Foundry | The .NET Blog

GPT-5.5 هنا ويأتي إلى Azure Foundry — ما يحتاج مطورو .NET معرفته

Emiliano Montesdeoca — Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000

تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا. للاطلاع على النسخة الأصلية، انقر هنا.

أعلنت Microsoft للتو أن GPT-5.5 متاح عمومًا في Microsoft Foundry. إذا كنت تبني وكلاء على Azure، فهذا هو التحديث الذي كنت تنتظره.

تطور GPT-5

GPT-5: وحّد التفكير والسرعة في نظام واحد
GPT-5.4: تفكير متعدد الخطوات أقوى، قدرات وكالية مبكرة للمؤسسات
GPT-5.5: تفكير أعمق في السياق الطويل، تنفيذ وكالي أكثر موثوقية، كفاءة أفضل في الرموز

ما الذي تغيّر فعلًا

برمجة وكالية محسّنة: يحتفظ GPT-5.5 بالسياق عبر قواعد الشفرة الكبيرة، ويشخّص الإخفاقات المعمارية، ويتوقع متطلبات الاختبار. يستدل النموذج على ما يؤثر فيه أيضًا الإصلاح قبل التصرف.

كفاءة الرموز: مخرجات أعلى جودة مع رموز أقل ومحاولات أقل. انخفاض مباشر في التكلفة والكمون في الإنتاج.

التسعير

النموذج	المدخلات ($/M رمز)	المدخلات المخزنة	المخرجات ($/M رمز)
GPT-5.5	$5.00	$0.50	$30.00
GPT-5.5 Pro	$30.00	$3.00	$180.00

لماذا يهم Foundry

يتيح لك Foundry Agent Service تعريف الوكلاء في YAML أو توصيلهم بـ Microsoft Agent Framework أو GitHub Copilot SDK أو LangGraph أو OpenAI Agents SDK — وتشغيلهم كوكلاء مستضافين معزولين مع نظام ملفات دائم وهوية Microsoft Entra مستقلة وتسعير بمقياس صفري.

AIAgent agent = aiProjectClient
 .AsAIAgent("gpt-5.5", instructions: "أنت مساعد مفيد.", name: "وكيلي");

اطلع على الإعلان الكامل لجميع التفاصيل.

الضبط الدقيق RFT في Foundry أصبح أرخص وأذكى — إليك ما تغيّر

Emiliano Montesdeoca — Sat, 18 Apr 2026 00:00:00 +0000

تمت ترجمة هذا المقال تلقائياً. للنسخة الأصلية، انقر هنا.

إذا كنت تبني تطبيقات .NET تعتمد على نماذج مضبوطة الضبط الدقيق، فتحديثات Foundry هذا الشهر تستحق الانتباه. الضبط الدقيق بالتعزيز (Reinforcement Fine-Tuning) أصبح أكثر سهولة في الوصول وأقل تكلفة بشكل ملموس.

التفاصيل الكاملة في الإعلان الرسمي، وهنا التفصيل العملي.

التدريب العالمي لـ o4-mini

o4-mini هو النموذج المفضّل لأحمال العمل المكثفة بالاستدلال والتطبيقات الوكيلية. الخبر الكبير: يمكنك الآن إطلاق وظائف الضبط الدقيق من أكثر من 13 منطقة Azure بأسعار تدريب أقل للرمز الواحد مقارنةً بالتدريب القياسي. نفس البنية التحتية، نفس الجودة، نطاق أوسع.

إذا كان فريقك موزعاً جغرافياً، فهذا يهمّك. لم تعد مقيّداً بعدد محدود من المناطق للتدريب.

إليك استدعاء REST API لبدء وظيفة تدريب عالمية:

curl -X POST "https://<your-resource>.openai.azure.com/openai/fine_tuning/jobs?api-version=2025-04-01-preview" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
 -d '{
 "model": "o4-mini",
 "training_file": "<your-training-file-id>",
 "method": {
 "type": "reinforcement",
 "reinforcement": {
 "grader": {
 "type": "string_check",
 "name": "answer-check",
 "input": "{{sample.output_text}}",
 "reference": "{{item.reference_answer}}",
 "operation": "eq"
 }
 }
 },
 "hyperparameters": {
 "n_epochs": 2,
 "compute_multiplier": 1.0
 },
 "trainingType": "globalstandard"
 }'

العلامة trainingType: globalstandard هي الفارق الرئيسي.

مُقيِّمات نماذج جديدة: عائلة GPT-4.1

تُحدِّد المُقيِّمات إشارة المكافأة التي يُحسِّن النموذج استناداً إليها. حتى الآن، كانت المُقيِّمات المبنية على النماذج محدودة بمجموعة أصغر من النماذج. الآن تحصل على ثلاثة خيارات جديدة: GPT-4.1 وGPT-4.1-mini وGPT-4.1-nano.

متى تلجأ إلى مُقيِّمات النماذج بدلاً من المحددة؟ عندما يكون مخرج مهمتك مفتوحاً، أو عندما تحتاج إلى تسجيل جزئي عبر أبعاد متعددة، أو عند بناء سير عمل وكيلية حيث تعتمد صحة استدعاء الأداة على السياق الدلالي.

استراتيجية التدرّج عملية للغاية:

GPT-4.1-nano للتكرارات الأولية. تكلفة منخفضة، حلقات تغذية راجعة سريعة.
GPT-4.1-mini بمجرد استقرار قواعد تقييمك وحاجتك إلى دقة أعلى.
GPT-4.1 للتقييم في الإنتاج أو القواعد المعقدة حيث تهمّ كل قرار تسجيل.

يمكنك حتى دمج أنواع المُقيِّمات في وظيفة RFT واحدة. استخدم مطابقة السلاسل لبُعد “الإجابة الصحيحة” ومُقيِّم نموذج لتقييم جودة الاستدلال. هذه المرونة هي ما يجعل هذا مفيداً فعلاً لأحمال العمل الحقيقية.

المشكلة الخفية في تنسيق بيانات RFT

هذه النقطة تُوقع الناس في مشكلات. تنسيق بيانات RFT مختلف عن SFT. يجب أن تكون الرسالة الأخيرة في كل صف بدور User أو Developer — وليس Assistant. الإجابة المتوقعة تذهب في مفتاح من المستوى الأعلى مثل reference_answer يرجع إليه المُقيِّم مباشرةً.

إذا كنت تُجري الضبط الدقيق الخاضع للإشراف وتريد التبديل إلى RFT، فأنت بحاجة إلى إعادة هيكلة بيانات التدريب. لا تتخطّ هذه الخطوة وإلا ستفشل وظائفك بصمت.

لماذا يهمّ هذا مطوّري .NET

إذا كنت تستدعي النماذج مضبوطة الضبط الدقيق من تطبيقات .NET عبر Azure OpenAI SDK، فإن التدريب الأرخص يعني إمكانية التكرار بشكل أكثر جرأة. خيارات مُقيِّم النموذج تعني إمكانية الضبط الدقيق للمهام الدقيقة — لا سيناريوهات المطابقة التامة فحسب. ودليل أفضل الممارسات على GitHub سيوفّر عليك وقتاً حقيقياً في التصحيح.

ابدأ بحجم صغير. من عشرة إلى مئة عيّنة. مُقيِّم بسيط. تحقق من صحة الحلقة. ثم قم بالتوسع.

Microsoft Foundry مارس 2026 — GPT-5.4 وإطلاق خدمة Agent وتحديث SDK الذي يغيّر كل شيء

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

تمت ترجمة هذا المقال تلقائياً. للنسخة الأصلية، انقر هنا.

منشورات “ما الجديد في Microsoft Foundry” الشهرية عادةً مزيج من التحسينات التدريجية والميزة الرئيسية العَرَضية. إصدار مارس 2026؟ إنه في الأساس كله ميزات رئيسية. خدمة Foundry Agent تصبح متاحة للعموم، وGPT-5.4 يُشحن للإنتاج، وSDK يحصل على إصدار مستقر رئيسي، وFireworks AI تجلب استدلال النماذج المفتوحة إلى Azure. دعني أُفصّل ما يهمّ مطوّري .NET.

Foundry Agent Service جاهز للإنتاج

هذه هي الكبرى. بيئة تشغيل الوكلاء من الجيل التالي متاحة للعموم — مبنية على OpenAI Responses API، ومتوافقة مع وكلاء OpenAI على مستوى البروتوكول، ومفتوحة للنماذج من مزوّدين متعددين. إذا كنت تبني بواجهة Responses API اليوم، فإن الهجرة إلى Foundry تضيف أمان المؤسسات، والشبكات الخاصة، وEntra RBAC، والتتبع الكامل، والتقييم — فوق منطق وكيلك الحالي.

from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import PromptAgentDefinition

project_client = AIProjectClient(
 endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
 credential=DefaultAzureCredential()
)

agent = project_client.agents.create_version(
 agent_name="my-enterprise-agent",
 definition=PromptAgentDefinition(
 model=os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
 instructions="You are a helpful assistant.",
 ),
)

الإضافات الرئيسية: شبكات خاصة شاملة من طرف إلى طرف، وتوسيع مصادقة MCP (بما في ذلك OAuth passthrough)، وVoice Live في مرحلة المعاينة للوكلاء الكلامية، ووكلاء مستضافون في 6 مناطق جديدة.

GPT-5.4 — الموثوقية فوق الذكاء الخام

GPT-5.4 لا يتعلق بأن يكون أذكى. يتعلق بأن يكون أكثر موثوقية. استدلال أقوى عبر التفاعلات الطويلة، وامتثال أفضل للتعليمات، وإخفاقات أقل في منتصف سير العمل، وقدرات استخدام الحاسوب المدمجة. للوكلاء في الإنتاج، تلك الموثوقية أهم بكثير من نتائج المعايير المعيارية.

النموذج	السعر (لكل مليون رمز)	الأفضل لـ
GPT-5.4 (≤272K)	$2.50 / $15 للمخرجات	وكلاء الإنتاج، البرمجة، سير عمل المستندات
GPT-5.4 Pro	$30 / $180 للمخرجات	التحليل المعمّق، الاستدلال العلمي
GPT-5.4 Mini	فعّال من حيث التكلفة	التصنيف، الاستخراج، استدعاءات الأدوات الخفيفة

الحركة الذكية هي استراتيجية توجيه: GPT-5.4 Mini يتعامل مع العمل عالي الحجم ومنخفض الزمن بينما يتولى GPT-5.4 الطلبات المكثفة بالاستدلال.

SDK مستقر أخيراً

حزمة azure-ai-projects SDK أصدرت إصدارات مستقرة عبر جميع اللغات — Python 2.0.0 وJS/TS 2.0.0 وJava 2.0.0 و.NET 2.0.0 (الأول من أبريل). تبعية azure-ai-agents اختفت — كل شيء يقع تحت AIProjectClient. ثبّت بـ pip install azure-ai-projects والحزمة تحزم openai وazure-identity كتبعيات مباشرة.

لمطوّري .NET، هذا يعني حزمة NuGet واحدة لكامل سطح Foundry. لا مزيد من إدارة حزم وكلاء منفصلة.

Fireworks AI تجلب النماذج المفتوحة إلى Azure

ربما الإضافة الأكثر أهمية معمارياً: Fireworks AI تعالج أكثر من 13 تريليون رمز يومياً بـ ~180,000 طلب/ثانية، متاحة الآن عبر Foundry. DeepSeek V3.2 وgpt-oss-120b وKimi K2.5 وMiniMax M2.5 عند الإطلاق.

القصة الحقيقية هي إحضار أوزانك الخاصة — حمّل أوزاناً مُكمَّمة أو مضبوطة الضبط الدقيق من أي مكان دون تغيير منظومة التقديم. انشر عبر الدفع حسب الاستخدام أو الإنتاجية المخصصة.

أبرز الإضافات الأخرى

Phi-4 Reasoning Vision 15B — استدلال متعدد الوسائط للرسوم البيانية والمخططات وتخطيطات المستندات
Evaluations GA — مُقيِّمات جاهزة للاستخدام مع مراقبة إنتاج مستمرة مُوصَلة إلى Azure Monitor
Priority Processing (معاينة) — مسار حوسبة مخصص لأحمال العمل الحساسة لزمن الاستجابة
Voice Live — بيئة تشغيل كلامية تتصل مباشرةً بوكلاء Foundry
Tracing GA — فحص كامل لتتبعات الوكلاء مع الفرز والتصفية
إهمال PromptFlow — الهجرة إلى Microsoft Framework Workflows بحلول يناير 2027

خلاصة

مارس 2026 نقطة تحوّل لـ Foundry. إتاحة خدمة Agent للعموم، وحزم SDK مستقرة عبر جميع اللغات، وGPT-5.4 لوكلاء إنتاج موثوقين، واستدلال النماذج المفتوحة عبر Fireworks AI — المنصة جاهزة لأحمال العمل الجادة.

اقرأ الملخص الكامل وابنِ وكيلك الأول للبدء.

ربط خوادم MCP على Azure Functions بوكلاء Foundry — إليك الطريقة

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

تمت ترجمة هذا المقال تلقائياً. للنسخة الأصلية، انقر هنا.

ثمة شيء أحبه في منظومة MCP البيئية: تبني خادمك مرة واحدة ويعمل في كل مكان. VS Code وVisual Studio وCursor وChatGPT — كل عميل MCP يستطيع اكتشاف أدواتك واستخدامها. الآن، تضيف Microsoft مستهلكاً جديداً إلى تلك القائمة: وكلاء Foundry.

نشرت Lily Ma من فريق Azure SDK دليلاً عملياً حول ربط خوادم MCP المنشورة على Azure Functions بوكلاء Microsoft Foundry. إذا كان لديك خادم MCP بالفعل، فهذا إضافة قيمة صافية — لا إعادة بناء مطلوبة.

لماذا هذا التركيب منطقي

يمنحك Azure Functions بنية تحتية قابلة للتوسع، ومصادقة مدمجة، وفوترة بدون خادم لاستضافة خوادم MCP. يمنحك Microsoft Foundry وكلاء ذكاء اصطناعي يستطيعون التفكير والتخطيط واتخاذ الإجراءات. ربط الاثنين يعني أن أدواتك المخصصة — الاستعلام عن قاعدة بيانات، أو استدعاء واجهة برمجية تجارية، أو تشغيل منطق التحقق — تصبح قدرات يستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسي اكتشافها واستخدامها بصورة مستقلة.

النقطة الجوهرية: خادم MCP الخاص بك يبقى كما هو. أنت تضيف Foundry فحسب كمستهلك إضافي. الأدوات ذاتها التي تعمل في إعداد VS Code الخاص بك تشغّل الآن وكيل ذكاء اصطناعي يتفاعل معه فريقك أو عملاؤك.

خيارات المصادقة

هنا تكمن القيمة الحقيقية للمقال. أربع طرق للمصادقة تبعاً لسيناريوك:

الطريقة	حالة الاستخدام
مبنية على مفتاح (افتراضية)	التطوير أو الخوادم التي لا تستخدم Entra auth
Microsoft Entra	الإنتاج مع الهويات المُدارة
OAuth identity passthrough	الإنتاج حيث يُصادق كل مستخدم بشكل فردي
بدون مصادقة	التطوير/الاختبار أو البيانات العامة فقط

للإنتاج، Entra Microsoft مع هوية الوكيل هي المسار الموصى به. OAuth identity passthrough مخصص للحالات التي يهمّ فيها سياق المستخدم — يطلب الوكيل من المستخدمين تسجيل الدخول، ويحمل كل طلب رمز المستخدم الخاص به.

