Vytvářejte, testujte a nasazujte AI agenty do Microsoft Foundry Agent Service jako hostované agenty – vše přímo z VS Code pomocí rozšíření Microsoft Foundry a Foundry Toolkit.
Hostovaní agenti jsou momentálně v režimu preview. Podporované oblasti jsou omezené – viz dostupnost oblastí.
Složka
agent/v každé laboratoři je automaticky vytvořena rozšířením Foundry – potom upravujete kód, testujete lokálně a nasazujete.
Arabština | Bengálština | Bulharština | Barmština (Myanmar) | Čínština (zjednodušená) | Čínština (tradiční, Hong Kong) | Čínština (tradiční, Macau) | Čínština (tradiční, Taiwan) | Chorvatština | Čeština | Dánština | Nizozemština | Estonština | Finština | Francouzština | Němčina | Řečtina | Hebrejština | Hindština | Maďarština | Indonéština | Italština | Japonština | Kannada | Khmer | Korejština | Litevština | Malajština | Malajalámština | Maráthština | Nepálština | Nigerijská pidžinština | Norština | Perština (Fársí) | Polština | Portugalština (Brazílie) | Portugalština (Portugalsko) | Punjábština (Gurmukhí) | Rumunština | Ruština | Srbština (cyrilice) | Slovenština | Slovinština | Španělština | Suahelština | Švédština | Tagalog (filipínština) | Tamilština | Telugu | Thajština | Turečtina | Ukrajinština | Urdu | Vietnamština
Chcete raději klonovat lokálně?
Toto repo obsahuje více než 50 jazykových překladů, což výrazně zvyšuje velikost stahování. Pro klonování bez překladů použijte sparse checkout:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Toto vám poskytne vše potřebné ke zvládnutí kurzu s podstatně rychlejším stažením.
flowchart TB
subgraph Local["Místní Vývoj (VS Code)"]
direction TB
FE["Rozšíření Microsoft Foundry"]
FoundryToolkit["Rozšíření Foundry Toolkit"]
Scaffold["Vygenerovaný Kód Agenta
(main.py · agent.yaml · Dockerfile)"]
Inspector["Inspektor Agenta
(Místní Testování)"]
FE -- "Vytvořit Nového
Hostovaného Agenta" --> Scaffold
Scaffold -- "Ladění F5" --> Inspector
FoundryToolkit -.- Inspector
end
subgraph Cloud["Microsoft Foundry"]
direction TB
ACR["Azure Kontejnerový
Registr"]
AgentService["Služba Agenta Foundry
(Runtime Hostovaného Agenta)"]
Model["Azure OpenAI
(gpt-4.1 / gpt-4.1-mini)"]
Playground["Foundry Hřiště
& VS Code Hřiště"]
ACR --> AgentService
AgentService -- "/responses API" --> Model
AgentService --> Playground
end
Scaffold -- "Nasadit
(Docker build + push)" --> ACR
Inspector -- "POST /responses
(localhost:8088)" --> Scaffold
Playground -- "Testovat výzvy" --> AgentService
style Local fill:#f0f4ff,stroke:#4a6cf7,stroke-width:2px
style Cloud fill:#fff4e6,stroke:#f59e0b,stroke-width:2px
Tok: Rozšíření Foundry vytváří kostru agenta → upravujete kód a instrukce → lokálně testujete s Agent Inspector → nasazujete do Foundry (Docker image je nahrán do ACR) → ověřujete ve Playgroundu.
| Laboratoř | Popis | Stav |
|---|---|---|
| Laboratoř 01 - Jendotlivý agent | Vytvořte agent "Vysvětli to jako vedoucímu", vyzkoušejte ho lokálně a nasazujte do Foundry | ✅ K dispozici |
| Laboratoř 02 - Víceagentový pracovní postup | Vytvořte "Hodnocení životopisu → shoda s pozicí" - 4 agenti spolupracují na hodnocení životopisu a generují vzdělávací plán | ✅ K dispozici |
V tomto workshopu vytvoříte agenta "Vysvětli to jako vedoucímu" – AI agenta, který vezme složitý technický žargon a přeloží jej do klidných, připravených boardroomových souhrnů. Protože buďme upřímní, nikdo v C-suite nechce slyšet o „vyčerpání thread poolu způsobeném synchronními voláními zavedenými ve verzi 3.2.“
Tento agent vznikl po příliš mnoha případech, kdy moje dokonale připravená post-mortem zpráva byla přijata odpovědí: „Takže… web je mimo provoz, nebo ne?“
Dáte mu technickou zprávu. On vám vrátí výkonný souhrn – tři odrážky, žádný žargon, žádné stack trace, žádnou existenciální úzkost. Jen co se stalo, dopad na byznys a další krok.
Řeknete:
„Latence API se zvýšila kvůli vyčerpání thread poolu způsobenému synchronními voláními zavedenými ve verzi 3.2.“
Agent odpoví:
Výkonný souhrn:
- Co se stalo: Po posledním vydání se systém zpomalil.
- Dopad na byznys: Někteří uživatelé zažili zpoždění při používání služby.
- Další krok: Změna byla vrácena zpět a připravuje se oprava před opětovným nasazením.
Je to velmi jednoduchý, jednoprofilový agent – ideální pro osvojení workflow hostovaných agentů od začátku do konce bez zbytečného složitého řetězce nástrojů. A upřímně? Každý tým vývojářů by mohl takového agenta využít.
