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将 Azure Functions 与 Azure AI Foundry 代理服务配合使用

2025-06-17

Azure AI Foundry 代理服务与 Azure Functions 集成，使你能够以最小的开销创建智能事件驱动应用程序。这种组合使得 AI 驱动的工作流能够利用无服务器计算的可伸缩性和灵活性，从而更轻松地构建和部署可响应实时事件或复杂工作流的解决方案。

Azure Functions 为触发器和绑定提供支持，这简化了 AI 代理与外部系统和服务交互的方式。触发器确定函数何时执行，例如，HTTP 请求、队列中的消息或上传到 Azure Blob 存储的文件，并允许代理根据传入事件动态执行操作。

与此同时，绑定有助于简化与输入或输出数据源（如数据库或 API）的连接，无需大量的样本代码。例如，可配置触发器，使得每当在聊天机器人中收到客户消息时都执行 Azure 函数，并且可使用输出绑定通过 Azure AI 代理发送响应。

支持的模型

要使用函数调用的所有功能（包括并行函数），则需要使用在 2023 年 11 月 6 日之后发布的模型。

先决条件

准备本地环境

以下示例展示了如何使用 Azure AI Foundry 代理服务进行函数调用，其中函数调用由代理服务放入存储队列中，再由监听该队列的 Azure 函数进行处理。

可以在 GitHub 中找到此处使用的模板和代码。

使用支持

Azure AI Foundry 支持	Python SDK	C# SDK	REST API	基本代理设置	标准代理设置
	✔️		✔️		✔️

为本地和云开发测试创建 Azure 资源

拥有 Azure 订阅后，请在新的终端窗口中运行以下命令，以创建 Azure OpenAI 和其他所需的资源：

azd init --template https://github.com/Azure-Samples/azure-functions-ai-services-agent-python

Mac/Linux：

chmod +x ./infra/scripts/*.sh

窗户：

set-executionpolicy remotesigned

预配资源

运行以下 CLI 命令，在 Azure 中创建所需的资源。

azd provision

创建 local.settings.json

注释

此文件应与 host.json 位于同一文件夹中。如果运行 azd provision，则它是自动创建的。

{
  "IsEncrypted": false,
  "Values": {
    "FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME": "python",
    "STORAGE_CONNECTION__queueServiceUri": "https://<storageaccount>.queue.core.windows.net",
    "PROJECT_CONNECTION_STRING": "<project connnection for AI Project>",
    "AzureWebJobsStorage": "UseDevelopmentStorage=true"
    }
}

使用 Visual Studio Code 运行应用

在新终端中打开文件夹。
运行 code . 代码命令，在 Visual Studio Code 中打开项目。
在命令面板 (F1) 中键入 Azurite: Start，它将为 Azure Functions 运行时启用本地存储调试。
按“运行/调试”(F5)，在调试程序中运行。如果系统提示本地模拟器未运行，请选择“仍然调试”。
使用 HTTP 测试工具分别发送 POST prompt 终结点。如果已安装 RestClient 扩展，可以直接从 test.http 项目文件执行请求。

部署到 Azure 云

运行以下命令来使用任何必需的 Azure 资源预配函数应用，并部署代码：

azd up

系统会提示你提供下列所需的部署参数：

参数	DESCRIPTION
环境名称	用于维护应用的唯一部署上下文的环境。如果使用 `azd init` 创建了本地项目，则不会出现提示。
Azure 订阅	要在其中创建资源的订阅。
Azure 位置	要在其中创建包含新 Azure 资源的资源组的 Azure 区域。仅显示当前支持 Flex 消耗计划的区域。

成功完成发布后，azd 会提供新函数的 URL 终结点，但没有访问终结点所需的函数键值。若要了解如何获取这些相同的终结点以及所需的函数键，请参阅快速入门：使用 Azure Developer CLI 创建函数并将其部署到 Azure Functions 配套文章中的在 Azure 上调用函数。

重新部署代码

可以根据需要多次运行 azd up 命令，以预配 Azure 资源并为函数应用部署代码更新。

注释

已部署的代码文件始终被最新的部署包覆盖。

清理资源

使用完函数应用和相关资源后，可以使用此命令从 Azure 中删除函数应用及其相关资源，并避免产生任何进一步的成本（--purge 不会留下软删除的 AI 资源并恢复你的配额）：

azd down --purge

通过