azure-ai-projects-py

Aperçu du skill azure-ai-projects-py

À quoi sert azure-ai-projects-py

azure-ai-projects-py est le skill du SDK Python Azure AI Projects pour développer avec les clients de projet Microsoft Foundry. Il vous aide à installer, connecter et utiliser azure-ai-projects pour la création d’agents, les évaluations, les connexions, les déploiements, les jeux de données, les index et l’accès compatible OpenAI. Utilisez le skill azure-ai-projects-py si vous voulez un guide pratique Azure AI Projects en Python, et non une simple invite générique sur Azure AI.

Public cible et cas d’usage les plus adaptés

Ce skill convient aux ingénieurs backend, aux développeurs plateforme et aux créateurs d’applications IA qui ont besoin d’un workflow Foundry project reproductible en Python. Il est particulièrement pertinent pour azure-ai-projects-py en développement backend lorsque votre service doit créer des agents versionnés, lancer des évaluations par lots ou se connecter à des ressources Azure via un point de terminaison de projet.

Ce qui le différencie

La valeur centrale de azure-ai-projects-py, c’est qu’il met au premier plan le modèle de projet Foundry, pas seulement des appels bruts au modèle. Il est utile lorsque votre travail dépend d’une authentification au périmètre du projet, de connexions gérées, d’opérations sur le cycle de vie des agents ou de workflows d’évaluation qui exigent des entrées et sorties structurées. Si vous avez seulement besoin d’API d’agent de bas niveau, ce n’est pas le bon skill ; le dépôt vous oriente alors vers azure-ai-agents-python.

Comment utiliser le skill azure-ai-projects-py

Installer et lire d’abord les bons fichiers

Lancez l’étape d’installation de azure-ai-projects-py avec :

npx skills add microsoft/skills --skill azure-ai-projects-py

Commencez ensuite par SKILL.md, car il contient l’installation, l’authentification et le parcours d’utilisation principal. Pour aller plus vite, lisez ensuite references/agents.md, references/connections.md, references/datasets-indexes.md et references/evaluation.md. Si vous prévoyez du code asynchrone ou une notation par lots, consultez aussi references/async-patterns.md et scripts/run_batch_evaluation.py.

Donner au skill les informations dont il a vraiment besoin

Une bonne demande d’utilisation de azure-ai-projects-py doit préciser votre endpoint, le nom du déploiement du modèle, le mode d’authentification et l’objet exact que vous voulez gérer. Par exemple, dites : « Utilise azure-ai-projects-py pour créer un agent support versionné avec PromptAgentDefinition, connecter Azure AI Search et montrer les étapes de nettoyage. » C’est bien mieux que « aide-moi à utiliser Azure AI Projects », parce que le comportement du SDK change selon le type de ressource et l’opération.

Transformer un objectif flou en bon prompt

Pour obtenir de meilleurs résultats, précisez l’étape du workflow et les contraintes : créer, lister, mettre à jour, évaluer ou supprimer ; synchrone ou asynchrone ; développement local ou production ; exemple unique ou lot. Si vous voulez que le guide azure-ai-projects-py produise du code directement exploitable, indiquez les entrées et sorties attendues, comme le chemin du jeu de données, le type d’évaluateur ou le nom de la connexion. Plus votre modèle d’objet est concret, moins il y a d’approximation sur les classes du SDK et les variables d’environnement.

Workflow pratique pour réduire les erreurs

Un déroulé fiable consiste à : vérifier les variables d’environnement, initialiser AIProjectClient, valider la connexion ou le déploiement, exécuter une seule action sur une ressource, puis nettoyer. Appuyez-vous sur les références pour éviter de mélanger des types d’objets issus de SDK Azure sans rapport. Si vous évaluez des sorties, inspectez d’abord le schéma afin de mapper correctement les champs avant de lancer le chemin d’évaluation par lot ou d’évaluateur personnalisé.

FAQ sur le skill azure-ai-projects-py

azure-ai-projects-py est-il réservé aux projets Foundry ?