📂 Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab/
├── 📄 README.md ← You are here
├── 📂 ExecutiveAgent/ ← Standalone hosted agent project
│ ├── agent.yaml
│ ├── Dockerfile
│ ├── main.py
│ └── requirements.txt
└── 📂 workshop/
├── 📂 lab01-single-agent/ ← Full lab: docs + agent code
│ ├── README.md ← Hands-on lab instructions
│ ├── 📂 docs/ ← Step-by-step tutorial modules
│ │ ├── 00-prerequisites.md
│ │ ├── 01-install-foundry-toolkit.md
│ │ ├── 02-create-foundry-project.md
│ │ ├── 03-create-hosted-agent.md
│ │ ├── 04-configure-and-code.md
│ │ ├── 05-test-locally.md
│ │ ├── 06-deploy-to-foundry.md
│ │ ├── 07-verify-in-playground.md
│ │ └── 08-troubleshooting.md
│ └── 📂 agent/ ← Reference solution (auto-scaffolded by Foundry extension)
│ ├── agent.yaml
│ ├── Dockerfile
│ ├── main.py
│ └── requirements.txt
└── 📂 lab02-multi-agent/ ← Resume → Job Fit Evaluator
├── README.md ← Hands-on lab instructions (end-to-end)
├── 📂 docs/ ← Step-by-step tutorial modules
│ ├── 00-prerequisites.md
│ ├── 01-understand-multi-agent.md
│ ├── 02-scaffold-multi-agent.md
│ ├── 03-configure-agents.md
│ ├── 04-orchestration-patterns.md
│ ├── 05-test-locally.md
│ ├── 06-deploy-to-foundry.md
│ ├── 07-verify-in-playground.md
│ └── 08-troubleshooting.md
└── 📂 PersonalCareerCopilot/ ← Reference solution (multi-agent workflow)
├── agent.yaml
├── Dockerfile
├── main.py
└── requirements.txt
Poznámka: Složka
agent/v každé laboratoři je to, co rozšíření Microsoft Foundry vygeneruje, když spustíteMicrosoft Foundry: Create a New Hosted Agentz příkazové palety. Soubory se pak upravují s instrukcemi, nástroji a konfigurací vašeho agenta. Laboratoř 01 vás provede vytvořením od začátku.
git clone https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git
cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Labpython -m venv venvAktivujte ho:
- Windows (PowerShell):
.\venv\Scripts\Activate.ps1
- macOS / Linux:
source venv/bin/activate
pip install -r workshop/lab01-single-agent/agent/requirements.txtZkopírujte ukázkový soubor .env ve složce agenta a vyplňte své hodnoty:
cp workshop/lab01-single-agent/agent/.env.example workshop/lab01-single-agent/agent/.envUpravte workshop/lab01-single-agent/agent/.env:
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=https://<your-account>.services.ai.azure.com/api/projects/<your-project>
MODEL_DEPLOYMENT_NAME=<your-model-deployment-name>Každá laboratoř je samostatná s vlastním modulem. Začněte s Laboratoří 01, naučte se základy, pak pokračujte do Laboratoře 02 pro vícero agentů.
Laboratoř 01 - Jednotlivý agent (plný návod)
| # | Modul | Odkaz |
|---|---|---|
| 1 | Přečtěte si předpoklady | 00-prerequisites.md |
| 2 | Nainstalujte Foundry Toolkit & Foundry extension | 01-install-foundry-toolkit.md |
| 3 | Vytvořte Foundry projekt | 02-create-foundry-project.md |
| 4 | Vytvořte hostovaného agenta | 03-create-hosted-agent.md |
| 5 | Nakonfigurujte instrukce & prostředí | 04-configure-and-code.md |
| 6 | Testujte lokálně | 05-test-locally.md |
| 7 | Nasazujte do Foundry | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | Ověřte ve playgroundu | 07-verify-in-playground.md |
| 9 | Řešení problémů | 08-troubleshooting.md |
Laboratoř 02 - Víceagentový pracovní postup (plný návod)
| # | Modul | Odkaz |
|---|---|---|
| 1 | Předpoklady (Laboratoř 02) | 00-prerequisites.md |
| 2 | Pochopení architektury více agentů | 01-understand-multi-agent.md |
| 3 | Vytvoření víceagentového projektu | 02-scaffold-multi-agent.md |
| 4 | Konfigurace agentů & prostředí | 03-configure-agents.md |
| 5 | Vzory orchestrací | 04-orchestration-patterns.md |
| 6 | Testování lokálně (více agentů) | 05-test-locally.md |
| 7 | Nasazení do Foundry | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | Ověření v playgroundu | 07-verify-in-playground.md |
| 9 | Řešení problémů (multi-agent) | 08-troubleshooting.md |
 Shivam Goyal |
| Scénář | Požadované role |
|---|---|
| Vytvoření nového projektu Foundry | Azure AI Owner u Foundry zdroje |
| Nasazení do existujícího projektu (nové zdroje) | Azure AI Owner + Contributor u předplatného |
| Nasazení do plně nakonfigurovaného projektu | Reader na účtu + Azure AI User v projektu |
Důležité: Role Azure
OwneraContributorzahrnují pouze správcovská oprávnění, nikoli vývojová (akcí s daty). K vytváření a nasazení agentů potřebujete Azure AI User nebo Azure AI Owner.
- Rychlý start: Nasazení vašeho prvního hostovaného agenta (VS Code)
- Co jsou hostovaní agenti?
- Vytváření workflow hostovaných agentů ve VS Code
- Nasazení hostovaného agenta
- RBAC pro Microsoft Foundry
- Ukázkový agent pro revizi architektury - Skutečný hostovaný agent s nástroji MCP, diagramy Excalidraw a dvojím nasazením
Prohlášení o vyloučení odpovědnosti: Tento dokument byl přeložen pomocí automatického překladatelského nástroje Co-op Translator. I když usilujeme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro kritické informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakákoliv nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.