azure-ai-projects-py

Visão geral da skill azure-ai-projects-py

Para que serve o azure-ai-projects-py

azure-ai-projects-py é a skill do SDK Python do Azure AI Projects para construir com os clients de projeto do Microsoft Foundry. Ela ajuda você a instalar, conectar e usar azure-ai-projects para criação de agentes, avaliações, conexões, deployments, datasets, indexes e acesso compatível com OpenAI. Use a skill azure-ai-projects-py quando quiser um guia prático de Azure AI Projects em Python, e não apenas um prompt genérico sobre Azure AI.

Leitores ideais e casos de uso

Esta skill é indicada para engenheiros de backend, desenvolvedores de plataforma e builders de aplicativos de IA que precisam de um fluxo de trabalho do Foundry Project repetível em Python. Ela é especialmente relevante para azure-ai-projects-py para Backend Development quando seu serviço precisa criar agentes versionados, executar avaliações em lote ou conectar-se a recursos do Azure por meio de um endpoint de projeto.

O que a torna diferente

O valor central do azure-ai-projects-py é colocar o modelo de projeto do Foundry no centro, e não apenas chamadas diretas ao modelo. Ela é útil quando seu trabalho depende de autenticação no escopo do projeto, conexões gerenciadas, operações de ciclo de vida de agentes ou fluxos de avaliação que exigem entradas e saídas estruturadas. Se você só precisa de APIs de agente em nível mais baixo, esta não é a skill certa; o próprio repositório aponta azure-ai-agents-python para esse caso.

Como usar a skill azure-ai-projects-py

Instale e leia primeiro os arquivos certos

Execute a etapa de instalação do azure-ai-projects-py com:

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

Depois comece por SKILL.md, porque ele reúne a instalação, a autenticação e o caminho geral de uso. Para uma adoção mais rápida, leia em seguida references/agents.md, references/connections.md, references/datasets-indexes.md e references/evaluation.md. Se você espera usar código async ou scoring em lote, consulte também references/async-patterns.md e scripts/run_batch_evaluation.py.

Dê à skill as entradas de que ela realmente precisa

Um bom prompt de uso do azure-ai-projects-py deve incluir seu endpoint, o nome do deployment do modelo, o modo de autenticação e o objeto exato que você quer gerenciar. Por exemplo: “Use azure-ai-projects-py para criar um agente de suporte versionado com PromptAgentDefinition, conectar o Azure AI Search e mostrar os passos de limpeza.” Isso é melhor do que “me ajude a usar Azure AI Projects”, porque o comportamento do SDK muda conforme o tipo de recurso e a operação.

Transforme um objetivo vago em um bom prompt

Para obter o melhor resultado, especifique a etapa do fluxo e as restrições: criar, listar, atualizar, avaliar ou excluir; sync ou async; desenvolvimento local ou produção; exemplo único ou lote. Se quiser que o guia azure-ai-projects-py gere código realmente utilizável, inclua as entradas e saídas esperadas, como o caminho do dataset, o tipo de evaluator ou o nome da connection. Quanto mais concreto for o seu modelo de objetos, menor a margem para suposições sobre classes do SDK e variáveis de ambiente.

Fluxo prático que reduz erros

Um fluxo confiável é: confirmar as variáveis de ambiente, inicializar AIProjectClient, verificar a connection ou o deployment, executar uma ação em um único recurso e, depois, fazer a limpeza. Use as referências para evitar misturar tipos de objeto de SDKs diferentes do Azure. Se você estiver avaliando saídas, inspecione primeiro o schema para mapear os campos corretamente antes de executar o caminho de batch ou evaluator customizado.

FAQ da skill azure-ai-projects-py

O azure-ai-projects-py serve só para projetos do Foundry?

Sim, a skill é centrada em clients de projeto do Foundry e em operações no escopo do projeto. Se seu app não usa um endpoint de projeto, connections ou recursos do Foundry, um prompt genérico de Azure OpenAI pode ser mais simples. A skill azure-ai-projects-py é mais útil quando o próprio projeto é a unidade de deployment e governança.

Como ela se compara a um prompt normal?

Um prompt normal pode gerar um exemplo rápido, mas o azure-ai-projects-py oferece um ponto de partida consciente do fluxo de trabalho: instalação, autenticação, configuração do client e referências corretas aos recursos. Isso importa porque erros no formato do endpoint, na escolha da credencial ou na seleção da classe de recurso costumam travar a implementação. A skill é melhor quando você precisa de um uso confiável do azure-ai-projects-py, e não de um snippet isolado.

É amigável para iniciantes?

É amigável para iniciantes se você já conhece Python básico e consegue lidar com variáveis de ambiente. A principal curva de aprendizado está nos conceitos específicos do Foundry, como project endpoints, agentes versionados, connections e evaluators. Iniciantes normalmente têm mais sucesso quando começam com uma tarefa pequena e bem delimitada, como listar connections ou criar um único agente, antes de partir para avaliações ou fluxos async.

Quando não devo usar esta skill?

Não use azure-ai-projects-py se você só precisa de operações de agente em nível baixo, se não estiver trabalhando em Python ou se estiver fora do ecossistema Azure Foundry. Também é uma escolha ruim se você quer um exemplo mínimo de chamada direta, sem contexto de projeto. Nesses casos, o overhead do SDK do Foundry pode não compensar.

Como melhorar a skill azure-ai-projects-py

Torne seu prompt específico ao recurso

O maior ganho de qualidade vem de nomear o recurso e a ação exatos: agent, connection, dataset, index, evaluator, deployment ou async client. Por exemplo, “crie um agente versionado com PromptAgentDefinition e dois tools” é muito melhor do que “construa um agente”. Isso ajuda a skill azure-ai-projects-py a escolher a superfície de API correta e evitar código excessivamente genérico.

Informe desde o início o ambiente e a autenticação

Diga à skill se você está em desenvolvimento local, usando managed identity ou uma configuração de credencial de produção. Inclua valores ou placeholders para AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT e AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME, e mencione se dependências async como aiohttp são relevantes. O contexto de autenticação muda a instalação e a configuração do client recomendadas, então deixá-lo vago costuma gerar retrabalho evitável.

Peça os caminhos do repositório que combinam com sua tarefa

Se você quiser um guia azure-ai-projects-py mais aprofundado, peça para o modelo focar no arquivo de referência relevante: references/agents.md para ciclo de vida de agentes, references/built-in-evaluators.md para scoring ou references/custom-evaluators.md para avaliação customizada. Isso mantém a resposta próxima da superfície real do SDK, em vez de desviar para orientações genéricas do Azure.

Itere a partir de um exemplo pequeno e funcional

Comece com uma única operação funcionando e só depois expanda. Por exemplo: crie um client, liste as connections, crie um agente e então adicione versionamento ou tools. Falhas comuns incluem misturar padrões sync e async, pular a limpeza ou usar o schema errado para evaluators e datasets. Se o primeiro resultado estiver quase certo, mas ainda incompleto, reformule com o objeto exato do SDK, os campos de entrada e o formato desejado de saída, em vez de pedir uma reescrita mais ampla.