Verwenden Sie die Copilot-Tools des AI Toolkits für die Entwicklung von KI-Agenten

Die Copilot-Tools des AI Toolkits helfen Ihnen, Anwendungen für KI-Agenten schneller zu erstellen. Diese Tools bieten Ihnen fertige Funktionen, Vorlagen und Best Practices. Sie können schnell intelligente Anwendungen erstellen, die KI nutzen.

Die Copilot-Tools des AI Toolkits umfassen vier Hauptwerkzeuge

• Agent Code Gen
• AI Model Guide
• Evaluation Code Gen
• Tracing Code Gen

Voraussetzungen

1. Visual Studio Code – Neueste Version zur Unterstützung der MCP Server-Entwicklung.
2. GitHub Copilot Visual Studio Code-Erweiterung
3. GitHub Copilot Chat Visual Studio Code-Erweiterung
4. AI Toolkit Visual Studio Code-Erweiterung

Verwendung von Copilot-Tools im AI Toolkit

Nach der Installation der Voraussetzungen können Sie die Tools des AI Toolkits verwenden, wenn Sie Agenten im Chat nutzen

1. Öffnen Sie die Chat-Ansicht ⌃⌘I (Windows, Linux Ctrl+Alt+I) und wählen Sie im Dropdown-Menü Agent aus.

2. Wählen Sie die Schaltfläche Tools aus, um die Liste der verfügbaren Tools anzuzeigen.

   Wählen Sie optional die gewünschten Tools aus oder ab. Sie können Tools durch Eingabe in das Suchfeld suchen.

   

Agent Code Gen-Tool

Das Agent Code Gen-Tool hilft Entwicklern, Agentencode einfacher zu erstellen. Verwenden Sie dieses Tool, um schnell Codeausschnitte und Vorlagen zu erstellen, die für KI-Agenten gut funktionieren. Dieser Ansatz beschleunigt die Entwicklung und stellt sicher, dass Ihr Code den Best Practices für die Entwicklung von KI-Agenten entspricht.

Hauptfunktionen des Agent Code Gen-Tools

Das Agent Code Gen-Tool verfügt über mehrere wichtige Funktionen

• Intelligente Generierung von Agentencode: Das Tool erstellt Agentencode basierend auf Ihren Anforderungen.

• Standard-Framework-Auswahl: Wenn Sie kein Framework auswählen, wählt das Tool für Sie das Microsoft Agent Framework SDK aus.

  Beispielanforderung

  Create an AI app that helps me to manage travel queries.
  

• Integrierte Modellführung: Das Tool verwendet den AI Model Guide, um Ihnen Modellinformationen während der Agentenerstellung bereitzustellen. Es wählt GPT4.1 als Standardmodell aus, es sei denn, Sie wählen ein anderes.

  Beispielanforderung

  Create an AI app to manage travel queries, use Microsoft Foundry models.
  

• Unterstützung für verschiedene Agenten-Framework-Funktionen: Das Tool unterstützt viele Funktionen wie Funktionsaufrufe, MCP und Streaming-Antworten.

  Beispielanforderung

  Create an AI app to check the CNN headline, use local MCP playwright to fetch CNN web page.
  

• Workflow-Unterstützung: Das Tool unterstützt viele Workflows im Agent Framework, wie z. B. Sequenziell, Switch-Case, Schleife und Human-In-The-Loop.

  Beispielanforderung

  Build a conditional routing workflow based on email classification:
   - "Email Classifier": determines if email is spam or legitimate.
   - "Spam Handler": processes spam emails (if spam detected).
   - "Email Assistant": drafts responses for legitimate emails (if not spam).
  

AI Model Guide-Tool

Das AI Model Guide-Tool hilft Entwicklern bei der Auswahl der besten KI-Modelle für ihre Apps. Es empfiehlt Modelle von Microsoft Foundry und GitHub, einschließlich der neuesten und beliebtesten Modelle. Das Tool liefert Details wie Eingabetypen, Kontextlänge, Kosten und Metriken (Qualität, Geschwindigkeit, Sicherheit). Es erklärt auch, wie Modelle verbunden werden, z. B. GitHub-Endpunkte und Token.

