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在编码智能体中使用 Microsoft Foundry 技能

Microsoft Foundry Skill为编码代理提供可复用的指导，用于 Foundry 代理工作流。 使用它来帮助标准化部署、评估、提示优化、基于追踪的数据集整理，以及跨智能体启用的开发环境中的故障排查任务。

先决条件

  • 拥有有效订阅的 Azure 帐户。 如果没有帐户， 请创建一个免费的 Azure 帐户。

  • 代码代理宿主，例如 Visual Studio Code 中的 GitHub Copilot、Copilot CLI 或 Claude Code。

  • 在您的 上安装 PATH 18 或更高版本。 该插件使用 npx 在兼容的主机上启动 MCP 服务器。

  • Git，以便主机下载插件和技能内容。

  • Azure CLI安装和身份验证：

    az login

  • 如果你计划使用 部署工作流，则需已安装并完成 azd 的身份验证：

    azd auth login

  • 如果你希望代理检查或修改项目范围内的资源，请使用 Microsoft Foundry 项目。 有关设置步骤，请参阅 “创建项目”。

Foundry 技能提供的功能

该 microsoft-foundry 技能是适用于 Foundry 工作的一项元技能。 它有助于编码代理选择正确的 Foundry 工作流、加载匹配的子技能、检查可用的 Foundry MCP 工具，并跨轮次保持部署和评估上下文一致。

当希望代理帮助实现这些功能领域时，请使用它：

能力领域 技能可帮助代理完成的任务
Foundry 接入 创建或连接到 Foundry 项目、预配 Foundry 资源、选择公共或网络隔离的设置，并为代理开发准备工作区。
访问和容量 检查 RBAC 分配、托管标识、服务主体、配额、模型可用性、区域容量和部署先决条件。
模型部署 使用快速预设或自定义设置（例如版本、SKU、容量和负责任的 AI 配置）部署模型。
模型自定义 使用监督微调、直接偏好优化或强化微调工作流程对模型进行微调。
创建代理 在 Python 或 C# 中创建使用 Microsoft Agent Framework、LangGraph 或自定义框架的托管代理应用程序。
代理部署 容器化代理，生成映像并将其推送到Azure 容器注册表，创建或更新托管代理部署，并在代码更改后重新部署。
调用和测试 将单轮次或多轮次消息发送到部署的代理、测试提示代理，以及使用基于 HTTP 或 WebSocket 的协议的测试托管代理。
评估与优化 运行批处理评估、设置持续评估、比较版本、优化提示、改进代理指令以及准备代理优化器作业。
跟踪与数据集工作 查询追踪记录，分析延迟或故障，将评估结果与响应关联，并从生产环境追踪记录中整理评估数据集。
故障排除 检查托管代理日志、查询遥测、诊断部署或运行时故障，并计划修复和重新部署循环。

已安装的技能包括这些领域的专用子技能。 通常不需要直接命名子技能。 说明你想要的结果，编码智能体便会使用技能指令来路由任务。

Installation

适用于 VS Code 的 Foundry 工具包扩展内置 Foundry Skill。 若要安装扩展，请参阅 Work with the Microsoft Foundry for Visual Studio Code extension。

安装后，如果系统提示，请重新加载 Visual Studio Code。 打开Copilot 对话助手，切换到代理模式，并确认 Foundry 技能可用。 出现提示时，请使用有权访问 Foundry 项目的Azure帐户登录。

有关Visual Studio Code中 MCP 设置的详细信息，请参阅 Get 以 Azure MCP Server 启动和 Get 以 Foundry MCP Server 启动。

如果您的主机已具有 MCP 服务器配置，并且您只需要技能内容，请直接安装 microsoft-foundry 技能：

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

纯技能路径会下载 Foundry 工作流指南。 如果希望将技能、Azure MCP 服务器配置和 Foundry MCP 服务器配置一并安装，请使用 Azure Skills 插件。

验证设置

安装后，请通过你的编码代理尝试以下检查：

  • 询问 What AI models are available in Microsoft Foundry? 响应应使用 Foundry 工具而不是通用摘要。
  • 询问 List my Azure resource groups. 响应应在身份验证后使用 Azure MCP 工具。
  • 在 Foundry 代理项目中，询问 Use the Microsoft Foundry Skill to review this agent for deployment readiness. 响应应识别工作流检查，例如配置、项目访问、模型部署、评估数据和部署验证。

