在這份快速入門中，請一步步使用Agent 365建立一個可用的Docker架構代理程式，用於工具、通知、可觀察性，以及使用Agents Playground和Teams測試代理程式。
先決條件
如果你打算使用 Visual Studio Code，必須安裝 .NET。 （建議使用 .NET 8.0。）
已安裝 Python 3.8.x
已安裝 UV 套件管理器 。 在終端機中安裝此程式，使用
pip install uv。Microsoft Agents Toolkit / Agent Framework dependencies
本次攻略所用的範例依賴於 Microsoft 365 代理工具包（ATK）所提供的代理框架函式庫。 當你使用 VS Code 中的 Agents Toolkit 擴充功能來架構範例時，這些套件會自動安裝，或者你也可以使用以下指令手動安裝套件：
uv pip install -e . --find-links ../dist --preGitHub 存取權限
一個現有的 AI 代理專案。 此快速入門使用來自 Microsoft 365 代理工具包 （VS Code 中的 ATK）中的 Agent 範例代理。
Set the Agent framework + Python 範例，取自 Microsoft 365 Agents Toolkit
要準備好一切，你可以在 VS Code 安裝 Microsoft 365 代理工具包，打開範例庫，並在本地搭建 Agent 框架 + Python 範例，方便之後設定和執行。 以下截圖展示了你在過程中應該預期會看到的內容。
打開 Visual Studio Code，然後在擴充功能面板中用 Ctrl+Shift X+ 鍵。
在搜尋欄輸入「Agents Toolkit」。
你應該會在這裡看到截圖中的結果：
Microsoft 365 Agents Toolkit
選取安裝。
VS Code 顯示的擴充功能詳細檢視方式如下：
安裝後， M365 代理工具包 圖示會出現在左側導航列。
選擇它即可開啟歡迎體驗。
你現在應該會看到像是「建立宣告式代理」、「建立新代理/應用程式」和「檢視範例」等選項，如這裡所示：
選擇 「查看範例」。
在範例列表中，往下滑可找到 Agent framework + Python agent 範例。
加以選取。
你會看到兩個選項： 建立 （本地支架）或 在 GitHub 查看。
選擇 [建立] 。
當提示時，選擇你電腦上的一個資料夾來產生樣本。 例如：
C:\A365-python-sample工具包會將 Agent 框架 + Python 範例架構到子資料夾（例如 sample_agent），然後自動在 VS Code 中開啟。
一旦支架完成，你就擁有一個完整運作的 Agent 框架 + Python 代理專案
安裝必要套件
在執行範例前，先在你的專案中開啟 ，
package.json確認所有必須的 Agent 365 和 Agent 框架相依關係都已列出。 Microsoft 365 代理工具包產生的樣本已經包含這些條目。檢視完package.json後，請執行以下指令安裝所有東西：
uv pip install -e這會拉出所有 Agent 365 SDK 函式庫、代理框架相依、主機元件，以及範例中定義的其他相依關係。
安裝後，請使用以下指令啟動開發伺服器，驗證專案是否能建置並執行：
uv run python start_with_generic_host.py
新增 Microsoft 365 工具（MCP 伺服器）
你可以使用 CLI 中的 a365 開發指令 來探索和管理 MCP 伺服器。
在使用 MCP 伺服器時，你可以：
- 了解哪些 MCP 伺服器可供使用
- 將一台或多台 MCP 伺服器加入您的代理程式配置
- 檢視目前配置的 MCP 伺服器
- 移除不再需要的 MCP 伺服器
MCP 伺服器加入後，您的代理工具清單會擴展至包含類似的條目：
{
"mcpServers": [
{
"mcpServerName": "mcp_MailTools",
"mcpServerUniqueName": "mcp_MailTools",
"scope": "McpServers.Mail.All",
"audience": "api://00001111-aaaa-2222-bbbb-3333cccc4444"
}
]
}
通知訂閱與處理
範例代理訂閱所有 Agent 365 onAgentNotification("*") SDK 通知，並將其路由至單一處理器。 此處理器允許代理對背景或系統事件作出反應，而不僅僅是直接的使用者訊息。
以下程式碼顯示通知在檔案中的 agent.py 設定方式。
if notification_type == NotificationTypes.EMAIL_NOTIFICATION:
if not hasattr(notification_activity, "email") or not notification_activity.email: return "I could not find the email notification details."
email = notification_activity.email
email_body = getattr(email, "html_body", "") or getattr(email, "body", "")
message = (
"You have received the following email. "
"Please follow any instructions in it. "
f"{email_body}"
)
result = await self.agent.run(message)
return self._extract_result(result) or "Email notification processed."
可檢視性
這段片段顯示了讓樣品可觀察所需的最小變化。 它初始化 Agent 365 可觀察性 SDK，並將每個代理呼叫包裹在 InferenceScope 一個能自動擷取輸入、輸出與元資料的環境中。
以下程式碼展示了檔案中 agent.py 一個簡化的可觀察性範例。
def _enable_agentframework_instrumentation(self):
"""Enable Agent Framework instrumentation."""
try:
AgentFrameworkInstrumentor().instrument()
logger.info("✅ Instrumentation enabled")
except Exception as e:
logger.warning(f"⚠️ Instrumentation failed: {e}")
這段程式碼是 Python + Agent 框架範例所需的完整可觀察性設定。 了解更多關於可觀察性的資訊
測試您的 Agent
設定必要的環境變數，選擇認證模式，然後在本地啟動代理程式。 你可以用 Agents Playground 端對端測試所有東西，除非你想發佈代理並在 Teams 或 Outlook 等應用程式中使用，否則不需要 Microsoft 365 租戶。
測試步驟概述
- 把你的 API 金鑰和模型設定加入
.env檔案，讓範例能和 LLM 溝通。 - 選擇您的驗證方法 針對本地開發，範例支援使用由代理藍圖建立的值來執行代理認證。
- 在本地啟動代理，讓它接觸像是代理遊樂場這類工具。
- 使用 Agents Playground 測試訊息、工具和通知，無需設定租戶或部署任何東西。
- 當你準備好體驗實際行為時，發布一個 Microsoft 365 租戶，並在 Teams、Outlook 或其他 Microsoft 365 表面中測試代理程式。
發佈您的 Agent
當你的客服人員準備好使用真正的 Microsoft 365 體驗，如 Teams 聊天、Outlook 訊息、Word @mentions時，你就將它發佈給 Microsoft 365 租戶。
Agent 365 CLI publish 指令負責打包：它更新你的清單、打包所有內容，並將代理程式上傳到 Microsoft 管理中心。
發布時，請在完成上傳前，檢視並自訂代理人的名稱、描述、圖示及版本。 一旦發布，你的代理就會在租戶中被發現並安裝。
你可以在這裡查看已發表的代理人： https://admin.cloud.microsoft/#/agents/all