README.md

កម្មវិធី Foundry Toolkit + សិក្ខាសាលា Foundry Hosted Agents

បង្កើត សាកល្បង និងចេញផ្សាយភ្នាក់ងារពិភពឌីជីថលទៅ Microsoft Foundry Agent Service ក្នុងនាមជា Hosted Agents - ពេញលេញពី VS Code ដោយប្រើ Microsoft Foundry extension និង Foundry Toolkit។

Hosted Agents សព្វថ្ងៃនៅក្នុងលក្ខណៈពិនិត្យមើលជាមុន។ តំបន់ដែលគាំទ្រមានកំណត់ - សូមមើល region availability ។

គប្បីថតថង់ agent/ ខាងក្នុងរាល់មន្ទីរសិក្សា (lab) គឺ បានបង្កើតដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោយ Foundry extension - បន្ទាប់មកអ្នកធ្វើប្តូរកូដ សាកល្បងក្នុងតំបន់មូលដ្ឋាន ហើយចេញផ្សាយ។

🌐 ការគាំទ្រ​ភាសាច្រើន

គាំទ្រ​តាមរយៈ GitHub Action (ស្វ័យប្រវត្តិ និងមិនធ្លាប់ចាស់)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

ចូលចិត្តថតបញ្ចាលនៅក្នុងម៉ាស៊ីនឯង?

Repo នេះមានការបកប្រែភាសា ៥០+ ដែលបង្កើនទំហំឯកសារចេញជាប្រមាណច្រើន។ ដើម្បីថតបញ្ចាលដោយគ្មានការបកប្រែ អ្នកអាចប្រើ 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"

វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកទទួលបានអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលត្រូវការដើម្បីបញ្ចប់វគ្គនេះបានយ៉ាងរហ័សជាងមុន។

---

សំណង់រចនា

flowchart TB
    subgraph Local["ការអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងតំបន់ (VS Code)"]
        direction TB
        FE["ការពង្រឹង Microsoft Foundry"]
        FoundryToolkit["ការពង្រឹង Foundry Toolkit"]
        Scaffold["កូដភ្នាក់ងារដែលបានបង្កើតរួច
        (main.py · agent.yaml · Dockerfile)"]
        Inspector["អ្នកត្រួតពិនិត្យភ្នាក់ងារ
        (ការសាកល្បងក្នុងតំបន់)"]
        FE -- "បង្កើតភ្នាក់ងារថ្មីដែលផ្តោត" --> Scaffold
        Scaffold -- "F5 ដើម្បីបំបែកកំហុស" --> Inspector
        FoundryToolkit -.- Inspector
    end

    subgraph Cloud["Microsoft Foundry"]
        direction TB
        ACR["រ៉េហ្ស៊ីស្ទ្រីរអាស៊ឺរ កុងតឺន័រ"]
        AgentService["សេវាកម្មភ្នាក់ងារ Foundry
        (ម៉ោងរត់ភ្នាក់ងារផ្ញើ)"]
        Model["Azure OpenAI
        (gpt-4.1 / gpt-4.1-mini)"]
        Playground["លំបាកเล่น Foundry
        និង លំបាក VS Code"]
        ACR --> AgentService
        AgentService -- "/responses API" --> Model
        AgentService --> Playground
    end

    Scaffold -- "ដាក់ឲ្យដំណើរការ
    (Docker build + push)" --> ACR
    Inspector -- "POST /responses
    (localhost:8088)" --> Scaffold
    Playground -- "សាកល្បងបញ្ជា" --> AgentService

    style Local fill:#f0f4ff,stroke:#4a6cf7,stroke-width:2px
    style Cloud fill:#fff4e6,stroke:#f59e0b,stroke-width:2px

