Verwenden Sie den Microsoft Foundry Skill in Codierungs-Agenten

Der Microsoft Foundry Skill bietet Codierungs-Agents wiederverwendbare Anleitungen für Foundry-Agent-Workflows. Verwenden Sie es, um die Bereitstellung, Bewertung, Prompt-Optimierung, die Kuratierung von Datensätzen aus Ablaufverfolgungen sowie die Fehlerbehebung in agentengestützten Entwicklungsumgebungen zu standardisieren.

Voraussetzungen

  • Ein Azure-Konto mit einem aktiven Abonnement. Wenn Sie kein Konto besitzen, erstellen Sie ein kostenloses Azure-Konto.

  • Ein Codierungs-Agent-Host, z. B. GitHub Copilot in Visual Studio Code, Copilot CLI oder Claude Code.

  • Node.js 18 oder höher auf Ihrem PATH. Das Plug-In verwendet npx , um MCP-Server in kompatiblen Hosts zu starten.

  • Git, damit der Host Plug-In- und Qualifikationsinhalte herunterladen kann.

  • Azure CLI installiert und authentifiziert:

    az login

  • Azure Developer CLI installiert und authentifiziert, wenn Sie beabsichtigen, azd Bereitstellungsworkflows zu verwenden:

    azd auth login

  • Ein Microsoft Foundry-Projekt, wenn der Agent projektbezogene Ressourcen prüfen oder ändern soll. Schritte zum Einrichten finden Sie unter Erstellen eines Projekts.

Was die Foundry Skill bietet

Die microsoft-foundry Fähigkeit ist eine Metafähigkeit für Gießereiarbeit. Es hilft einem Coding-Agenten, den richtigen Foundry-Workflow auszuwählen, die passende Teilfähigkeit zu laden, verfügbare Foundry-MCP-Tools zu überprüfen und den Deployment- und Evaluierungskontext über mehrere Interaktionen hinweg konsistent zu halten.

Verwenden Sie dies, wenn der Agent in diesen Bereichen helfen soll:

Fähigkeitsbereich Wozu diese Fertigkeit dem Agent dient
Einführung in Foundry Erstellen Sie ein Foundry-Projekt oder stellen Sie eine Verbindung zu einem Foundry-Projekt her, stellen Sie eine Foundry-Ressource bereit, wählen Sie eine öffentliche oder netzwerkisolierte Konfiguration aus und bereiten Sie den Arbeitsbereich für die Agentenentwicklung vor.
Zugriff und Kapazität Überprüfen Sie RBAC-Zuweisungen, verwaltete Identitäten, Dienstprinzipale, Kontingent, Modellverfügbarkeit, Regionskapazität und Bereitstellungsvoraussetzungen.
Modellbereitstellung Stellen Sie Modelle mit schnellen Voreinstellungen oder benutzerdefinierten Einstellungen wie Version, SKU, Kapazität und verantwortungsvolle KI-Konfiguration bereit.
Modellanpassung Optimieren Sie Modelle mit überwachter Feinabstimmung, direkter Voreinstellungsoptimierung oder Verstärkung von Feinabstimmungsworkflows.
Agent-Erstellung Erstellen Sie gehostete Agent-Anwendungen, die Microsoft Agent Framework, LangGraph oder benutzerdefinierte Frameworks in Python oder C# verwenden.
Bereitstellung von Agenten Containerisieren Sie einen Agent, erstellen und übertragen Sie Images in Azure Container Registry, erstellen oder aktualisieren Sie Bereitstellungen gehosteter Agents, und stellen Sie sie nach Codeänderungen erneut bereit.
Aufrufen und Testen Senden Von Einzel- oder Multi-Turn-Nachrichten an bereitgestellte Agents, Test-Prompt-Agents und Testhost-Agents, die HTTP- oder WebSocket-basierte Protokolle verwenden.
Bewertung und Optimierung Führen Sie Batchauswertungen aus, richten Sie eine fortlaufende Auswertung ein, vergleichen Sie Versionen, optimieren Sie Aufforderungen, verbessern Sie Agentanweisungen und bereiten Sie Agentenoptimiereraufträge vor.
Nachverfolgung und Arbeiten mit Datensätzen Ablaufverfolgungen abfragen, Latenz oder Fehler analysieren, Auswertungsergebnisse mit Antworten korrelieren und Evaluierungsdatensätze aus Ablaufverfolgungen aus der Produktion kuratieren.
Troubleshooting Überprüfen Sie die Protokolle gehosteter Agents, fragen Sie Telemetriedaten ab, diagnostizieren Sie Bereitstellungs- oder Laufzeitfehler und planen Sie einen Reparatur- und Neubereitstellungszyklus.

