Construa, teste e implante agentes de IA no Microsoft Foundry Agent Service como Agentes Hospedados - tudo a partir do VS Code usando a extensão Microsoft Foundry e o Foundry Toolkit.
Agentes Hospedados estão atualmente em prévia. Regiões suportadas são limitadas - veja disponibilidade por região.
A pasta
agent/dentro de cada laboratório é criada automaticamente pela extensão Foundry - você depois personaliza o código, testa localmente e implanta.
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Prefere Clonar Localmente?
Este repositório inclui mais de 50 traduções de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use 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"Isso fornece tudo o que você precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.
flowchart TB
subgraph Local["Desenvolvimento Local (VS Code)"]
direction TB
FE["Extensão Microsoft Foundry"]
FoundryToolkit["Extensão Foundry Toolkit"]
Scaffold["Código de Agente Estruturado
(main.py · agent.yaml · Dockerfile)"]
Inspector["Inspetor de Agente
(Testes Locais)"]
FE -- "Criar Novo
Agente Hospedado" --> Scaffold
Scaffold -- "Depurar F5" --> Inspector
FoundryToolkit -.- Inspector
end
subgraph Cloud["Microsoft Foundry"]
direction TB
ACR["Registro de Contêiner Azure"]
AgentService["Serviço de Agente Foundry
(Tempo de Execução do Agente Hospedado)"]
Model["Azure OpenAI
(gpt-4.1 / gpt-4.1-mini)"]
Playground["Playground Foundry
& Playground VS Code"]
ACR --> AgentService
AgentService -- "/responses API" --> Model
AgentService --> Playground
end
Scaffold -- "Implantar
(build + push Docker)" --> ACR
Inspector -- "POST /responses
(localhost:8088)" --> Scaffold
Playground -- "Testar prompts" --> AgentService
style Local fill:#f0f4ff,stroke:#4a6cf7,stroke-width:2px
style Cloud fill:#fff4e6,stroke:#f59e0b,stroke-width:2px
Fluxo: A extensão Foundry cria a estrutura do agente → você personaliza o código e as instruções → testa localmente com o Agent Inspector → implanta no Foundry (imagem Docker enviada ao ACR) → verifica no Playground.
| Laboratório | Descrição | Status |
|---|---|---|
| Lab 01 - Agente Único | Construa o Agente "Explique Como se Eu Fosse um Executivo", teste localmente e implante no Foundry | ✅ Disponível |
| Lab 02 - Fluxo Multi-Agente | Construa o "Avaliador de Compatibilidade Currículo → Vaga" - 4 agentes colaboram para pontuar a adequação do currículo e gerar um roadmap de aprendizado | ✅ Disponível |
Neste workshop você vai construir o Agente "Explique Como se Eu Fosse um Executivo" - um agente de IA que pega jargão técnico complicado e traduz em resumos calmos, prontos para a sala de diretoria. Porque sejamos honestos, ninguém na alta liderança quer ouvir sobre "exaustão do pool de threads causada por chamadas síncronas introduzidas na v3.2."
Criei este agente após incidentes em que meu post-mortem perfeitamente elaborado recebia a resposta: "Então... o site está fora do ar ou não?"
Você fornece uma atualização técnica. Ele devolve um resumo executivo - três pontos em destaque, sem jargões, sem rastreamentos de pilha, sem pânico existencial. Apenas o que aconteceu, impacto no negócio e próximo passo.
Você diz:
"A latência da API aumentou devido à exaustão do pool de threads causada por chamadas síncronas introduzidas na v3.2."
O agente responde:
Resumo Executivo:
- O que aconteceu: Após a última versão, o sistema ficou mais lento.
- Impacto no negócio: Alguns usuários sofreram atrasos ao usar o serviço.
- Próximo passo: A mudança foi revertida e uma correção está sendo preparada antes da reimplantação.
É um agente simples, com um único propósito - perfeito para aprender o fluxo de trabalho do agente hospedado de ponta a ponta sem se perder em cadeias complexas de ferramentas. E, sinceramente? Toda equipe de engenharia poderia usar um desses.
📂 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
Nota: A pasta
agent/dentro de cada laboratório é o que a extensão Microsoft Foundry gera quando você executaMicrosoft Foundry: Create a New Hosted Agentpelo Command Palette. Os arquivos são então personalizados com as instruções, ferramentas e configurações do seu agente. O Lab 01 guia você por todo esse processo do zero.
git clone https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git
cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Labpython -m venv venvAtive-o:
-
Windows (PowerShell):
.\venv\Scripts\Activate.ps1
-
macOS / Linux:
source venv/bin/activate
pip install -r workshop/lab01-single-agent/agent/requirements.txtCopie o arquivo exemplo .env dentro da pasta do agente e preencha seus valores:
cp workshop/lab01-single-agent/agent/.env.example workshop/lab01-single-agent/agent/.envEdite 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>Cada laboratório é auto-contido com seus próprios módulos. Comece pelo Lab 01 para aprender os fundamentos, depois avance para o Lab 02 para fluxos multi-agente.
Lab 01 - Agente Único (instruções completas)
| # | Módulo | Link |
|---|---|---|
| 1 | Leia os pré-requisitos | 00-prerequisites.md |
| 2 | Instale Foundry Toolkit & extensão Foundry | 01-install-foundry-toolkit.md |
| 3 | Crie um projeto Foundry | 02-create-foundry-project.md |
| 4 | Crie um agente hospedado | 03-create-hosted-agent.md |
| 5 | Configure instruções & ambiente | 04-configure-and-code.md |
| 6 | Teste localmente | 05-test-locally.md |
| 7 | Implemente no Foundry | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | Verifique no playground | 07-verify-in-playground.md |
| 9 | Solução de problemas | 08-troubleshooting.md |
Lab 02 - Fluxo Multi-Agente (instruções completas)
| # | Módulo | Link |
|---|---|---|
| 1 | Pré-requisitos (Lab 02) | 00-prerequisites.md |
| 2 | Entenda a arquitetura multi-agente | 01-understand-multi-agent.md |
| 3 | Crie a estrutura do projeto multi-agente | 02-scaffold-multi-agent.md |
| 4 | Configure agentes & ambiente | 03-configure-agents.md |
| 5 | Padrões de orquestração | 04-orchestration-patterns.md |
| 6 | Teste localmente (multi-agente) | 05-test-locally.md |
| 7 | Implantar no Foundry | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | Verificar no playground | 07-verify-in-playground.md |
| 9 | Solução de problemas (multi-agente) | 08-troubleshooting.md |
 Shivam Goyal |
| Cenário | Funções necessárias |
|---|---|
| Criar novo projeto Foundry | Azure AI Owner no recurso Foundry |
| Implantar em projeto existente (novos recursos) | Azure AI Owner + Contributor na assinatura |
| Implantar em projeto totalmente configurado | Reader na conta + Azure AI User no projeto |
Importante: Os papéis
OwnereContributordo Azure incluem apenas permissões de gerenciamento, não permissões de desenvolvimento (ação de dados). Você precisa de Azure AI User ou Azure AI Owner para criar e implantar agentes.
- Início rápido: Implemente seu primeiro agente hospedado (VS Code)
- O que são agentes hospedados?
- Criar fluxos de trabalho de agente hospedado no VS Code
- Implantar um agente hospedado
- RBAC para Microsoft Foundry
- Exemplo de agente de Revisão de Arquitetura - Agente hospedado do mundo real com ferramentas MCP, diagramas Excalidraw e implantação dupla
Aviso:
Este documento foi traduzido usando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.