Loading

លំហូរ: ការ Foundry extension នាំឱ្យបង្កើត strcutagent → អ្នកប្តូរវិញកូដ និងណែនាំ → សាកល្បងក្នុងតំបន់មូលដ្ឋានជាមួយ Agent Inspector → ចេញផ្សាយទៅ Foundry (បង្ហោះរូបភាព Docker ទៅ ACR) → ធានា​មើល​នៅពេលក្មេងលេងក្នុង Playground ។

---

អ្វីដែលអ្នកនឹងបង្កើត

មន្ទីរ	ពិពណ៌នា	ស្ថានភាព
Lab 01 - ភ្នាក់ងារតែមួយ	បង្កើតភ្នាក់ងារ "សូមពន្យល់ដូចជា ខ្ញុំជាអ្នកគ្រប់គ្រង", សាកល្បងក្នុងតំបន់មូលដ្ឋាន ហើយចេញផ្សាយទៅ Foundry	✅ មានស្រាប់
Lab 02 - សហការភ្នាក់ងារច្រើន	បង្កើត "Resume → Job Fit Evaluator" - ភ្នាក់ងារចំនួន ៤ ប្រមាញ់ដើម្បីវាយតម្លៃពាក់ព័ន្ធនៃប្រវត្តិរូប និងបង្កើតផែនការសិក្សា	✅ មានស្រាប់

---

ជួបគ្នាជាមួយ Executive Agent

ក្នុងសិក្ខាសាលានេះ អ្នកនឹងបង្កើតភ្នាក់ងារ "សូមពន្យល់ដូចជា ខ្ញុំជាអ្នកគ្រប់គ្រង" - ភ្នាក់ងារពិភពឌីជីថលមួយដែលយកពាក្យបច្ចេកទេសរឹងមាំ ហើយបកប្រែវាទៅជាសេចក្ដីសង្ខេបភាសារល្ងាចដែលសមស្របសម្រាប់ក្រុមប្រឹក្សាភិបាល។ ព្រោះសារពិតហើយ មិនមានម្នាក់ណាមួយនៅក្រុមគ្រប់គ្រងចង់ស្តាប់ពី "thread pool exhaustion caused by synchronous calls introduced in v3.2." ទេ។

ខ្ញុំបានបង្កើតភ្នាក់ងារនេះបន្ទាប់ពីមានហេតុការណ៍មួយចំនួនដែលបន្ទាប់ពីពិរោះបញ្ហារបស់ខ្ញុំ ជម្ល hlay "តើគេបើកគេហទំព័រឬទេ?" ជាចម្លើយពីអ្នកដំណើរការនៅផ្នែកផ្នែកបច្ចេកទេស។

វារត់ដូចម្តេច

អ្នកផ្គត់ផ្គង់ព័ត៌មានបច្ចេកទេសមួយ។ វាសំលាប់ត្រឡប់មកជាសេចក្ដីសង្ខេបរបស់អ្នកគ្រប់គ្រង - ចំនុច៣ គ្មានពាក្យបច្ចេកទេស ក៏គ្មានប្រវត្តិស្តង់ដា ឬពាក្យប្រួយបារម្ភផ្លូវចិត្តគិតពីអនាគត។ មានតែ ចំណុចបានកើតឡើង, ផលប៉ះពាល់អាជីវកម្ម, និង ជំហានបន្ទាប់ ប៉ុណ្ណោះ។

មើលវា​មានសកម្មភាព​តាមជា

អ្នកនិយាយ៖

"The API latency increased due to thread pool exhaustion caused by synchronous calls introduced in v3.2."

ភ្នាក់ងារប្រASថា:

Executive Summary:

• ចំណុចបានកើតឡើង: បន្ទាប់ពីការចេញផ្សាយថ្មី ស៊ីស្តឹមបានយឺតឡើង។
• ផលប៉ះពាល់អាជីវកម្ម: អ្នកប្រើប្រាស់ខ្លះបានជួបការពន្យាពេលក្នុងការប្រើសេវាកម្ម។
• ជំហានបន្ទាប់: ការផ្លាស់ប្តូរត្រូវបានត្រឡប់មកវិញ ហើយកំពុងចាប់ផ្តើមការជួសជុលមុនចេញផ្សាយម្តងទៀត។

ហេតុអ្វីជ្រើសរើសភ្នាក់ងារនេះ?