Die installierten Fähigkeiten umfassen spezielle Unterkompetenzen für diese Bereiche. Normalerweise müssen Sie die Unterkompetenz nicht direkt benennen. Fragen Sie nach dem gewünschten Ergebnis, und der Codierungs-Agent verwendet die Fähigkeitsanweisungen, um die Aufgabe weiterzuleiten.

Installation

Die Foundry Toolkit-Erweiterung für VS Code ist im Lieferumfang der Foundry Skill enthalten. Informationen zum Installieren der Erweiterung finden Sie unter Work with the Microsoft Foundry for Visual Studio Code extension.

Laden Sie Visual Studio Code nach der Installation neu, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Öffnen Sie Copilot Chat, wechseln Sie zum Agentmodus, und vergewissern Sie sich, dass Foundry-Fähigkeiten verfügbar sind. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, melden Sie sich mit dem Azure Konto an, das Zugriff auf Ihr Foundry-Projekt hat.

Weitere Informationen zum MCP-Setup in Visual Studio Code finden Sie unter Get started with the Azure MCP Server and Get started with Foundry MCP Server.

Wenn Ihr Host bereits über eine MCP-Serverkonfiguration verfügt und Sie nur den Qualifikationsinhalt benötigen, installieren Sie die microsoft-foundry Fähigkeit direkt:

npx skills add https://github.com/microsoft/azure-skills --skill microsoft-foundry

Der Pfad nur für Qualifikationen lädt die Anleitung zum Foundry-Workflow herunter. Verwenden Sie das Azure Skills Plugin, wenn der Skill, die Azure MCP Server-Konfiguration und die Foundry MCP Server-Konfiguration zusammen installiert werden sollen.

Überprüfen des Setups

Führen Sie nach der Installation die folgenden Prüfungen in Ihrem Coding-Agent aus:

  • Fragen Sie What AI models are available in Microsoft Foundry? Die Antwort sollte Foundry-Tools anstelle einer generischen Zusammenfassung verwenden.
  • Fragen Sie List my Azure resource groups. Die Antwort sollte nach der Authentifizierung Azure MCP-Tools verwenden.
  • Fragen Sie Use the Microsoft Foundry Skill to review this agent for deployment readiness. in einem Foundry-Agent-Projekt. Die Antwort sollte Prüfungen im Workflow nennen, z. B. Konfiguration, Projektzugriff, Modellbereitstellung, Evaluierungsdaten und Bereitstellungsvalidierung.

Wenn eine Überprüfung fehlschlägt, laden Sie den Host erneut, bestätigen Sie, dass das Plug-In erfolgreich installiert wurde, und überprüfen Sie, ob az login das Abonnement verwendet wird, das Ihre Foundry-Ressourcen enthält.

Verwenden der Fähigkeiten in einem Projekt

Öffnen Sie den Ordner, der Ihren Foundry-Agent-Code enthält. Fragen Sie nach dem gewünschten Ergebnis, und fügen Sie das Zielprojekt, die Umgebung, den Agentordner oder den Bereitstellungsnamen hinzu, wenn Sie es bereits kennen.

Verwenden Sie diese Prompt-Muster, um die Fähigkeiten des Skills zu nutzen:

