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Azure 持久化智能体 .NET 技能

为 .NET 开发者提供 Azure AI 持久化智能体的完整开发模式。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
48/ 100 五分制 2.4 / 5
信任安全14 / 25 · 2.8/5

文档说明了 Azure 身份认证、环境变量和资源清理,并展示了 DefaultAzureCredential;但未明确最小权限、用户确认、敏感数据处理、工具调用的数据流、外部 API 风险或可恢复回滚。代码解释器、文件上传、函数调用、OpenAPI、MCP 和 SharePoint 等能力可能产生外部影响,因此扣除较多分数。

可靠稳定7 / 20 · 1.8/5

核心流程、轮询、流式响应、函数调用和异常处理均有示例,且仓库提供通用 CI/评估基础设施;但本技能没有专属测试证据,版本安装说明同时使用 --prerelease 与稳定/预览版本,Azure AI Search 示例引用未定义的 searchConnectionId,轮询和失败状态处理仍不完整,因此静态评分受限并扣分。

适用触发9 / 15 · 3.0/5

名称、受众、SDK 范围和触发词较清晰,覆盖 CRUD、线程、运行、流式、工具和搜索;但未明确非适用场景、输入输出契约、权限前提或触发边界。功能依赖 Azure AI 服务和网络可达性,未提供中文使用指导或中国大陆网络适配说明,因此扣分。

规范维护8 / 15 · 2.7/5

文档结构清楚,包含安装、认证、环境变量、分步示例、工具表、类型表、最佳实践、错误处理、相关 SDK、版本、MIT 许可证和参考链接;但缺少变更记录、明确维护责任与更新流程、完整限制说明、故障排查和稳定参数承诺,因此未满分。

有效结果6 / 15 · 2.0/5

对熟悉 Azure/.NET 的用户,示例可直接作为低层代理 SDK 的起点,覆盖主要任务;但部分示例不完整或存在可疑变量/版本假设,缺少生产级重试、取消、超时、权限、敏感文件和工具输出校验,结果仍需较多人工复核,因此按静态上限保守扣分。

证据核验4 / 10 · 2.0/5

技能包含版本信息和指向 NuGet、Microsoft Learn、Azure SDK 源码及 samples 的主来源链接,仓库也展示了 CI 与通用测试代码;但未提供该技能路径的专属测试、实际运行结果或第三方复核,且本次未执行任何代码,因此仅给有限静态证据分。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 9ccaf7c3704a
使用前请注意
  • 安装命令使用 --prerelease,但版本栏同时列出稳定版和预览版;应明确目标版本并锁定兼容 API。
  • Azure AI Search 示例中的 searchConnectionId 未定义;函数调用示例直接执行工具,未展示白名单、权限、输入校验或用户确认。
  • 文件上传、代码解释器、外部搜索和 API/MCP 工具可能处理敏感数据或产生外部副作用;部署前应补充数据流、最小权限、审计和回滚说明。
  • 未提供该技能专属的可重复测试结果;应在目标 SDK 版本上验证所有示例。
查看完整评分方法 →

它能做什么 & 适用场景

该技能面向使用 Azure.AI.Agents.Persistent SDK 的 .NET 开发者。它覆盖智能体、线程、消息、运行、文件和向量存储的低级管理。内容包含轮询与流式响应、函数调用、代码解释器、文件搜索、Bing Grounding 和 Azure AI Search 示例。适合需要直接控制智能体生命周期和工具执行流程的项目,不是高层项目客户端指南。

指导开发者安装 Azure.AI.Agents.Persistent 和 Azure.Identity,配置 Azure AI 项目端点、模型部署名称及可选连接资源。它展示如何创建、读取和删除智能体、线程、消息、运行、文件和向量存储,如何轮询运行状态或消费流式更新,以及如何处理 RequiresAction、函数调用和 RequestFailedException。它还演示代码解释器、文件搜索、Bing、Azure AI Search、OpenAPI、Azure Functions、MCP、SharePoint 和 Microsoft Fabric 工具的配置。

  1. 需要在 .NET 中创建带线程和消息历史的持久化 Azure AI 智能体的后端开发者。
  2. 需要实时输出智能体回复的应用团队,可采用 Runs 的流式 API。
  3. 需要让智能体调用业务函数并提交工具结果的 .NET 开发者。
  4. 需要让智能体搜索上传文档或 Azure AI Search 索引的应用团队。
  5. 需要使用代码解释器或 Bing Grounding 构建数学、检索或当前事件问答应用的开发者。

优缺点一览

优点
  • 覆盖从智能体创建到资源清理的完整低级工作流。
  • 同时提供轮询、流式响应、函数调用和多种工具集成示例。
  • 明确说明身份验证、运行状态、错误处理和资源清理模式。
  • 仓库采用 MIT 许可证,并处于持续开发和测试扩展阶段。
局限
  • 这是低级 SDK 技能,需要开发者自行处理轮询、状态分支和资源生命周期。
  • 示例依赖 Azure AI 项目端点、模型部署和相应 Azure 连接资源。
  • 源材料没有提供该单项技能的独立测试覆盖、性能数据或成本说明。
  • 部分能力使用预览包版本,具体 API 稳定性需要由采用者自行评估。

如何安装

安装整个仓库的技能集合:运行 npx skills add microsoft/skills,在向导中选择需要的技能。技能会安装到所选智能体的目录,例如 GitHub Copilot 使用 .github/skills/;仓库中的目标文件位于 .github/plugins/azure-sdk-dotnet/skills/azure-ai-agents-persistent-dotnet/SKILL.md。该技能要求的 .NET 包安装命令为:dotnet add package Azure.AI.Agents.Persistent --prereleasedotnet add package Azure.Identity

如何使用

在支持 Agent Skills 的编码智能体中,提出类似“使用 PersistentAgentsClient 在 .NET 中创建持久化智能体和线程,并实现流式响应”或“为 .NET 智能体添加函数调用和文件搜索”的请求。配置 PROJECT_ENDPOINTMODEL_DEPLOYMENT_NAME;使用 Bing 或 Azure AI Search 时,还需配置对应连接 ID。技能给出了 Stable v1.1.0 和 Preview v1.2.0-beta.8,但没有说明如何选择具体版本。

对比同类

源材料明确将 Azure.AI.Projects 列为高层项目客户端,而本技能针对低级的 Azure.AI.Agents.Persistent SDK。若需要直接管理线程、运行和工具执行,可考虑本技能;若需要高层 Foundry 项目客户端,应查看相关 SDK。

常见问题

这个技能是否包含 Azure 服务费用说明?
没有。源材料列出了所需的 Azure 端点、模型部署及部分连接资源,但没有提供价格或成本估算。
需要哪些身份验证配置?
示例使用 DefaultAzureCredential,也提到生产环境可使用 ManagedIdentityCredential。使用默认凭据时,源材料要求配置 `AZURE_TOKEN_CREDENTIALS`。
运行失败时应该怎么处理?
需要检查 Queued、InProgress、RequiresAction、Completed、Failed 和 Cancelled 等状态,并可捕获 `RequestFailedException`,按 HTTP 状态码和错误码处理。
它适合高层 Foundry 项目管理吗?
不完全适合。它明确定位为持久化智能体的低级 SDK;高层项目客户端应参考 `Azure.AI.Projects`。

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