វាជាភ្នាក់ងារសាមញ្ញ មុខងារតែមួយ - ល្អសម្រាប់រៀនពីដំណើរការរបស់ hosted agent ពីដើមដល់បញ្ចប់ ដោយគ្មានការត្រួតទ្រាយជាច្រើនក្នុងឧបករណ៍ស្មុគស្មាញ។ ហើយពិតប្រាកដ? រាល់ក្រុមវិស្វកម្មទាំងអស់អាចប្រើភ្នាក់ងារមួយនេះបាន។

---

រចនាសម្ព័ន្ធសិក្ខាសាលា

📂 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

**កំណត់ចំណាំ:**ថតថង់ agent/ ខាងក្នុងរាល់មន្ទីរសិក្សាគឺជាអ្វីដែល Microsoft Foundry extension បង្កើតនៅពេលអ្នករត់បញ្ជា Microsoft Foundry: Create a New Hosted Agent ពី Command Palette។ ឯកសារទាំងនោះបន្ទាប់មកត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរនៅលើការណែនាំ ដៃគូ និងការកំណត់រចនា។ Lab 01 នឹងណែនាំអ្នកពីការបង្កើតវាម្តងទៀតពីដើម។

---

ចាប់ផ្តើម

1. ថតបញ្ចូល repo

git clone https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git
cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab

2. តំឡើង Python virtual environment

python -m venv venv

ចាប់ផ្តើមវា៖

• Windows (PowerShell):

  .\venv\Scripts\Activate.ps1

• macOS / Linux:

  source venv/bin/activate

3. តំឡើងក依赖

pip install -r workshop/lab01-single-agent/agent/requirements.txt

4. កំណត់ environment variables

ចម្លងឯកសារ .env ឧទាហរណ៍ក្នុងថត agent ហើយបញ្ចូលតម្លៃរបស់អ្នក៖

cp workshop/lab01-single-agent/agent/.env.example workshop/lab01-single-agent/agent/.env

កែប្រែ 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>

5. អនុវត្តតាមមន្ទីរសិក្សា

រាល់មន្ទីរមានប្លុកផ្ទាល់ខ្លួនជាមួយម៉ូឌុលផ្ទាល់ខ្លួន។ ចាប់ផ្តើមជាមួយ Lab 01 ដើម្បីរៀនមូលដ្ឋាន ហើយរត់ទៅ Lab 02 សម្រាប់ដំណើរការសហការភ្នាក់ងារច្រើន។

Lab 01 - ភ្នាក់ងារតែមួយ (ជាផ្នែករួមមាតិកា)

ល.រ	ម៉ូឌុល	តំណភ្ជាប់
1	អានលក្ខខណ្ឌដំបូង	00-prerequisites.md
2	តំឡើង Foundry Toolkit និង Foundry extension	01-install-foundry-toolkit.md
3	បង្កើតគម្រោង Foundry	02-create-foundry-project.md
4	បង្កើត hosted agent	03-create-hosted-agent.md
5	កំណត់ណែនាំ និងបរិយាកាស	04-configure-and-code.md
6	សាកល្បងក្នុងតំបន់មូលដ្ឋាន	05-test-locally.md
7	ចេញផ្សាយទៅ Foundry	06-deploy-to-foundry.md
8	ផ្ទៀងផ្ទាត់ក្នុង playground	07-verify-in-playground.md
9	ដោះស្រាយបញ្ហា	08-troubleshooting.md

Lab 02 - ដំណើរការសហការភ្នាក់ងារច្រើន (ជាផ្នែករួមមាតិកា)

