryData.fromFile(htmlFile))
    .setFilename("sample.html"), FilePurpose.AGENTS));

MessageAttachment messageAttachment = new MessageAttachment(Arrays.asList(BinaryData.fromObject(ciTool))).setFileId(uploadedFile.getId());

PersistentAgentThread thread = threadsClient.createThread();
ThreadMessage createdMessage = messagesClient.createMessage(
    thread.getId(),
    MessageRole.USER,
    "What does the attachment say?",
    Arrays.asList(messageAttachment),
    null);

支援的模型

模型頁面包含支援代理程式和程式碼解譯器的區域/模型的最新資訊。

建議您搭配最新的模型使用代理程式,以善用新的功能、更大的內容視窗,以及最新的訓練資料。

支援的檔案類型

檔案格式 MIME 類型
.c text/x-c
.cpp text/x-c++
.csv application/csv
.docx application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document
.html text/html
.java text/x-java
.json application/json
.md text/markdown
.pdf application/pdf
.php text/x-php
.pptx application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation
.py text/x-python
.py text/x-script.python
.rb text/x-ruby
.tex text/x-tex
.txt text/plain
.css text/css
.jpeg image/jpeg
.jpg image/jpeg
.js text/javascript
.gif image/gif
.png image/png
.tar application/x-tar
.ts application/typescript
.xlsx application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet
.xml application/xmltext/xml
.zip application/zip