빠른 시작: 첫 번째 호스팅 에이전트 배포

• Azure AZD(Developer CLI) 1.25.3 이상.

• azd microsoft.foundry 확장입니다. AZD를 설치한 후 확장을 설치하고 확인합니다.

  azd ext install microsoft.foundry
  

• Visual Studio Code.
• Visual Studio Code용 Microsoft Foundry Toolkit.

1단계: 샘플 에이전트 초기화

빈 디렉터리에서 기본 에이전트 프레임워크 샘플을 사용하여 호스트된 새 에이전트를 초기화합니다.

azd ai agent init -m "https://github.com/microsoft-foundry/foundry-samples/blob/main/samples/python/hosted-agents/agent-framework/responses/01-basic/agent.manifest.yaml" --deploy-mode code

대화형 흐름은 다음을 입력하라는 메시지를 표시합니다.

• 에이전트 이름: 이름을 사용자 지정하거나 기본agent-framework-agent-basic-responses를 수락합니다.
• Foundry 프로젝트: 새 Foundry 프로젝트 만들기 또는 기존 Foundry 프로젝트 사용
• 테넌트: Azure 테넌트를 선택
• 구독: Azure 구독 선택
• 로케이션: Azure 지역 선택
• 모델: 기본gpt-4.1-mini 또는 액세스할 수 있는 다른 모델을 선택합니다.
• 모델 버전: 기본 옵션을 선택합니다.
• 모델 SKU: Batch가 아닌 사용 가능한 할당량이 있는 옵션(일반적으로 표준 또는 GlobalStandard)을 선택합니다.
• 배포 용량: 기본값 선택, 10
• 배포 이름: 기본gpt-4.1-mini 선택

완료되면 azd 프로젝트에 AI 에이전트 정의가 성공적으로 추가됩니다!. 디렉터리를 새로 만든 에이전트 폴더로 변경합니다.

cd agent-framework-agent-basic-responses

2단계: Azure 리소스 프로비전

다음에서 정의된 리소스를 프로비전합니다.azure.yaml

azd provision

3단계: 에이전트를 로컬로 테스트

azd ai agent run

이 명령은 가상 환경을 만들고, 종속성을 설치하고, 정의된 startupCommand 항목을 사용하여 azure.yaml 에이전트를 시작하고, 에이전트와 채팅할 수 있도록 브라우저에서 에이전트 검사기를 엽니다.

4단계: Foundry 에이전트 서비스에 배포

에이전트 컨테이너를 빌드하고 배포합니다.

azd deploy

명령이 완료되면 출력에 에이전트 플레이그라운드 및 에이전트 엔드포인트에 대한 링크가 표시됩니다.

Deploying services (azd deploy)

  Done: Deploying service basic-agent
  - Agent playground (portal): https://ai.azure.com/.../build/agents/basic-agent/build?version=1
  - Agent endpoint: https://ai-account-<name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>/agents/basic-agent/versions/1

5단계: 에이전트 호출

1. 배포된 에이전트에 동일한 프롬프트를 보냅니다.

   azd ai agent invoke "Write a haiku about deploying cloud applications."
   

   몇 초 안에 haiku 응답이 표시되는 것을 볼 수 있습니다.

2. (선택 사항) 에이전트와 상호 작용하는 동안 컨테이너 로그를 스트리밍합니다.

   azd ai agent monitor --follow
   

1단계: Foundry 프로젝트 만들기

1. 명령 팔레트(Ctrl+Shift+P)를 열고 펀드리 도구 키트: Project 선택합니다.
2. Azure 구독을 선택합니다.
3. 새 리소스 그룹을 만들거나 기존 리소스 그룹을 선택합니다.
4. Foundry 프로젝트의 이름을 입력합니다.

2단계: 모델 배포

1. 명령 팔레트를 열고 Foundry 도구 키트: 모델 카탈로그 열기를 선택합니다.
2. gpt-4.1을 검색한 다음 배포를 선택합니다.
3. 모델 배포 페이지에서 Microsoft Foundry에 배포를 선택합니다.

3단계: 호스트된 에이전트 프로젝트 만들기

1. 명령 팔레트를 열고 Foundry 도구 키트를 선택합니다. 호스트된 에이전트를 새로 만듭니다.
2. 언어로 Python 선택합니다.
3. "프레임워크"에 대해 에이전트 프레임워크를 선택합니다.
4. 프로토콜 유형으로 응답 API 를 선택합니다.
5. 샘플 코드로 기본 을 선택합니다.
6. "다음" 단추를 선택합니다.
7. 프로젝트 파일의 폴더를 선택하고 에이전트의 이름을 입력합니다.
8. "환경 설정"의 경우 Microsoft Foundry로 설정을 선택합니다. 콘텐츠는 1단계와 2단계에서 만든 프로젝트 및 모델로 자동 채워집니다.
9. "만들기" 단추를 선택합니다.

프로젝트를 활성 작업 영역으로 사용하여 새 VS Code 창이 열립니다.

4단계: 종속성 설치

가상 환경을 만들고 요구 사항을 설치합니다.

macOS 또는 Linux의 경우:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Windows의 경우(PowerShell):

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt

5단계: 에이전트를 로컬로 테스트

F5 키를 눌러 디버깅을 사용하도록 설정된 로컬 HTTP 서버를 시작합니다. 대화형 테스트를 위해 Foundry 도구 키트 에이전트 검사기가 열리고 코드에서 중단점을 설정할 수 있습니다.

디버깅하지 않고 서버를 실행하려면 다음을 수행합니다.

python main.py

에이전트는 http://localhost:8088/에서 수신 대기합니다. curl(또는 HTTP 클라이언트)을 사용하여 테스트 프롬프트를 보냅니다.

curl -sS -H "Content-Type: application/json" -X POST http://localhost:8088/responses \
    -d '{"input": "Write a haiku about deploying cloud applications.", "stream": false}'

6단계: Foundry 에이전트 서비스에 배포

1. 명령 팔레트를 열고 Foundry 도구 키트: 호스트된 에이전트 배포를 선택합니다. 배포 웹 보기가 열립니다.
2. "배포 방법"에 대해 코드를 선택합니다.
3. 패키지 모드로 원격 을 선택합니다.
4. "에이전트 이름"이 자동으로 채워집니다.
5. "다음" 단추를 선택합니다.
6. 이 "검토 및 배포" 페이지는 모두 자동으로 채워집니다.
7. "배포" 단추를 선택합니다.

배포가 완료되면 Foundry 도구 키트 탐색기의 호스트된 에이전트(미리 보기) 아래에 에이전트가 표시됩니다.

7단계: 에이전트 호출

1. Foundry 도구 키트 탐색기에서 호스트된 에이전트(미리 보기) 를 확장하고 에이전트를 선택합니다. 세부 정보 페이지에는 배포 세부 정보 아래에 상태가 표시됩니다.
2. 플레이그라운드 탭을 선택하고 다음과 같은 Write a haiku about deploying cloud applications.테스트 프롬프트를 보냅니다.

azd down

azd 는 삭제하는 리소스를 나열하고 확인을 요청합니다. 정리에는 약 2-5분이 걸립니다.

1. Azure 포털을 열고 에이전트가 포함된 리소스 그룹으로 이동합니다.
2. 리소스 그룹 삭제를 선택하고, 확인할 리소스 그룹 이름을 입력하고, 삭제를 선택합니다.