ល.រ	ម៉ូឌុល	តំណភ្ជាប់
1	លក្ខខណ្ឌដំបូង (Lab 02)	00-prerequisites.md
2	យល់ពីសំណង់រចនាសហការភ្នាក់ងារ	01-understand-multi-agent.md
3	បង្កើតគំរោង multi-agent	02-scaffold-multi-agent.md
4	កំណត់ agents និងបរិយាកាស	03-configure-agents.md
5	ផលិតភាពរចនាសម្ព័ន្ធ	04-orchestration-patterns.md
6	សាកល្បងក្នុងតំបន់មូលដ្ឋាន (multi-agent)	05-test-locally.md
7	បង្ហោះទៅ Foundry	06-deploy-to-foundry.md
8	ពិនិត្យនៅក្នុងលេងល្បែង	07-verify-in-playground.md
9	ការដោះស្រាយបញ្ហា (multi-agent)	08-troubleshooting.md

---

អ្នកថែរក្សា

Shivam Goyal

---

ការអនុញ្ញាតដែលត្រូវការ (យោងឆាប់រហ័ស)

សេណារីយ៉ូ	តួនាទីដែលត្រូវការ
បង្កើតគម្រោង Foundry ថ្មី	ម្ចាស់ Azure AI លើធនធាន Foundry
បង្ហោះទៅគម្រោងដែលមានរួចហើយ (ធនធានថ្មី)	ម្ចាស់ Azure AI + អ្នករួមចំណែក លើការជាវ
បង្ហោះទៅគម្រោងដែលចាត់តាំងពេញលេញ	អ្នកអាន លើគណនី + អ្នកប្រើប្រាស់ Azure AI លើគម្រោង

សំខាន់៖ តួនាទី Azure ម្ចាស់ និង អ្នករួមចំណែក មានតែការអនុញ្ញាត គ្រប់គ្រង ប៉ុណ្ណោះ មិនមែនការអនុញ្ញាត អភិវឌ្ឍ (សកម្មភាពទិន្នន័យ) ទេ។ អ្នកត្រូវការតួនាទី អ្នកប្រើប្រាស់ Azure AI ឬ ម្ចាស់ Azure AI ដើម្បីកសាង និងបង្ហោះភ្នាក់ងារ។

---

ឯកសារយោង

• ចាប់ផ្តើមរហ័ស: បង្ហោះភ្នាក់ងាររបស់អ្នកជាលើកដំបូង (VS Code)
• ភ្នាក់ងារត្រូវបានផ្ដល់ជាម៉ាស៊ីនមានអ្វីខ្លះ?
• បង្កើតសម្ព័ន្ធការងារភ្នាក់ងារត្រូវបានផ្ដល់ជាម៉ាស៊ីននៅក្នុង VS Code
• បង្ហោះភ្នាក់ងារត្រូវបានផ្ដល់ជាម៉ាស៊ីន
• RBAC សម្រាប់ Microsoft Foundry
• Architecture Review Agent Sample - ភ្នាក់ងារត្រូវបានផ្ដល់ជាម៉ាស៊ីនក្នុងពិភពជាក់ស្តែងជាមួយឧបករណ៍ MCP, គំនូសផែនទី Excalidraw និងការបង្ហោះពីរដង

---

រង្វាន់លិខិតអនុញ្ញាត

MIT

---

ការព្រមាន៖
ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាកម្មបកប្រែ AI Co-op Translator។ ទោះបីយើងខិតខំបំផុតដើម្បីឲ្យបានភាពត្រឹមត្រូវ ក៏សូមស គិតថាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិនេះអាចមានកំហុសឬភាពមិនត្រឹមត្រូវ។ ឯកសារដើមក្នុងភាសាដើមគួរត្រូវបានគិតថាជា ប្រភពមានសារៈសំខាន់។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ គួរតែហៅអ្នកបកប្រែដែលជាមនុស្សជំនាញ។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបកស្រាយខុសពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះឡើយ។