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Microsoft Foundry Python 项目技能

为编码代理提供使用 Azure AI Projects Python SDK 构建 Foundry AI 应用的可靠模式。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
47/ 100 五分制 2.4 / 5
信任安全14 / 25 · 2.8/5

文档优先推荐DefaultAzureCredential、生产环境限制凭据链,并强调客户端和凭据生命周期管理,体现了一定的最小权限与审计意识;但示例仍覆盖API key、无认证、MCP、OpenAPI、计算机操作及外部连接,且include_credentials示例会读取凭据,缺少逐项用户确认、数据流披露、敏感信息保护、权限边界和回滚说明,因此扣11分。

可靠稳定6 / 20 · 1.5/5

安装、同步/异步模式、错误处理和部分清理流程有说明,关键路径在静态文本中基本连贯;但没有所选技能专属测试,多个示例和参考内容存在潜在API命名或版本不一致(如McpTool与MCPTool、不同工具模块路径),异步示例的凭据生命周期并不始终一致,且API参考文件在给定材料中不完整,因此扣14分;静态上限也限制了分数。

适用触发8 / 15 · 2.7/5

名称、受众和Foundry高层SDK定位清晰,并说明低层agent SDK的替代边界,覆盖同步、异步、agent、评估、连接、数据集和索引场景;但缺少精确触发条件、明确非适用范围、输入输出契约和中文支持说明,也未讨论中国大陆网络可达性及Azure服务地域限制,因此扣7分。

规范维护9 / 15 · 3.0/5

技能有YAML元数据、MIT许可证、版本号、安装说明、目录化参考资料和示例,信息架构总体较好;但未提供变更日志、明确维护责任和更新流程,版本与API参考的beta状态及可能漂移未充分管理,且引用的脚本和部分参考文件未在给定证据中呈现,因此扣6分。

有效结果6 / 15 · 2.0/5

内容覆盖面广,可为常见Foundry Python SDK任务提供可直接改写的代码骨架,并包含生命周期、评估和工具模式;但缺少已验证的代表性输出、端到端样例和与官方替代方案的比较,部分示例可能因SDK版本或接口不一致而需要较多人工核对,因此按静态上限给6分并扣9分。

证据核验4 / 10 · 2.0/5

API参考标注了包版本、上游仓库和提交,部分参考资料提供官方文档或样例链接,具备一定追溯性;但没有所选技能的测试套件、CI覆盖、执行日志或独立复现证据,且给定API参考内容不完整,因此扣6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
  • 使用前应将azure-ai-projects版本与每个API示例逐项对照官方版本,并补充可执行测试;当前材料不能证明代码可运行。
  • 不要在生产环境使用include_credentials=True或打印凭据相关字段;为MCP、OpenAPI、计算机操作、文件上传和外部连接建立明确的权限范围与用户确认。
  • 该技能仅提供英文说明,未说明中国大陆网络可达性、Azure区域可用性或服务依赖限制。
查看完整评分方法 →

它能做什么 & 适用场景

这是 Microsoft Agent Skills 单仓库中的一个 Python 技能,面向 Microsoft Foundry 的 azure-ai-projects SDK。它指导代理使用 AIProjectClient 创建和运行智能体、管理连接、部署、数据集、索引与评估。技能同时覆盖原生 Foundry 客户端和 OpenAI 兼容客户端,并提供同步、异步、版本化智能体及记忆存储模式。它适合已经使用 Azure Foundry 项目并希望让编码代理生成一致 SDK 代码的团队。

指导代理安装 azure-ai-projects 和 azure-identity,读取 AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT、AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME 等环境变量,并使用 DefaultAzureCredential 连接 Foundry 项目。它生成创建智能体、PromptAgentDefinition 版本、工具、线程、消息、运行、连接、部署、数据集、索引、评估和记忆存储的 Python 代码,也涵盖 OpenAI 兼容调用及异步客户端。

  1. 使用 Azure Foundry 项目的 Python 开发者,需要创建基础或带工具的智能体。
  2. 需要在生产环境中使用 DefaultAzureCredential、托管身份和上下文管理器的团队。
  3. 需要为生产部署创建带 PromptAgentDefinition 和版本标签的智能体。
  4. 需要通过 Foundry 客户端管理模型部署、连接、数据集或索引的工程师。
  5. 需要使用 OpenAI 兼容客户端运行聊天请求或评估的开发者。

优缺点一览

优点
  • 覆盖 Foundry 项目客户端、智能体版本、工具、评估、连接、部署、数据集、索引和记忆存储。
  • 明确推荐 DefaultAzureCredential,并强调同步与异步客户端及资源清理。
  • 同时提供原生 Foundry API 和 OpenAI 兼容客户端模式。
  • README 记录该技能有 12 个测试场景。
局限
  • 必须有 Azure AI Projects 项目端点和模型部署名称,不能脱离 Foundry 项目独立使用。
  • 示例依赖 Azure 身份认证与网络服务,未提供离线运行模式。
  • 仓库 README 标明整体项目仍在积极开发,技能集合和模式可能继续更新。
  • 源材料未说明价格、配额或各 Azure 服务权限的具体要求。

如何安装

安装整个技能集合:npx skills add microsoft/skills,然后在向导中选择所需技能。手动方式是克隆 https://github.com/microsoft/skills,并将目标技能放入所选编码代理的技能目录;源材料没有提供仅安装 azure-ai-projects-py 的独立命令。运行该技能示例所需的 Python 包可用:pip install azure-ai-projects azure-identity。

如何使用

在编码代理中提出与 Azure AI Projects Python SDK 相关的任务,例如:“使用 AIProjectClient、DefaultAzureCredential 和 PromptAgentDefinition 创建一个带版本的 Foundry 智能体,并通过线程运行它。”提供 AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT 和 AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME;生产环境使用 DefaultAzureCredential 时设置 AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod 或指定凭据。

对比同类

源材料将其与 azure-ai-agents-python 技能区分:azure-ai-projects 是较高层的 Foundry SDK,提供版本化、连接、部署、数据集、索引和评估;azure-ai-agents-python 面向较低层的独立智能体操作。

常见问题

它适合不使用 Microsoft Foundry 的 Python 项目吗?
不太适合。技能围绕 AIProjectClient、Foundry 项目端点和模型部署构建,源材料没有描述脱离 Foundry 的使用方式。
生产环境推荐哪种认证方式?
技能推荐 DefaultAzureCredential;生产环境应设置 AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod,或使用指定的生产凭据,例如 ManagedIdentityCredential。
是否需要 MCP?
技能列出 McpTool 作为可用工具,但基础客户端和智能体示例不要求 MCP。
这个技能是否包含完整 API 文档?
SKILL.md 列出了 references/api-reference.md,但用户提供的材料没有包含该文件的具体内容。

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