Microsoft Foundry Agent Service üzerinde Barındırılan Ajanlar olarak Yapay Zeka ajanları oluşturun, test edin ve dağıtın - tümü VS Code’dan Microsoft Foundry eklentisi ve Foundry Araç Seti kullanılarak yapılır.
Barındırılan Ajanlar şu anda önizleme aşamasındadır. Desteklenen bölgeler sınırlıdır - bkz. bölge kullanılabilirliği.
Her laboratuvarın içindeki
agent/klasörü Foundry eklentisi tarafından otomatik olarak oluşturulur - ardından kodu özelleştirir, yerel olarak test eder ve dağıtırsınız.
Arapça | Bengalce | Bulgarca | Burma (Myanmar) | Çince (Basitleştirilmiş) | Çince (Geleneksel, Hong Kong) | Çince (Geleneksel, Makao) | Çince (Geleneksel, Tayvan) | Hırvatça | Çekçe | Danca | Flemenkçe | Estonca | Fince | Fransızca | Almanca | Yunanca | İbranice | Hintçe | Macarca | Endonezce | İtalyanca | Japonca | Kannada | Khmer | Korece | Litvanca | Malayca | Malayalamca | Marathi | Nepalce | Nijerya Pidgin | Norveççe | Farsça | Lehçe | Portekizce (Brezilya) | Portekizce (Portekiz) | Pencapça (Gurmukhi) | Rumence | Rusça | Sırpça (Kiril) | Slovakça | Slovence | İspanyolca | Svahili | İsveççe | Tagalog (Filipince) | Tamilce | Telugu | Tayca | Türkçe | Ukraynaca | Urduca | Vietnamca
Tercihiniz Yerelde Klonlamak mı?
Bu depo 50+ dil çevirisi içerir ve bu da indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için sparse checkout kullanın:
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"Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeye çok daha hızlı bir indirme ile sahip olmanızı sağlar.
flowchart TB
subgraph Local["Yerel Geliştirme (VS Code)"]
direction TB
FE["Microsoft Foundry
Uzantısı"]
FoundryToolkit["Foundry Araç Seti
Uzantısı"]
Scaffold["İskeletlenmiş Ajan Kodu
(main.py · agent.yaml · Dockerfile)"]
Inspector["Ajan Denetleyicisi
(Yerel Test)"]
FE -- "Yeni Barındırılan
Ajan Oluştur" --> Scaffold
Scaffold -- "F5 Hata Ayıkla" --> Inspector
FoundryToolkit -.- Inspector
end
subgraph Cloud["Microsoft Foundry"]
direction TB
ACR["Azure Konteyner
Kaydı"]
AgentService["Foundry Ajan Servisi
(Barındırılan Ajan Çalışma Zamanı)"]
Model["Azure OpenAI
(gpt-4.1 / gpt-4.1-mini)"]
Playground["Foundry Oyun Alanı
ve VS Code Oyun Alanı"]
ACR --> AgentService
AgentService -- "/responses API" --> Model
AgentService --> Playground
end
Scaffold -- "Yayınla
(Docker derle + gönder)" --> ACR
Inspector -- "POST /responses
(localhost:8088)" --> Scaffold
Playground -- "Komutları test et" --> AgentService
style Local fill:#f0f4ff,stroke:#4a6cf7,stroke-width:2px
style Cloud fill:#fff4e6,stroke:#f59e0b,stroke-width:2px
Akış: Foundry eklentisi ajanı oluşturur → kodu ve talimatları özelleştirirsiniz → Agent Inspector ile yerel test yapılır → Foundry’e dağıtılır (Docker görüntüsü ACR’ye gönderilir) → Playground’da doğrulanır.
| Laboratuvar | Açıklama | Durum |
|---|---|---|
| Lab 01 - Tek Ajan | "Yönetici Gibi Açıkla" Ajanı oluşturun, yerel test yapın ve Foundry’e dağıtın | ✅ Mevcut |
| Lab 02 - Çoklu Ajan İş Akışı | "Özgeçmiş → İş Uygunluk Değerlendiricisi" oluşturun - 4 ajan birlikte özgeçmiş uyum skorlaması yapar ve öğrenme yol haritası oluşturur | ✅ Mevcut |
Bu atölyede, karmaşık teknik terimleri sakin, yönetim toplantısına hazır özetlere çeviren bir Yapay Zeka ajanı olan "Yönetici Gibi Açıkla" Ajanını oluşturacaksınız. Çünkü dürüst olalım, yönetim kademesindekiler "v3.2’de tanıtılan senkron çağrılar yüzünden oluşan iş parçacığı havuzu tükenmesi" gibi şeyler duymak istemez.
Bu ajanı, mükemmel hazırlanmış ölüm sonrası raporlarıma gelen "Öyleyse... site kapan mı?" cevabından sonra yaptım.
Teknik bir güncelleme verirsiniz. Size jargonsuz, istif izi olmayan, varoluşsal korku içermeyen üç maddelik bir yönetici özeti verir: ne oldu, iş etkisi ve bir sonraki adım.
