Skip to content

Latest commit

 

History

History
314 lines (244 loc) · 16.7 KB

File metadata and controls

314 lines (244 loc) · 16.7 KB

Foundry Toolkit + Foundry Hosted Agents Workshop

Python Microsoft Agent Framework Hosted Agents Microsoft Foundry Azure OpenAI Azure CLI Azure Developer CLI Docker Foundry Toolkit License

Bouw, test en zet AI-agenten in bij de Microsoft Foundry Agent Service als Hosted Agents - volledig vanuit VS Code met behulp van de Microsoft Foundry-extensie en Foundry Toolkit.

Hosted Agents bevinden zich momenteel in preview. Ondersteunde regio's zijn beperkt - zie regio beschikbaarheid.

De map agent/ binnen elke lab wordt automatisch opgebouwd door de Foundry-extensie - je past daarna de code aan, test lokaal en zet in productie.

🌐 Meertalige ondersteuning

Ondersteund via GitHub Action (Geautomatiseerd & Altijd Up-to-Date)

Arabisch | Bengaals | Bulgaars | Birmaans (Myanmar) | Chinees (Vereenvoudigd) | Chinees (Traditioneel, Hong Kong) | Chinees (Traditioneel, Macau) | Chinees (Traditioneel, Taiwan) | Kroatisch | Tsjechisch | Deens | Nederlands | Estisch | Fins | Frans | Duits | Grieks | Hebreeuws | Hindi | Hongaars | Indonesisch | Italiaans | Japans | Kannada | Khmer | Koreaans | Litouws | Maleis | Malayalam | Marathi | Nepalees | Nigeriaans Pidgin | Noors | Perzisch (Farsi) | Pools | Portugees (Brazilië) | Portugees (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Roemeens | Russisch | Servisch (Cyrillisch) | Slowaaks | Sloveens | Spaans | Swahili | Zweeds | Tagalog (Filipijns) | Tamil | Telugu | Thai | Turks | Oekraïens | Urdu | Vietnamese

Liever lokaal klonen?

Deze repository bevat meer dan 50 taalvertalingen die de downloadgrootte aanzienlijk vergroten. Om te klonen zonder vertalingen, gebruik een 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"

Hiermee heb je alles wat je nodig hebt om de cursus te voltooien, met een veel snellere download.


Architectuur

flowchart TB
    subgraph Local["Lokale Ontwikkeling (VS Code)"]
        direction TB
        FE["Microsoft Foundry
        Extensie"]
        FoundryToolkit["Foundry Toolkit
        Extensie"]
        Scaffold["Gestructureerde Agent Code
        (main.py · agent.yaml · Dockerfile)"]
        Inspector["Agent Inspector
        (Lokale Test)"]
        FE -- "Maak Nieuwe
        Gehoste Agent" --> Scaffold
        Scaffold -- "F5 Debuggen" --> Inspector
        FoundryToolkit -.- Inspector
    end

    subgraph Cloud["Microsoft Foundry"]
        direction TB
        ACR["Azure Container
        Register"]
        AgentService["Foundry Agent Service
        (Gehoste Agent Runtime)"]
        Model["Azure OpenAI
        (gpt-4.1 / gpt-4.1-mini)"]
        Playground["Foundry Speelveld
        & VS Code Speelveld"]
        ACR --> AgentService
        AgentService -- "/responses API" --> Model
        AgentService --> Playground
    end

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

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

Stroom: Foundry-extensie bouwt de agent op → je past code & instructies aan → test lokaal met Agent Inspector → zet in bij Foundry (Docker-image wordt naar ACR gepusht) → verifieer in Playground.


Wat je gaat bouwen

Lab Beschrijving Status
Lab 01 - Enkele Agent Bouw de "Leg uit alsof ik een Executive ben" Agent, test lokaal en zet in bij Foundry ✅ Beschikbaar
Lab 02 - Multi-Agent Workflow Bouw de "CV → Baanfit Evaluator" - 4 agenten werken samen om de fit van het CV te scoren en een leerroutekaart te genereren ✅ Beschikbaar

Maak kennis met de Executive Agent

In deze workshop bouw je de "Leg uit alsof ik een Executive ben" Agent - een AI-agent die ingewikkeld technisch jargon neemt en vertaalt naar kalme, bestuursklare samenvattingen. Want laten we eerlijk zijn, niemand in het C-niveau wil horen over "thread pool-uitputting veroorzaakt door synchrone calls geïntroduceerd in v3.2."