如果检查失败，请重新加载主机，确认插件安装成功，并验证是否 az login 使用包含 Foundry 资源的订阅。

在项目中使用技能

打开包含 Foundry 代理代码的文件夹。 询问所需的结果，并包括目标项目、环境、代理文件夹或部署名称（如果已知道）。

使用这些提示模式调用技能的功能：

目标 示例提示 典型工作流
为新智能体设置 Foundry Use the Microsoft Foundry Skill to create a public Foundry project, deploy a model, and scaffold a hosted agent. Project设置、模型部署、代理创建、部署和调用。
设置专用环境 Use the Microsoft Foundry Skill to plan a network-isolated Foundry deployment for this project. 专用网络规划、模板选择、部署检查和验证。
部署现有的托管代理 Use the Microsoft Foundry Skill to prepare this hosted agent for deployment to my dev environment. 工作区上下文解析、容器生成、ACR 推送、托管代理部署和冒烟测试。
代码更改后重新部署 Use the Microsoft Foundry Skill to redeploy this agent and verify it still responds correctly. 部署更新、调用和后续评估。
测试代理 Use the Microsoft Foundry Skill to invoke this agent with a short multi-turn test conversation. 智能体查找、调用和响应审查。
评估质量 Use the Microsoft Foundry Skill to create an evaluation plan for this agent from eval.yaml. 评估套件设置、数据集和评估程序检查、批处理评估和结果摘要。
优化说明 Use the Microsoft Foundry Skill to improve the agent instructions based on recent evaluation results. 评估分析、提示优化、候选审查以及后续评估。
生成评估数据集 Use the Microsoft Foundry Skill to create an evaluation dataset from the last seven days of production traces. 跟踪查询、数据集策展、版本控制以及世系跟踪。
排查故障 Use the Microsoft Foundry Skill to troubleshoot why this hosted agent deployment is failing. 调用检查、日志、遥测、根本原因分析、修复计划、重新部署和重新测试。
检查访问权限或容量 Use the Microsoft Foundry Skill to check RBAC and quota blockers before I deploy this model. 角色分配评审、配额查找、容量规划和修正步骤。
微调模型 Use the Microsoft Foundry Skill to plan a supervised fine-tuning workflow for this training dataset. 数据集准备情况、训练设置、检查点评审、模型部署和评估。

在批准更改或命令之前，请查看计划、生成的文件和代理建议创建或修改Azure资源。 对于部署、微调和预配任务，在代理运行命令之前，请确认角色分配和成本承担资源。

在 VS Code 中使用 Foundry Toolkit 技能

Foundry Toolkit for Visual Studio Code还使 Foundry 特定的技能在 VS Code 中可用。 这些技能（如 vscode-microsoft-foundry 和 foundrytk-quick-start）专注于 VS Code 开发体验：加入 Foundry Toolkit、探索模型、构建代理、选择模型、部署代理、评估性能和管理工具箱。 它们不同于核心 microsoft-foundry 技能，它为 Foundry 资源管理、RBAC、配额、模型部署、托管代理部署、评估、跟踪和故障排除提供了更广泛的知识库和具体工作流详细信息。 安装 Foundry Toolkit for VS Code，使这些扩展提供的技能在 VS Code 代理体验中可用。

技能的工作原理

当编码代理使用 Microsoft Foundry 技能时，它遵循一些常见的模式：

  1. 它从 Foundry MCP 发现开始，以便了解环境中提供了哪些 Foundry 工具和参数。
  2. 它加载与工作流匹配的子技能，例如创建、部署、调用、评估、跟踪、故障排除、RBAC、配额或模型部署。
  3. 在提出更改或命令之前，它会从工作区解析项目和代理上下文。
  4. 它更喜欢结构化 Foundry 和 Azure MCP 工具（当它们可用）。
  5. 仅当无法从提示、工作区文件或经过身份验证的Azure上下文中解析它们时，它才会要求缺失值。

该技能支持两种常见代理类型：

代理类型 用例
提示智能体 一个由 LLM 驱动的智能体，使用模型部署和提示配置。
托管代理 在 Foundry 代理服务中运行自定义代码的基于容器的代理。

对于托管代理工作流，该技能还可与使用 responses、invocations 或 invocations_ws 协议的代理配合使用。 将 invocations_ws 用于实时或双工 WebSocket 场景，例如语音智能体或流式交互。

技能使用的工作区文件

该技能会在常见工作区文件中查找 Foundry 项目和代理相关上下文。 使这些文件保持最新状态，以便编码代理可以提出特定的可重复建议。

文件或文件夹 技能如何使用它
azure.yaml 查找azd服务、代理程序项目文件夹、部署主机设置和环境绑定。
.azure/<environment>/.env 解析已通过身份验证的 azd 环境值，例如订阅、资源组、项目端点、代理名称、注册表和 Application Insights 连接字符串。
.foundry/agent-metadata.yaml 存储特定于 Foundry 的叠加状态，例如评估套件引用、数据集引用、本地缓存路径、结果摘要以及非 azd 覆盖项。
.foundry/agent-metadata.<env>.yaml 存储特定环境的叠加状态，适用于生产或 CI 等目标。
agent.yaml 提供用于创建、部署、调用和评估工作流的本地代理配置。
eval.yaml 定义本地评估意图，例如数据集文件、评估器名称、通过阈值、样本数量、跟踪回溯以及生成指令。

对于部署和评估工作流，优先使用 .foundry/agent-metadata.yaml 处理非机密的覆盖层状态。 不要将 .foundry 机密存储在文件中。 如果 azd 已提供部署值（如项目终结点或注册表），则让编码代理使用 azd 该值，而不是在元数据中复制该值。

故障排除

問题 解决方案
主机未找到该技能。 确认插件安装成功，然后重新加载或重启主机，以便重新为插件内容编制索引。
MCP 工具未显示。 确认已安装 Node.js、npx 可正常运行，并且已为你的主机添加 Azure 和 Foundry MCP 服务器条目。
Azure请求失败并出现身份验证错误。 再次运行 az login。 对于 azd 工作流，也运行 azd auth login。
代理使用了错误的订阅。 在重试提示之前，请在Azure CLI中设置预期的Azure订阅。
Foundry 项目操作失败。 确认你的帐户具有对 Foundry 项目的访问权限以及所需的 Azure RBAC 角色。

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