Azure AI Foundry プロジェクト

反復可能なスクリプト化されたセットアップには、この方法を使用します。azure-ai-projects>=2.0.0 が必要です。

1. Python 仮想環境をセットアップし、必要なパッケージをインストールします。

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   pip install azure-ai-projects azure-identity

2. Azure にログインします。

   az login

3. モデルデプロイ名の環境変数を設定します。利用可能なモデルデプロイ名は、Foundry プロジェクトの Models → Deployments で確認できます。

   export MODEL_DEPLOYMENT_NAME=<model-deployment-name>

4. Python スクリプトファイルを作成します。このファイルは次のタスクを実行します。

   • az login 認証情報を使用して Foundry プロジェクトに接続します。
   • デプロイ済みモデルをバックエンドとし、agentregistry-smoke-test という名前の最小限のプロンプトベースエージェントを作成します。
   • 成功時にエージェント名とバージョンを出力します。

   cat > create-foundry-agent.py << 'EOF'
   import os
   from azure.ai.projects import AIProjectClient
   from azure.ai.projects.models import PromptAgentDefinition
   from azure.identity import DefaultAzureCredential
   
   with AIProjectClient(
       endpoint=os.environ["AZURE_PROJECT_ENDPOINT"],
       credential=DefaultAzureCredential(),
   ) as project:
       agent = project.agents.create_version(
           agent_name="agentregistry-smoke-test",
           definition=PromptAgentDefinition(
               model=os.environ["MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
               instructions="You are a concise test agent for AgentRegistry discovery.",
           ),
       )
       print(f"Created Foundry agent: {agent.agent_name} (version: {agent.version})")
   EOF

5. スクリプトを実行します。

   python create-foundry-agent.py

   出力例:

   Created Foundry agent: agentregistry-smoke-test (version: 1)