Oui, le skill est centré sur les clients de projet Foundry et les opérations au périmètre du projet. Si votre application n’utilise pas de point de terminaison de projet, de connexions ou de ressources Foundry, une invite Azure OpenAI générique peut être plus simple. Le skill azure-ai-projects-py est surtout utile lorsque le projet lui-même est l’unité de déploiement et de gouvernance.

En quoi diffère-t-il d’un prompt classique ?

Un prompt classique peut fournir un exemple rapide, mais azure-ai-projects-py vous donne un point de départ tenant compte du workflow : installation, authentification, configuration du client et références correctes aux ressources. C’est important, car les erreurs de forme d’endpoint, de choix d’identifiants ou de sélection de classe de ressource sont des blocages fréquents. Ce skill est plus adapté quand vous avez besoin d’une utilisation fiable de azure-ai-projects-py plutôt que d’un extrait isolé.

Est-il adapté aux débutants ?

Oui, s’il existe déjà une base en Python et une aisance avec les variables d’environnement. La principale courbe d’apprentissage concerne les concepts spécifiques à Foundry : endpoints de projet, agents versionnés, connexions et évaluateurs. Les débutants réussissent généralement plus vite en commençant par une tâche étroite, comme lister les connexions ou créer un seul agent, avant de passer aux évaluations ou aux flux asynchrones.

Quand ne faut-il pas utiliser ce skill ?

N’utilisez pas azure-ai-projects-py si vous n’avez besoin que d’opérations d’agent de bas niveau, si vous ne travaillez pas en Python ou si vous êtes en dehors de l’écosystème Azure Foundry. Ce n’est pas non plus un bon choix si vous voulez un exemple minimal d’appel direct sans contexte projet. Dans ces cas-là, la surcharge du SDK Foundry n’en vaut souvent pas la peine.

Comment améliorer le skill azure-ai-projects-py

Rendez votre prompt spécifique à la ressource

Le gain de qualité le plus important vient du fait de nommer précisément la ressource et l’action : agent, connexion, jeu de données, index, évaluateur, déploiement ou client asynchrone. Par exemple, « créer un agent versionné avec PromptAgentDefinition et deux outils » est bien meilleur que « construire un agent ». Cela aide le skill azure-ai-projects-py à choisir la bonne surface d’API et à éviter un code trop générique.

Donnez d’emblée les détails d’environnement et d’authentification

Indiquez au skill si vous êtes en développement local, avec une identité managée ou dans une configuration de production avec identifiants dédiés. Fournissez les valeurs ou des placeholders pour AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT et AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME, et précisez si des dépendances asynchrones comme aiohttp sont nécessaires. Le contexte d’authentification change l’installation et la configuration du client recommandées ; le laisser flou entraîne souvent des allers-retours évitables.

Demandez les chemins du dépôt qui correspondent à votre tâche

Si vous voulez un guide azure-ai-projects-py plus approfondi, demandez au modèle de se concentrer sur le fichier de référence pertinent : references/agents.md pour le cycle de vie des agents, references/built-in-evaluators.md pour la notation, ou references/custom-evaluators.md pour les évaluateurs personnalisés. Cela maintient la réponse au plus près de la véritable surface du SDK au lieu de dériver vers des conseils Azure génériques.

Itérez à partir d’un petit exemple qui fonctionne

Commencez par une seule opération fonctionnelle, puis élargissez. Par exemple : créer un client, lister les connexions, créer un agent, puis ajouter la gestion de versions ou des outils. Les échecs les plus courants viennent du mélange entre les patterns sync et async, de l’oubli du nettoyage ou de l’usage d’un mauvais schéma d’objet pour les évaluateurs et les jeux de données. Si le premier résultat est proche mais pas tout à fait juste, reformulez en précisant exactement l’objet du SDK, les champs d’entrée et la forme de sortie souhaitée, plutôt que de demander une réécriture plus large.