Siz söylersiniz:
"API gecikmesi, v3.2’de tanıtılan senkron çağrılar nedeniyle iş parçacığı havuzu tükenmesi yüzünden arttı."
Ajan cevap verir:
Yönetici Özeti:
- Ne oldu: En son sürüm sonrası sistem yavaşladı.
- İş etkisi: Bazı kullanıcılar hizmeti kullanırken gecikme yaşadı.
- Bir sonraki adım: Değişiklik geri alındı ve yeniden dağıtımdan önce bir düzeltme hazırlanıyor.
Bu, karmaşık araç zincirlerine takılmadan barındırılan ajan iş akışını baştan sona öğrenmek için mükemmel, tek amaçlı, çok basit bir ajandır. Ve dürüst olmak gerekirse? Her mühendislik ekibinin buna ihtiyacı var.
📂 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
Not: Her laboratuvar içindeki
agent/klasörü, Komut PaletindenMicrosoft Foundry: Create a New Hosted Agentkomutu çalıştırıldığında Microsoft Foundry eklentisi tarafından oluşturulur. Dosyalar daha sonra ajanın talimatları, araçları ve konfigürasyonları ile özelleştirilir. Lab 01, bunu baştan nasıl yapacağınızı adım adım gösterir.
git clone https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git
cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Labpython -m venv venvAktifleştirin:
- Windows (PowerShell):
.\venv\Scripts\Activate.ps1
- macOS / Linux:
source venv/bin/activate
pip install -r workshop/lab01-single-agent/agent/requirements.txtAjan klasörünün içindeki örnek .env dosyasını kopyalayın ve kendi değerlerinizle doldurun:
cp workshop/lab01-single-agent/agent/.env.example workshop/lab01-single-agent/agent/.envworkshop/lab01-single-agent/agent/.env dosyasını düzenleyin:
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=https://<your-account>.services.ai.azure.com/api/projects/<your-project>
MODEL_DEPLOYMENT_NAME=<your-model-deployment-name>Her laboratuvar kendi modülleriyle bağımsızdır. Temelleri öğrenmek için Lab 01 ile başlayın, ardından çoklu ajan iş akışları için Lab 02’ye geçin.
Lab 01 - Tek Ajan (tam talimatlar)
| # | Modül | Bağlantı |
|---|---|---|
| 1 | Önkoşulları okuyun | 00-prerequisites.md |
| 2 | Foundry Araç Seti & Foundry eklentisini yükleyin | 01-install-foundry-toolkit.md |
| 3 | Bir Foundry projesi oluşturun | 02-create-foundry-project.md |
| 4 | Barındırılan bir ajan oluşturun | 03-create-hosted-agent.md |
| 5 | Talimatları ve ortamı yapılandırın | 04-configure-and-code.md |
| 6 | Yerel test yapın | 05-test-locally.md |
| 7 | Foundry’e dağıtın | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | Playground’da doğrulayın | 07-verify-in-playground.md |
| 9 | Sorun giderme | 08-troubleshooting.md |
Lab 02 - Çoklu Ajan İş Akışı (tam talimatlar)
| # | Modül | Bağlantı |
|---|---|---|
| 1 | Önkoşullar (Lab 02) | 00-prerequisites.md |
| 2 | Çoklu ajan mimarisini anlayın | 01-understand-multi-agent.md |
| 3 | Çoklu ajan projesini oluşturun | 02-scaffold-multi-agent.md |
| 4 | Ajanları ve ortamı yapılandırın | 03-configure-agents.md |
| 5 | Orkestrasyon desenleri | 04-orchestration-patterns.md |
| 6 | Yerel test yapın (çoklu ajan) | 05-test-locally.md |
| 7 | Foundry'e Dağıt | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | Oyun Alanında Doğrula | 07-verify-in-playground.md |
| 9 | Sorun Giderme (çoklu ajan) | 08-troubleshooting.md |
 Shivam Goyal |
| Senaryo | Gerekli roller |
|---|---|
| Yeni Foundry projesi oluştur | Foundry kaynağında Azure AI Sahibi |
| Mevcut projeye dağıtım (yeni kaynaklar) | Abonelikte Azure AI Sahibi + Katkıda Bulunan |
| Tam yapılandırılmış projeye dağıtım | Hesapta Okuyucu + projede Azure AI Kullanıcısı |
Önemli: Azure
SahibiveKatkıda Bulunanrolleri yalnızca yönetim izinlerini içerir, geliştirme (veri işlemi) izinlerini içermez. Ajanları oluşturmak ve dağıtmak için Azure AI Kullanıcısı veya Azure AI Sahibi olmanız gerekir.
- Hızlı başlangıç: İlk barındırılan ajanınızı dağıtın (VS Code)
- Barındırılan ajanlar nedir?
- VS Code'da barındırılan ajan iş akışları oluşturma
- Barındırılan ajan dağıtımı
- Microsoft Foundry için RBAC
- Mimari İnceleme Ajan Örneği - MCP araçları, Excalidraw diyagramları ve çift dağıtımlı gerçek dünya barındırılan ajanı
Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Orijinal belge, kendi ana dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımıyla doğabilecek herhangi bir yanlış anlama veya yorum hatasından sorumlu değiliz.