Створюйте, тестуйте та розгортайте AI-агентів у Microsoft Foundry Agent Service як Розміщені агенти — повністю з VS Code за допомогою розширення Microsoft Foundry та Foundry Toolkit.
Розміщені агенти наразі перебувають у режимі попереднього перегляду. Підтримувані регіони обмежені — див. доступність регіонів.
Папка
agent/у кожній лабораторії автоматично створюється розширенням Foundry — далі ви налаштовуєте код, тестуєте локально і розгортаєте.
Арабська | Бенгальська | Болгарська | Бирманська (Мʼянма) | Китайська (спрощена) | Китайська (традиційна, Гонконг) | Китайська (традиційна, Макао) | Китайська (традиційна, Тайвань) | Хорватська | Чеська | Данська | Голландська | Естонська | Фінська | Французька | Німецька | Грецька | Іврит | Гінді | Угорська | Індонезійська | Італійська | Японська | Каннада | Кхмер | Корейська | Литовська | Малайська | Малаялам | Маратхі | Непальська | Нігерійський підігнін | Норвезька | Перська (фарсі) | Польська | Португальська (Бразилія) | Португальська (Португалія) | Пенджабі (гурмухі) | Румунська | Російська | Сербська (кирилиця) | Словацька | Словенська | Іспанська | Суахілі | Шведська | Тагальська (філіппінська) | Тамільська | Телугу | Тайська | Турецька | Українська | Урду | Вʼєтнамська
Віддаєте перевагу клонуванню локально?
Цей репозиторій містить понад 50 перекладів мов, що значно збільшує розмір завантаження. Щоб клонувати без перекладів, використовуйте розріджене клонування:
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"Це надає все необхідне для проходження курсу з набагато швидшим завантаженням.
flowchart TB
subgraph Local["Локальна розробка (VS Code)"]
direction TB
FE["Microsoft Foundry
Extension"]
FoundryToolkit["Foundry Toolkit
Extension"]
Scaffold["Scaffolded Agent Code
(main.py · agent.yaml · Dockerfile)"]
Inspector["Agent Inspector
(Local Testing)"]
FE -- "Create New
Hosted Agent" --> Scaffold
Scaffold -- "Налагодження F5" --> Inspector
FoundryToolkit -.- Inspector
end
subgraph Cloud["Microsoft Foundry"]
direction TB
ACR["Azure Container
Registry"]
AgentService["Foundry Agent Service
(Hosted Agent Runtime)"]
Model["Azure OpenAI
(gpt-4.1 / gpt-4.1-mini)"]
Playground["Foundry Playground
& VS Code Playground"]
ACR --> AgentService
AgentService -- "/responses API" --> Model
AgentService --> Playground
end
Scaffold -- "Deploy
(Docker build + push)" --> ACR
Inspector -- "POST /responses
(localhost:8088)" --> Каркас
Playground -- "Тестові підказки" --> AgentService
style Local fill:#f0f4ff,stroke:#4a6cf7,stroke-width:2px
style Cloud fill:#fff4e6,stroke:#f59e0b,stroke-width:2px
Потік: розширення Foundry генерує агента → ви налаштовуєте код і інструкції → тестуєте локально за допомогою Agent Inspector → розгортаєте у Foundry (образ Docker відправляється в ACR) → перевіряєте у Playground.
| Лабораторія | Опис | Статус |
|---|---|---|
| Лабораторія 01 - Один агент | Створіть агента "Поясни як керівнику", протестуйте локально та розгорніть у Foundry | ✅ Доступно |
| Лабораторія 02 - Багатоагентний робочий процес | Створіть "Оцінювач відповідності резюме до посади" — 4 агенти співпрацюють для оцінки відповідності резюме та генерують план навчання | ✅ Доступно |
У цьому практикумі ви створите агента "Поясни як керівнику" — AI-агента, який перетворює складні технічні терміни на спокійні, готові для нарад резюме. Бо, чесно кажучи, ніхто в керівництві не хоче чути про "вичерпання пулу потоків через синхронні виклики, введені у v3.2."
Я створив цього агента після надто багатьох випадків, коли моє досконале постмортем отримувало відповідь: "Отже... сайт упав чи ні?"
Ви подаєте технічне оновлення. Він видає резюме для керівника — три основні пункти, без жаргону, без трасування стеків, без екзистенційного страху. Просто що сталося, вплив на бізнес та наступний крок.
Ви кажете:
"Затримка API зросла через вичерпання пулу потоків через синхронні виклики, введені у v3.2."
Агент відповідає:
Резюме для керівника:
- Що сталося: Після останнього оновлення система загальмувала.
- Вплив на бізнес: Деякі користувачі відчували затримки при використанні сервісу.