Ik heb deze agent gebouwd na weer een incident waarbij mijn perfect opgestelde post-mortem de reactie kreeg: "Dus... is de website nu down of niet?"

Hoe het werkt

Je voert een technische update in. De agent geeft een executive samenvatting terug - drie kernpunten, geen jargon, geen stack traces, geen existentiële angst. Gewoon wat er is gebeurd, zakelijke impact, en volgende stap.

Zie het in actie

Jij zegt:

"De API-latentie is toegenomen door thread pool-uitputting veroorzaakt door synchrone calls geïntroduceerd in v3.2."

De agent antwoordt:

Executive Samenvatting:

  • Wat er is gebeurd: Na de laatste release vertraagde het systeem.
  • Zakelijke impact: Sommige gebruikers ervoeren vertragingen bij het gebruik van de dienst.
  • Volgende stap: De wijziging is teruggedraaid en er wordt een oplossing voorbereid voor heruitrol.

Waarom deze agent?

Het is een doodsimpel, enkeldoel-agent - perfect om de hosted agent-workflow van begin tot eind te leren zonder verstrikt te raken in complexe tools. En eerlijk? Elk engineeringteam kan er wel eentje gebruiken.


Workshop structuur

📂 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

Opmerking: De map agent/ binnen elke lab is wat de Microsoft Foundry-extensie genereert wanneer je Microsoft Foundry: Create a New Hosted Agent uitvoert vanuit het Command Palette. De bestanden worden vervolgens aangepast met de instructies, tools en configuratie van jouw agent. Lab 01 leidt je door dit proces van scratch bouwen.


Aan de slag

1. Clone de repository

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

2. Zet een Python virtuele omgeving op

python -m venv venv

Activeer deze:

  • Windows (PowerShell):
    .\venv\Scripts\Activate.ps1
  • macOS / Linux:
    source venv/bin/activate

3. Installeer dependencies

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

4. Configureer omgevingsvariabelen

Kopieer het voorbeeldbestand .env binnen de agentmap en vul je waarden in:

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

Bewerk 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. Volg de workshop labs

Elke lab is zelfstandig met eigen modules. Begin met Lab 01 om de basis te leren, ga daarna door naar Lab 02 voor multi-agent workflows.

Lab 01 - Enkele Agent (volledige instructies)

# Module Link
1 Lees de vereisten 00-prerequisites.md
2 Installeer Foundry Toolkit & Foundry-extensie 01-install-foundry-toolkit.md
3 Maak een Foundry-project 02-create-foundry-project.md
4 Maak een hosted agent 03-create-hosted-agent.md
5 Configureer instructies & omgeving 04-configure-and-code.md
6 Test lokaal 05-test-locally.md
7 Zet in productie bij Foundry 06-deploy-to-foundry.md
8 Verifieer in playground 07-verify-in-playground.md
9 Problemen oplossen 08-troubleshooting.md

Lab 02 - Multi-Agent Workflow (volledige instructies)

# Module Link
1 Vereisten (Lab 02) 00-prerequisites.md
2 Begrijp multi-agent architectuur 01-understand-multi-agent.md
3 Bouw het multi-agent project op 02-scaffold-multi-agent.md
4 Configureer agenten & omgeving 03-configure-agents.md
5 Orkestratiepatronen 04-orchestration-patterns.md
6 Test lokaal (multi-agent) 05-test-locally.md
7 Implementeren naar Foundry 06-deploy-to-foundry.md
8 Verifiëren in playground 07-verify-in-playground.md
9 Probleemoplossing (multi-agent) 08-troubleshooting.md

Beheerder

Shivam Goyal
Shivam Goyal


Vereiste machtigingen (snelle referentie)

Scenario Vereiste rollen
Nieuw Foundry-project aanmaken Azure AI Owner op Foundry resource
Implementeren naar bestaand project (nieuwe resources) Azure AI Owner + Contributor op abonnement
Implementeren naar volledig geconfigureerd project Reader op account + Azure AI User op project

Belangrijk: Azure Owner en Contributor rollen bevatten alleen beheer machtigingen, niet ontwikkel (data actie) machtigingen. Je hebt Azure AI User of Azure AI Owner nodig om agents te bouwen en te implementeren.


Referenties


Licentie

MIT


Disclaimer:
Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsdienst Co-op Translator. Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, dient u er rekening mee te houden dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal moet als de gezaghebbende bron worden beschouwd. Voor kritieke informatie wordt een professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor eventuele misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling.