Создание совместных и мультиагентных систем с помощью подключенных агентов (классическая модель)

Создание системы с несколькими агентами

1. Перейдите на страницу "Агенты" на портале
2. Выберите существующий агент из списка или создайте новый.
3. Прокрутите вниз до раздела "Подключенные агенты " на панели настройки агента и нажмите кнопку "Добавить+".

4. В появившемся диалоговом окне выберите агента, которому основной агент будет делегировать задачи, и опишите:

   • Выберите существующий агент из раскрывающегося списка. Это подключенный агент, которому главный агент будет делегировать задачи.
   • Введите уникальное имя подключенного агента (только буквы и подчеркивания). Это имя используется для вызова функции на уровне API. Сохраняйте его описательным и считываемым компьютером, чтобы максимально повысить точность воспроизведения (например, summarize_text, lookup_product_info).
   • Добавьте четкое описание того, когда и почему должен вызываться подключенный агент. Это помогает управлять принятием решений основного агента, когда следует передавать задачи подключенным агентам во время выполнения.

5. Нажмите кнопку "Добавить+"

6. Повторите шаги 3–5, чтобы добавить специализированные агенты к основному агенту.

7. После отображения подключенных агентов на панели установки прокрутите страницу вверх и выберите "Попробовать на детской площадке"

8. Используйте тестовые подсказки в песочнице агента, чтобы убедиться, что главный агент правильно направляет задачи в подключенные агенты при необходимости. Например, если вы создали главного агента с именем research_agent, у которого не настроены какие-либо средства, и подключили агента с именем stock_price_bot, попробуйте следующее:

   "Какова текущая цена акций Microsoft?"

   Этот research_agent должен делегировать этот запрос stock_price_bot на основе описания маршрутизации, которое вы определили.

Использование пакета SDK .NET

Для того чтобы включить возможность для вашего агента использовать подключённого агента, вы используете ConnectedAgentToolDefinition вместе с идентификатором агента, именем и описанием.

1. Сначала необходимо создать клиент агента и прочитать переменные среды, которые будут использоваться в следующих шагах.

   var projectEndpoint = configuration["ProjectEndpoint"];
   var modelDeploymentName = configuration["ModelDeploymentName"];
   
   PersistentAgentsClient client = new(projectEndpoint, new DefaultAzureCredential());
   

2. Далее мы создадим основной агент mainAgent и подключенный агент stockAgent с помощью клиента агента. Этот подключенный агент будет использоваться для инициализации ConnectedAgentToolDefinition.

   PersistentAgent stockAgent = client.Administration.CreateAgent(
           model: modelDeploymentName,
           name: "stock_price_bot",
           instructions: "Your job is to get the stock price of a company. If you don't know the realtime stock price, return the last known stock price."
           // tools: [...] tools that would be used to get stock prices
       );
   ConnectedAgentToolDefinition connectedAgentDefinition = new(new ConnectedAgentDetails(stockAgent.Id, stockAgent.Name, "Gets the stock price of a company"));
   
   PersistentAgent mainAgent = client.Administration.CreateAgent(
           model: modelDeploymentName,
           name: "stock_price_bot",
           instructions: "Your job is to get the stock price of a company, using the available tools.",
           tools: [connectedAgentDefinition]
       );
   
   
   

3. Теперь мы создадим поток, добавим сообщение, содержащее вопрос для агента, и запустим выполнение.

   PersistentAgentThread thread = client.Threads.CreateThread();
   
   // Create message to thread
   PersistentThreadMessage message = client.Messages.CreateMessage(
       thread.Id,
       MessageRole.User,
       "What is the stock price of Microsoft?");
   
   // Run the agent
   ThreadRun run = client.Runs.CreateRun(thread, agent);
   do
   {
       Thread.Sleep(TimeSpan.FromMilliseconds(500));
       run = client.Runs.GetRun(thread.Id, run.Id);
   }
   while (run.Status == RunStatus.Queued
       || run.Status == RunStatus.InProgress);
   
   // Confirm that the run completed successfully
   if (run.Status != RunStatus.Completed)
   {
       throw new Exception("Run did not complete successfully, error: " + run.LastError?.Message);
   }
   

4. Напечатать сообщения агента в консоли в хронологическом порядке.

   Pageable<PersistentThreadMessage> messages = client.Messages.GetMessages(
       threadId: thread.Id,
       order: ListSortOrder.Ascending
   );
   
   foreach (PersistentThreadMessage threadMessage in messages)
   {
       Console.Write($"{threadMessage.CreatedAt:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - {threadMessage.Role,10}: ");
       foreach (MessageContent contentItem in threadMessage.ContentItems)
       {
           if (contentItem is MessageTextContent textItem)
           {
               string response = textItem.Text;
               if (textItem.Annotations != null)
               {
                   foreach (MessageTextAnnotation annotation in textItem.Annotations)
                   {
                       if (annotation is MessageTextUriCitationAnnotation urlAnnotation)
                       {
                           response = response.Replace(urlAnnotation.Text, $" [{urlAnnotation.UriCitation.Title}]({urlAnnotation.UriCitation.Uri})");
                       }
                   }
               }
               Console.Write($"Agent response: {response}");
           }
           else if (contentItem is MessageImageFileContent imageFileItem)
           {
               Console.Write($"<image from ID: {imageFileItem.FileId}");
           }
           Console.WriteLine();
       }
   }
   

5. Очистка ресурсов путем удаления потока и агента.

   agentClient.DeleteThread(threadId: thread.Id);
   agentClient.DeleteAgent(agentId: agent.Id);
   agentClient.DeleteAgent(agentId: connectedAgent.Id);
   

Создание системы с несколькими агентами

Чтобы создать настройку с несколькими агентами, выполните следующие действия.

1. Инициализация клиентского объекта.

   import os
   from azure.ai.projects import AIProjectClient
   from azure.ai.agents.models import ConnectedAgentTool, MessageRole
   from azure.identity import DefaultAzureCredential
   
   
   project_client = AIProjectClient(
   endpoint=os.environ["PROJECT_ENDPOINT"],
   credential=DefaultAzureCredential(),
   )
   

2. Создайте агент, который будет подключен к основному агенту.

   stock_price_agent = project_client.agents.create_agent(
       model=os.environ["MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
       name="stock_price_bot",
       instructions="Your job is to get the stock price of a company. If you don't know the realtime stock price, return the last known stock price.",
       #tools=... # tools to help the agent get stock prices
   )
   

3. Инициализируйте инструмент подключенного агента с идентификатором агента, именем и описанием

   connected_agent = ConnectedAgentTool(
       id=stock_price_agent.id, name=stock_price_agent.name, description="Gets the stock price of a company"
   )
   

4. Создайте агента «главный», который будет использовать подключённого агента.

   agent = project_client.agents.create_agent(
       model=os.environ["MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
       name="my-agent",
       instructions="You are a helpful agent, and use the available tools to get stock prices.",
       tools=connected_agent.definitions,
   )
   
   print(f"Created agent, ID: {agent.id}")
   

5. Создайте поток и добавьте в него сообщение.

   thread = project_client.agents.threads.create()
   print(f"Created thread, ID: {thread.id}")
   
   # Create message to thread
   message = project_client.agents.messages.create(
       thread_id=thread.id,
       role=MessageRole.USER,
       content="What is the stock price of Microsoft?",
   )
   print(f"Created message, ID: {message.id}")
   
   

6. Создайте запуск и дождитесь завершения.

   
   # Create and process Agent run in thread with tools
   run = project_client.agents.runs.create_and_process(thread_id=thread.id, agent_id=agent.id)
   print(f"Run finished with status: {run.status}")
   
   if run.status == "failed":
       print(f"Run failed: {run.last_error}")
   
   # Delete the Agent when done
   project_client.agents.delete_agent(agent.id)
   print("Deleted agent")
   
   # Delete the connected Agent when done
   project_client.agents.delete_agent(stock_price_agent.id)
   print("Deleted connected agent")
   

7. Напечатать ответ агента. Главный агент компилирует ответы от подключенных агентов и предоставит ответ. Ответы подключенных агентов отображаются только для основного агента, а не для конечного пользователя.

   # Print the Agent's response message with optional citation
   response_message = project_client.agents.messages.get_last_message_by_role(
       thread_id=thread.id, 
       role=MessageRole.AGENT
   )
   if response_message:
       for text_message in response_message.text_messages:
           print(f"Agent response: {text_message.text.value}")
       for annotation in response_message.url_citation_annotations:
           print(f"URL Citation: [{annotation.url_citation.title}]({annotation.url_citation.url})")