Zielsetzung Beispielaufforderung Typischer Workflow
Einrichten von Foundry für einen neuen Agent Use the Microsoft Foundry Skill to create a public Foundry project, deploy a model, and scaffold a hosted agent. Projekteinrichtung, Modellbereitstellung, Agentenerstellung, Bereitstellung und Aufruf.
Einrichten einer privaten Umgebung Use the Microsoft Foundry Skill to plan a network-isolated Foundry deployment for this project. Planung des privaten Netzwerks, Vorlagenauswahl, Bereitstellungsprüfungen und Validierung.
Stellen Sie einen vorhandenen gehosteten Agent bereit Use the Microsoft Foundry Skill to prepare this hosted agent for deployment to my dev environment. Auflösung des Arbeitsbereichskontexts, Container-Build, ACR-Push, Bereitstellung des gehosteten Agenten und Smoke-Test.
Erneute Bereitstellung nach Codeänderungen Use the Microsoft Foundry Skill to redeploy this agent and verify it still responds correctly. Bereitstellungsupdates, Aufrufe und Bewertungsverfolgung.
Einen Agenten testen Use the Microsoft Foundry Skill to invoke this agent with a short multi-turn test conversation. Agent-Suche, Aufruf und Überprüfung von Antworten.
Qualität bewerten Use the Microsoft Foundry Skill to create an evaluation plan for this agent from eval.yaml. Einrichtung der Evaluierungssuite, Datensatz- und Evaluator-Prüfungen, Batchauswertung und Ergebniszusammenfassung.
Optimieren von Anweisungen Use the Microsoft Foundry Skill to improve the agent instructions based on recent evaluation results. Auswertungsanalyse, prompte Optimierung, Kandidatenüberprüfung und Nachverfolgungsbewertung.
Erstellen eines Auswertungsdatensatzes Use the Microsoft Foundry Skill to create an evaluation dataset from the last seven days of production traces. Trace-Abfrage, Datensatzaufbereitung, Versionsverwaltung und Nachverfolgung der Datenherkunft.
Fehler beheben Use the Microsoft Foundry Skill to troubleshoot why this hosted agent deployment is failing. Aufrufüberprüfung, Protokolle, Telemetrie, Analyse der Ursache, Reparaturplan, erneute Bereitstellung und Erneutes Testen.
Überprüfen des Zugriffs oder der Kapazität Use the Microsoft Foundry Skill to check RBAC and quota blockers before I deploy this model. Überprüfung der Rollenzuweisung, Kontingentsuche, Kapazitätsplanung und Korrekturschritte.
Optimieren eines Modells Use the Microsoft Foundry Skill to plan a supervised fine-tuning workflow for this training dataset. Datensatzvorbereitung, Trainingskonfiguration, Überprüfung des Checkpoints, Modellbereitstellung und Auswertung.

Bevor Sie Änderungen oder Befehle genehmigen, überprüfen Sie den Plan, generierte Dateien und Azure Ressourcen, die der Agent zum Erstellen oder Ändern vorschlägt. Bei Bereitstellungs-, Feinabstimmungs- und Bereitstellungsaufgaben bestätigen Sie Rollenzuweisungen und ressourcenaufwendige Ressourcen, bevor der Agent Befehle ausführt.

Verwenden von Foundry Toolkit-Fähigkeiten in VS Code

Foundry Toolkit für Visual Studio Code stellt auch Foundry-spezifische Fähigkeiten in VS Code zur Verfügung. Diese Fähigkeiten, wie vscode-microsoft-foundry und foundrytk-quick-start, konzentrieren sich auf die Entwicklungserfahrung in VS Code: die Einarbeitung in das Foundry Toolkit, das Erkunden von Modellen, das Erstellen von Agenten, die Auswahl eines Modells, die Bereitstellung eines Agenten, die Bewertung der Leistung und die Verwaltung von Toolboxen. Sie unterscheiden sich von der Kernkompetenz microsoft-foundry, die die umfassendere Wissensgrundlage und konkrete Details zu den Workflows für die Foundry-Ressourcenverwaltung, RBAC, Kontingente, Modellbereitstellung, die Bereitstellung gehosteter Agenten, Evaluierung, Nachverfolgung und Problembehandlung vermittelt. Installieren Sie das Foundry Toolkit für VS Code, um diese erweiterungsbezogenen Fähigkeiten in Ihrer VS Code-Agent-Erfahrung verfügbar zu machen.

Wie die Fähigkeit funktioniert

Wenn ein Codierungs-Agent die Microsoft Foundry Skill verwendet, folgt er einigen gängigen Mustern:

  1. Es beginnt mit foundry MCP Discovery, damit es weiß, welche Foundry-Tools und -Parameter in Ihrer Umgebung verfügbar sind.
  2. Dies lädt die Subfertigkeit, die Ihrem Workflow entspricht, z. B. Erstellung, Bereitstellung, Aufruf, Bewertung, Ablaufverfolgung, Problembehandlung, RBAC, Kontingent oder Modellbereitstellung.
  3. Er löst den Projekt- und Agentkontext aus Ihrem Arbeitsbereich auf, bevor Änderungen oder Befehle vorgeschlagen werden.
  4. Es bevorzugt strukturierte Foundry- und Azure MCP-Tools, wenn sie verfügbar sind.
  5. Es fragt nur dann nach fehlenden Werten, wenn diese nicht aus Ihrem Prompt, den Dateien im Arbeitsbereich oder dem authentifizierten Azure-Kontext ermittelt werden können.

