agents-v2-py
Ajuda a construir agentes de IA baseados em contêineres no Azure AI Foundry. É útil para criar agentes hospedados com imagens de contêiner personalizadas.
O que ela faz
Esta ferramenta permite que você crie 'agentes' de IA que rodam em contêineres, usando um código específico do Python. É útil para quem quer ter mais controle sobre como o agente funciona internamente.
Quando usar
- ✓Quando você tem um código de agente pronto em um contêiner.
- ✓Ao precisar configurar recursos como CPU e memória para o agente.
- ✓Para gerenciar diferentes versões do seu agente de IA.
Exemplo do que pedir para a IA
“Como eu crio um agente de IA hospedado com minha imagem de contêiner?”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
Você usa um código Python com a biblioteca 'azure-ai-projects' para definir o agente. Isso inclui especificar a imagem do contêiner, os recursos (CPU/memória) e as variáveis de ambiente necessárias para o agente funcionar.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill agents-v2-pyOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/agents-v2-py/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Compatibilidade e Manutenção
Alias de compatibilidade de hosted-agents-v2-py; use esse ID para novas referências quando nenhum contrato existente exigir este. O procedimento apenas de instrução permanece local; nenhum arquivo de suporte executável é empacotado, então instalações existentes
continuam funcionando offline. Este guia de compatibilidade documenta o procedimento do agente hospedado, não uma capacidade adicional; cópias mais antigas podem usar nomes de pré-visualização aposentados.
Preserve o ID chamável quando um manifesto existente ou configuração de cliente o utiliza.
Modificado em AAS em 2026-09-05; metadados originais e avisos de licença são retidos.
Agentes Hospedados do Azure AI (Python)
Crie agentes hospedados baseados em contêiner usando HostedAgentDefinition do SDK do Azure AI Projects.
Instalação
pip install 'azure-ai-projects==2.3.0' azure-identity
Estes são fragmentos de instrução do SDK 2.3.0 alinhados com o guia atual do agente hospedado da Microsoft. Valide o esquema instalado e o suporte do serviço antes do provisionamento; a inspeção da documentação não é um teste de integração na nuvem.
Variáveis de Ambiente
export AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT="https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>"
Pré-requisitos
Antes de criar agentes hospedados:
- Imagem de Contêiner - Crie e envie para o Azure Container Registry (ACR)
- Permissões de Pull do ACR - Conceda à identidade do projeto a função de registro suportada pelo seu modo de permissão; a orientação atual para agentes hospedados usa Container Registry Repository Reader
- Host de Capacidade - Confirme a disponibilidade atual do agente hospedado no projeto/região e a política de rede da aplicação; não habilite o hospedagem pública automaticamente
- Versão do SDK - Garanta
azure-ai-projects==2.3.0
Autenticação
Use o fluxo de credenciais Azure aprovado para o tenant/assinatura pretendido; este esboço usa DefaultAzureCredential:
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
import os
credential = DefaultAzureCredential()
client = AIProjectClient(
endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
credential=credential
)
Fluxo de Trabalho Principal
1. Importações
import os
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import (
HostedAgentDefinition,
ContainerConfiguration,
ProtocolVersionRecord,
AgentEndpointProtocol,
)
2. Criar Agente Hospedado
client = AIProjectClient(
endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
credential=DefaultAzureCredential()
)
agent = client.agents.create_version(
agent_name="my-hosted-agent",
definition=HostedAgentDefinition(
protocol_versions=[
ProtocolVersionRecord(protocol=AgentEndpointProtocol.RESPONSES, version="2.0.0")
],
cpu="1",
memory="2Gi",
container_configuration=ContainerConfiguration(image=os.environ["REVIEWED_CONTAINER_IMAGE"]),
environment_variables={
"AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT": os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
"MODEL_NAME": os.environ["MODEL_DEPLOYMENT_NAME"]
}
)
)
print(f"Created agent: {agent.name} (version: {agent.version})")
3. Listar Versões do Agente
versions = client.agents.list_versions(agent_name="my-hosted-agent")
for version in versions:
print(f"Version: {version.version}") # Inspect supported status fields via get_version
Inspecione o modelo exato retornado para campos suportados; uma versão criada não é prova de que um contêiner em execução está saudável. Feche os recursos síncronos do cliente/credenciais através de seus gerenciadores de contexto suportados ou métodos close().
4. Excluir Versão do Agente
client.agents.delete_version(
agent_name="my-hosted-agent",
agent_version=agent.version
)
Parâmetros de HostedAgentDefinition
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
protocol_versions |
list[ProtocolVersionRecord] |
Sim | Versões de protocolo que o agente suporta |
container_configuration |
ContainerConfiguration |
Sim para implantação de imagem | Referência da imagem de registro revisada |
cpu |
str |
Não | Alocação de CPU (por exemplo, "1", "2") |
memory |
str |
Não | Alocação de memória (por exemplo, "2Gi", "4Gi") |
environment_variables |
dict[str, str] |
Não | Variáveis de ambiente para o contêiner |
Versões de Protocolo
…
Perguntas frequentes
O que é um 'agente hospedado'?
É um programa de IA que roda em um ambiente isolado (contêiner) na nuvem, pronto para receber instruções.
Preciso saber programar em Python para usar isso?
Sim, este processo envolve escrever e executar código Python para configurar o agente.
O que é um 'contêiner'?
Pense em um contêiner como uma caixa que contém tudo o que um programa precisa para rodar, garantindo que ele funcione da mesma forma em qualquer lugar.
Detalhes
Descrição original do autor
Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (HostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #2077
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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