從 VS Code 使用 Microsoft Foundry 擴充功能 與 Foundry Toolkit，建立、測試及部署 AI 代理到 Microsoft Foundry Agent Service 作為 Hosted Agents。
Hosted Agents 目前為預覽版本。 支援的區域有限 - 請參閱 區域可用性。
每個實驗室中的
agent/資料夾是由 Foundry 擴充功能 自動腳手架生成 的 - 然後你可以自訂代碼，進行本地測試並部署。
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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"這樣你能夠更快速下載完成課程所需的所有東西。
flowchart TB
subgraph Local["本地開發 (VS Code)"]
direction TB
FE["Microsoft Foundry
擴充套件"]
FoundryToolkit["Foundry 工具套件
擴充套件"]
Scaffold["腳手架代理程式碼
(main.py · agent.yaml · Dockerfile)"]
Inspector["代理程式檢查器
(本地測試)"]
FE -- "建立新的
託管代理" --> Scaffold
Scaffold -- "F5 除錯" --> Inspector
FoundryToolkit -.- Inspector
end
subgraph Cloud["Microsoft Foundry"]
direction TB
ACR["Azure 容器
登錄"]
AgentService["Foundry 代理服務
(託管代理執行階段)"]
Model["Azure OpenAI
(gpt-4.1 / gpt-4.1-mini)"]
Playground["Foundry 遊樂場
& VS Code 遊樂場"]
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 擴充功能腳手架建立代理 → 你客製化代碼與指示 → 使用 Agent Inspector 本地測試 → 部署到 Foundry（將 Docker 映像推送到 ACR）→ 在 Playground 驗證。
| 實驗室 | 描述 | 狀態 |
|---|---|---|
| 實驗室 01 - 單一代理 | 建立 「解釋給我，一位執行長聽得懂」代理，本地測試並部署至 Foundry | ✅ 可用 |
| 實驗室 02 - 多代理工作流程 | 建立 「履歷 → 工作適配評估員」 - 4 個代理合作評分履歷適配度並產生學習路線圖 | ✅ 可用 |
在本工作坊中，你將建立 「解釋給我，一位執行長聽得懂」代理 —— 一個把複雜技術術語轉換成冷靜、適合董事會聽的摘要的 AI 代理。說實話，高階主管誰想聽什麼「v3.2 版本引入同步呼叫導致執行緒池耗盡」這種技術細節呢？
我在經歷太多次我的完美事後檢討文章得到的回覆是：「所以……網站到底掛了沒？」之後建立了這個代理。
你給它技術更新內容，它回應一個執行長摘要 —— 三點精簡內容，沒有術語、沒有堆疊追蹤、沒有存在主義的恐懼感。只有 發生了什麼事，業務影響，和 下一步。
你說：
「API 延遲增加是因為 v3.2 版本引入的同步呼叫導致執行緒池耗盡。」
代理回覆：
執行長摘要：
- 發生了什麼事： 在最新版本釋出後，系統變慢了。
- 業務影響： 部分用戶在使用服務時遇到延遲。
- 下一步： 已將更改回滾，並正在準備修補後重新部署。
它是個非常簡單、單一目的代理 —— 非常適合全程學習 Hosted Agent 工作流程而不會陷入複雜的工具鏈中。老實說，每個工程團隊都該有一個。
📂 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： 每個實驗室裏的
agent/資料夾是你從命令面板執行Microsoft Foundry: Create a New Hosted Agent時，Microsoft Foundry 擴充功能 自動產生的。檔案隨後按照你的代理指令、工具和設定進行定制。實驗室 01 將會引導你從零開始重建此代理。
git clone https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git
cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Labpython -m venv venv啟用它：
- Windows (PowerShell):
.\venv\Scripts\Activate.ps1
- macOS / Linux:
source venv/bin/activate
pip install -r workshop/lab01-single-agent/agent/requirements.txt複製 agent 資料夾中的範例 .env 檔案，並填入你的值：
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>每個實驗室都是自包含的模組。從 實驗室 01 開始學習基礎，接著前進到 實驗室 02 進行多代理工作流程。
實驗室 01 - 單一代理 (完整說明)
| # | 模組 | 連結 |
|---|---|---|
| 1 | 閱讀先決條件 | 00-prerequisites.md |
| 2 | 安裝 Foundry Toolkit & Foundry 擴充功能 | 01-install-foundry-toolkit.md |
| 3 | 建立 Foundry 專案 | 02-create-foundry-project.md |
| 4 | 建立 Hosted Agent | 03-create-hosted-agent.md |
| 5 | 配置指示與環境 | 04-configure-and-code.md |
| 6 | 本地測試 | 05-test-locally.md |
| 7 | 部署到 Foundry | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | 在 Playground 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 (完整說明)
| # | 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 | 腳手架多代理專案 | 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 |
| 場景 | 所需角色 |
|---|---|
| 建立新的 Foundry 專案 | Foundry 資源上的 Azure AI 擁有者 |
| 部署到現有專案（新資源） | 訂閱上的 Azure AI 擁有者 + 貢獻者 |
| 部署至完全配置的專案 | 帳戶上的 讀者 + 專案上的 Azure AI 使用者 |
重要: Azure 的
擁有者和貢獻者角色僅包含 管理 權限，不包括 開發（資料操作）權限。您需要 Azure AI 使用者 或 Azure AI 擁有者 來建立和部署代理。
- 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 - 具有 MCP 工具、Excalidraw 圖表和雙重部署的實務託管代理
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