Die Fähigkeit unterstützt zwei gängige Agenttypen:

Agenttyp Anwendungsfall
Prompt-Agent Ein LLM-gestützter Agent, der eine Modellbereitstellung und eine Prompt-Konfiguration verwendet.
Bereitgestellter Agent Ein containerbasierter Agent, der benutzerdefinierten Code im Foundry Agent Service ausführt.

Bei gehosteten Agent-Workflows kann der Skill auch mit Agenten arbeiten, die die Protokolle responses, invocations oder invocations_ws verwenden. Verwenden Sie invocations_ws für Echtzeit- oder Duplex-WebSocket-Szenarien, z. B. Sprachagenten oder Streaming-Interaktionen.

Dateien des Arbeitsbereichs, die vom Skill verwendet werden

Die Funktion sucht in gängigen Arbeitsbereichsdateien nach dem Foundry-Projekt- und Agentkontext. Halten Sie diese Dateien aktuell, damit Ihr Codierungs-Agent bestimmte, wiederholbare Empfehlungen erstellen kann.

Datei oder Ordner Wie die Fähigkeit es nutzt
azure.yaml Findet azdServices, Projektordner des Agents, Einstellungen des Bereitstellungshosts und Umgebungsbindungen.
.azure/<environment>/.env Löst authentifizierte azd Umgebungswerte wie Abonnement, Ressourcengruppe, Projektendpunkt, Agentname, Registrierung und Application Insights-Verbindungszeichenfolgen auf.
.foundry/agent-metadata.yaml Speichert Foundry-spezifischen Overlay-Status wie Verweise auf Bewertungssuiten, Datensatzverweise, lokale Cachepfade, Ergebniszusammenfassungen und Überschreibungen, die nicht azd betreffen.
.foundry/agent-metadata.<env>.yaml Speichert den umgebungsspezifischen Overlay-Status für eine Zielumgebung wie Produktion oder CI.
agent.yaml Stellt die konfiguration des lokalen Agents zum Erstellen, Bereitstellen, Aufrufen und Bewerten von Workflows bereit.
eval.yaml Definiert lokale Auswertungsabsichten, z. B. Datasetdatei, Bewerternamen, Übergabeschwellenwert, Beispielanzahl, Ablaufverfolgungs-Lookback und Generierungsanweisungen.

Für Bereitstellungs- und Auswertungsworkflows sollte für nicht geheime Overlay-Zustände .foundry/agent-metadata.yaml bevorzugt werden. Speichern Sie geheime Schlüssel nicht in .foundry Dateien. Wenn azd bereits einen Bereitstellungswert angibt, z. B. einen Projektendpunkt oder eine Registry, lassen Sie den Coding-Agent den Wert azd verwenden, anstatt ihn in den Metadaten zu duplizieren.

Troubleshooting

Problem Resolution
Der Host findet den Skill nicht. Bestätigen Sie, dass das Plug-In erfolgreich installiert wurde, laden Sie den Host erneut, oder starten Sie ihn neu, sodass es Plugin-Inhalte erneut indiziert.
MCP-Tools werden nicht angezeigt. Bestätigen Sie, dass Node.js installiert ist, npx funktioniert, und die Azure- und Foundry MCP-Servereinträge wurden für Ihren Host hinzugefügt.
Azure Anforderungen schlagen mit Authentifizierungsfehlern fehl. Führen Sie az login erneut aus. Führen Sie für azd-Workflows auch azd auth login aus.
Der Agent verwendet das falsche Abonnement. Legen Sie das beabsichtigte Azure-Abonnement in Azure CLI fest, bevor Sie die Eingabeaufforderung wiederholen.
Foundry-Projektvorgänge schlagen fehl. Vergewissern Sie sich, dass Ihr Konto Zugriff auf das Foundry-Projekt hat und über die erforderlichen Azure RBAC-Rollen verfügt.

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