- Наступний крок: Змінено було відкотити, і готується виправлення перед новим розгортанням.
Це простий, однозадачний агент — ідеально підходить для вивчення робочого процесу розміщеного агента "від і до", без ускладнень зі складними інструментами. І чесно? Кожна команда інженерів могла б мати такого.
📂 Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab/
├── 📄 README.md ← You are here
└── 📂 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-setup.md
│ │ ├── 02-create-hosted-agent.md
│ │ ├── 03-configure-and-code.md
│ │ ├── 04-test-locally.md
│ │ ├── 05-deploy-to-foundry.md
│ │ ├── 06-verify-in-playground.md
│ │ ├── 07-summary.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
└── 📂 PersonalCareerCopilotCompleted/ ← Reference solution (multi-agent workflow)
├── agent.yaml
├── Dockerfile
├── main.py
└── requirements.txt
Примітка: Папка
agent/у кожній лабораторії створюється розширенням Microsoft Foundry, коли ви запускаєте командуMicrosoft Foundry: Create a New Hosted Agentу Command Palette. Файли потім налаштовуються вашими інструкціями, інструментами та конфігурацією агента. Лабораторія 01 проведе вас через процес створення цього з нуля.
git clone https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git
cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Labpython -m venv venvАктивуйте його:
- Windows (PowerShell):
.\venv\Scripts\Activate.ps1
- macOS / Linux:
source venv/bin/activate
pip install -r workshop/lab01-single-agent/agent/requirements.txtСкопіюйте приклад файлу .env у папці агента та заповніть свої значення:
cp workshop/lab01-single-agent/agent/.env.example workshop/lab01-single-agent/agent/.envВідредагуйте workshop/lab01-single-agent/agent/.env:
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=https://<your-account>.services.ai.azure.com/api/projects/<your-project>
AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME=<your-model-deployment-name>Кожна лабораторія є самодостатньою з власними модулями. Розпочніть з Лабораторії 01, щоб вивчити основи, потім переходьте до Лабораторії 02 для багатофункціональних робочих процесів.
Лабораторія 01 - Один агент (повні інструкції)
| № | Модуль | Посилання |
|---|---|---|
| 1 | Прочитайте передумови | 00-prerequisites.md |
| 2 | Встановіть Foundry Toolkit та розширення Foundry | 01-setup.md |
| 3 | Створіть проєкт Foundry | 01-setup.md |
| 4 | Створіть розміщеного агента | 02-create-hosted-agent.md |
| 5 | Налаштуйте інструкції та середовище | 03-configure-and-code.md |
| 6 | Протестуйте локально | 04-test-locally.md |
| 7 | Розгорніть у Foundry | 05-deploy-to-foundry.md |
| 8 | Перевірте у playground | 06-verify-in-playground.md |
| 9 | Вирішення проблем | 08-troubleshooting.md |
Лабораторія 02 - Багатоагентний робочий процес (повні інструкції)
| № | Модуль | Посилання |
|---|---|---|
| 1 | Передумови (Лабораторія 02) | 00-prerequisites.md |
| 2 | Зрозумійте архітектуру багатоагентності | 01-understand-multi-agent.md |
| 3 | Створіть структуру проєкту багатоагентності | 02-scaffold-multi-agent.md |
| 4 | Налаштуйте агентів та середовище | 03-configure-agents.md |
| 5 | Шаблони оркестрації | 04-orchestration-patterns.md |
| 6 | Тестуйте локально (багатоагентний) | 05-test-locally.md |
| 7 | Розгортання у Foundry | 06-deploy-to-foundry.md | | 8 | Перевірка в середовищі playground | 07-verify-in-playground.md | | 9 | Вирішення проблем (multi-agent) | 08-troubleshooting.md |
 Шивам Гоял |
| Сценарій | Необхідні ролі |
|---|---|
| Створення нового проекту Foundry | Azure AI Owner на ресурсі Foundry |
| Розгортання у існуючий проект (нові ресурси) | Azure AI Owner + Contributor на підписці |
| Розгортання у повністю налаштований проект | Reader на акаунті + Azure AI User на проекті |
Важливо: Ролі Azure
OwnerтаContributorвключають лише управлінські дозволи, а не дозволи на розробку (операції з даними). Для створення і розгортання агентів потрібні ролі Azure AI User або Azure AI Owner.
- Швидкий старт: Розгорніть свого першого хостингового агента (VS Code)
- Що таке хостингові агенти?
- Створення робочих процесів хостингових агентів у VS Code
- Розгортання хостингового агента
- RBAC для Microsoft Foundry
- Приклад агента для огляду архітектури - Реальний хостинговий агент з інструментами MCP, діаграмами Excalidraw та подвійним розгортанням
Відмова від відповідальності: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу штучного інтелекту для перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.