Dieses Tool unterstützt

• Grundlegende Modell-Empfehlung

  Beispielhafte Informationsanfrage

  Which models are specifically designed for reasoning or math tasks?
  

  Für dieses Beispiel sammelt Copilot Modellinformationen aus diesem Tool und empfiehlt O-Serien-Modelle für Denk- oder Mathematikaufgaben.

• Zusammenarbeit mit dem Code Gen-Tool zur Bereitstellung der Modellauswahl während der Generierung von Agentencode

  Beispielhafte Anforderungsanfrage

  Create a quick demo AI Chat app
  

  Für dieses Beispiel wählt Copilot ein Modell wie das kostenlose GitHub GPT-4.1 für die Chat-App aus.

• Modellauswahl basierend auf spezifischen Anforderungen

  Beispielhafte Anforderungsanfrage

  Create an AI app to manage travel queries using a cheap and fast azure model.
  

  Für dieses Beispiel wählt Copilot ein Modell wie das MicrosoftFoundry GPT-4.1-Mini-Modell aus.

Evaluation Code Gen-Tool

Das Evaluation Code Gen-Tool hilft Ihnen, Ihre KI-Apps oder Agenten mit Evaluierungsfunktionen zu erweitern. Es verwendet ein Plan-Tool, um Details zu sammeln und Assets vorzubereiten, bevor der Code generiert wird.

Hauptfunktionen des Evaluation Code Gen-Tools

Das Evaluation Code Gen-Tool verfügt über vier Hauptfunktionen

• Analyse und Metrik-Vorschläge: Überprüft Ihre KI-App und schlägt die besten Tests vor.
• Generierung synthetischer Anfragen: Erstellt Testfragen basierend auf Ihren Testzielen.
• Stapelverarbeitung der Anwendung: Führt Ihre App mehrmals mit Testfragen aus und sammelt Ergebnisse.
• Generierung von Evaluierungscode: Generiert Testcode mit dem Azure AI Eval SDK.

Diese Tools sind unabhängig von Ihrem Kenntnisstand hilfreich. Neue Entwickler erhalten Anleitungen zu Tests und Tools, und erfahrene Entwickler können Zeit sparen. Das Plan-Tool findet Ihre Testdateien oder fragt, wo sie sich befinden, was das Hinzufügen von Tests zu Ihrer App erleichtert.

Beispielhafte Anforderungsanfragen

• Beispiel 1

  Create an evaluation for my AI travel assistant application that assesses response accuracy and user satisfaction.
  

• Beispiel 2

  Measure the tool call accuracy of the agent.
  

Tracing Code Gen-Tool

Das Tracing Code Gen-Tool teilt Best Practices für das Hinzufügen von Tracing zu KI-Apps. Es hilft Entwicklern, KI-Agenten und Workflows einfach zu überwachen und zu debuggen. Dieses Tool unterstützt lokales Tracing für die folgenden Sprachen und SDKs

• (Python) agent-framework, azure-ai-inference, azure-ai-agents, azure-ai-projects, openai, openai-agents, langchain, google-genai, anthropic
• (JS/TS) azure-ai-inference, azure-ai-projects, openai, langchain, anthropic

Beispielhafte Anforderungsanfrage

Enable tracing for my AI travel assistant application built with the agent-framework SDK in Python.

Was Sie gelernt haben

In diesem Artikel haben Sie gelernt, wie Sie

• Nutzen Sie KI-Tools, um die App-Entwicklung zu beschleunigen.
• Fügen Sie Tracing hinzu, um Ihre KI-Apps zu überwachen und zu debuggen.
• Wählen Sie die besten KI-Modelle für Ihre Aufgaben aus.
• Integrieren Sie Evaluierung und Tests in Ihren KI-Workflow.