從 VS Code 完全使用 Microsoft Foundry 擴充套件 和 Foundry 工具包 建構、測試並部署 AI 代理至 Microsoft Foundry 代理服務 作為 托管代理。
托管代理目前處於預覽階段。 支援區域有限 - 詳見 區域可用性。
每個實驗室內的
agent/資料夾是由 Foundry 擴充套件自動生成的，之後你可自訂程式碼、本地測試及部署。
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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"這樣能讓你以更快速度下載取得完成課程所需全部內容。
flowchart TB
subgraph Local["本地開發 (VS Code)"]
direction TB
FE["Microsoft Foundry
擴充功能"]
FoundryToolkit["Foundry 工具包
擴充功能"]
Scaffold["腳手架代理程式碼
(main.py · agent.yaml · Dockerfile)"]
Inspector["代理檢查器
(本地測試)"]
FE -- "建立新
托管代理" --> Scaffold
Scaffold -- "F5 偵錯" --> Inspector
FoundryToolkit -.- Inspector
end
subgraph Cloud["Microsoft Foundry"]
direction TB
ACR["Azure 容器
註冊表"]
AgentService["Foundry 代理服務
(托管代理執行環境)"]
Model["Azure OpenAI
(gpt-4.1 / gpt-4.1-mini)"]
Playground["Foundry 操作台
& VS Code 操作台"]
ACR --> AgentService
AgentService -- "/responses API" --> Model
AgentService --> Playground
end
Scaffold -- "部署
(Docker 建置 + 推送)" --> ACR
Inspector -- "POST /responses
(localhost:8088)" --> Scaffold
Playground -- "測試提示" --> AgentService
style Local fill:#f0f4ff,stroke:#4a6cf7,stroke-width:2px
style Cloud fill:#fff4e6,stroke:#f59e0b,stroke-width:2px
流程： Foundry 擴充套件建構代理 → 你自訂程式碼與指令 → 使用代理檢視器本地測試 → 部署至 Foundry（Docker 映像推送至 ACR）→ 在操控台驗證。
| 實驗室 | 說明 | 狀態 |
|---|---|---|
| 實驗室 01 - 單一代理 | 建構 「像給高管解釋」代理，本地測試並部署至 Foundry | ✅ 可用 |
| 實驗室 02 - 多代理流程 | 建構 「履歷 → 工作適配評估」 — 四個代理協同評分履歷匹配度並生成學習路線圖 | ✅ 可用 |
在此工作坊中，你將建構 「像給高管解釋」代理 — 一個將棘手技術行話轉譯為冷靜、董事會級別摘要的 AI 代理。說實話，沒有人在高層想聽到「由 v3.2 版引入的同步呼叫導致線程池耗盡」這類話。
我在數次事件後建立了這個代理，因為我精心撰寫的事後說明總會得到回應：「所以……網站到底有沒有掛？」
你輸入一段技術更新，代理回應一個高管摘要 — 三個重點，無行話、無堆疊追蹤、無存在主義恐懼。僅包含 發生什麼事、業務影響 和 下一步。
你說：
「API 延遲因 v3.2 版引入的同步呼叫導致線程池耗盡而增加。」
代理回覆：
高管摘要：
- 發生什麼事： 最新發佈後系統變慢。
- 業務影響： 有部分用戶使用服務時體驗延遲。
- 下一步： 變更已回滾，並正準備修復後重新部署。
它是非常簡單且單一目標的代理 — 非常適合學習托管代理工作流程的端到端流程，不需陷入複雜工具鏈。說實話？每個工程團隊都能用得到這種代理。
📂 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
注意： 每個實驗室內的
agent/資料夾是你從命令面板執行Microsoft Foundry: Create a New Hosted Agent時，由 Microsoft Foundry 擴充套件 產生的。接著可用你的代理指令、工具及設定自訂這些檔案。實驗室 01 帶你從零開始建立這流程。
git clone https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git
cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Labpython -m venv venv啟用：
- Windows（PowerShell）：
.\venv\Scripts\Activate.ps1
- macOS / Linux：
source venv/bin/activate
pip install -r workshop/lab01-single-agent/agent/requirements.txt複製代理資料夾內範例 .env 檔案並填入你的數值：
cp workshop/lab01-single-agent/agent/.env.example workshop/lab01-single-agent/agent/.env編輯 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>每個實驗室都有獨立模組。先從 實驗室 01 學習基礎，再進階至 實驗室 02 了解多代理工作流程。
實驗室 01 - 單一代理 (完整指引)
| # | 模組 | 連結 |
|---|---|---|
| 1 | 閱讀先決條件 | 00-prerequisites.md |
| 2 | 安裝 Foundry 工具包與 Foundry 擴充套件 | 01-install-foundry-toolkit.md |
| 3 | 建立 Foundry 專案 | 02-create-foundry-project.md |
| 4 | 建立托管代理 | 03-create-hosted-agent.md |
| 5 | 配置指令與環境 | 04-configure-and-code.md |
| 6 | 本地測試 | 05-test-locally.md |
| 7 | 部署至 Foundry | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | 在操控台驗證 | 07-verify-in-playground.md |
| 9 | 疑難排解 | 08-troubleshooting.md |
實驗室 02 - 多代理工作流程 (完整指引)
| # | 模組 | 連結 |
|---|---|---|
| 1 | 先決條件（實驗室 02） | 00-prerequisites.md |
| 2 | 了解多代理架構 | 01-understand-multi-agent.md |
| 3 | 建構多代理專案骨架 | 02-scaffold-multi-agent.md |
| 4 | 配置代理與環境 | 03-configure-agents.md |
| 5 | 編排模式 | 04-orchestration-patterns.md |
| 6 | 本地測試（多代理） | 05-test-locally.md |
| 7 | 部署到 Foundry | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | 在 playground 中驗證 | 07-verify-in-playground.md |
| 9 | 疑難排解（多代理） | 08-troubleshooting.md |
 Shivam Goyal |
| 情境 | 所需角色 |
|---|---|
| 建立新的 Foundry 專案 | Foundry 資源上的 Azure AI 擁有者 |
| 部署至現有專案（新資源） | 訂閱上的 Azure AI 擁有者 + 參與者 |
| 部署至已完全配置的專案 | 帳戶上的 讀取者 + 專案上的 Azure AI 使用者 |
重要： Azure 的
擁有者與參與者角色只包括 管理 權限，不含 開發（資料動作）權限。您需要 Azure AI 使用者 或 Azure AI 擁有者 來建立及部署代理。
- 快速入門：部署您的第一個託管代理（VS Code）
- 什麼是託管代理？
- 在 VS Code 中建立託管代理工作流程
- 部署託管代理
- Microsoft Foundry 的 RBAC
- 架構審查代理範例 - 具備 MCP 工具、Excalidraw 圖表及雙重部署的實務託管代理
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