الإعداد

التدفق على مستوى عالٍ:

انشر خادم MCP على Azure Functions — نماذج متاحة لـ .NET وPython وTypeScript وJava
فعّل مصادقة MCP المدمجة في تطبيق الدالة الخاص بك
احصل على URL نقطة النهاية — https://<FUNCTION_APP_NAME>.azurewebsites.net/runtime/webhooks/mcp
أضف خادم MCP كأداة في Foundry — انتقل إلى وكيلك في البوابة، أضف أداة MCP جديدة، وأدخل نقطة النهاية وبيانات الاعتماد

ثم اختبره في ملعب Agent Builder بإرسال موجّه يُشغّل إحدى أدواتك.

رأيي

قصة إمكانية التركيب هنا تزداد قوةً بشكل حقيقي. أنشئ خادم MCP مرة واحدة بـ .NET (أو Python أو TypeScript أو Java)، وانشره على Azure Functions، وكل عميل متوافق مع MCP يستطيع استخدامه — أدوات البرمجة، وتطبيقات الدردشة، والآن وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسي. هذا نمط “اكتب مرة واحدة، استخدم في كل مكان” يعمل فعلاً.

لمطوّري .NET تحديداً، امتداد Azure Functions MCP يجعل هذا أمراً مباشراً. تعرّف على أدواتك كـ Azure Functions، وانشر، وستحصل على خادم MCP جاهز للإنتاج مع كل الأمان والتوسعية التي يوفرها Azure Functions.

خلاصة

إذا كانت لديك أدوات MCP تعمل على Azure Functions، فإن ربطها بوكلاء Foundry هو مكسب سريع — أدواتك المخصصة تصبح قدرات ذكاء اصطناعي مؤسسية مع مصادقة مناسبة ودون تغييرات في كود الخادم.

اقرأ الدليل الكامل للحصول على تعليمات خطوة بخطوة لكل طريقة مصادقة، وراجع الوثائق التفصيلية لإعدادات الإنتاج.

خادم Azure DevOps MCP يصل إلى Microsoft Foundry: ما الذي يعنيه هذا لوكلاء الذكاء الاصطناعي لديك

Emiliano Montesdeoca — Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000

تمت ترجمة هذا المقال تلقائياً. للنسخة الأصلية، انقر هنا.

يمر MCP (بروتوكول سياق النموذج) بلحظته المميزة. إذا كنت تتابع منظومة وكلاء الذكاء الاصطناعي، فلاحظت على الأرجح انتشار خوادم MCP في كل مكان — حيث تمنح الوكلاء القدرة على التفاعل مع الأدوات والخدمات الخارجية من خلال بروتوكول موحد.

الآن أصبح خادم Azure DevOps MCP متاحاً في Microsoft Foundry، وهذه من التكاملات التي تجعلك تفكر في الإمكانات العملية.

ما الذي يحدث فعلاً

أصدرت Microsoft بالفعل خادم Azure DevOps MCP كـمعاينة عامة — ذلك هو الخادم نفسه. الجديد هو التكامل مع Foundry. يمكنك الآن إضافة خادم Azure DevOps MCP إلى وكلاء Foundry مباشرةً من كتالوج الأدوات.

لمن لم يتعرف على Foundry بعد: إنها المنصة الموحدة من Microsoft لبناء وإدارة التطبيقات والوكلاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. الوصول إلى النماذج، والتنسيق، والتقييم، والنشر — كل ذلك في مكان واحد.

كيفية الإعداد

الإعداد مباشر بشكل مفاجئ:

في وكيل Foundry الخاص بك، انتقل إلى Add Tools > Catalog
ابحث عن “Azure DevOps”
اختر Azure DevOps MCP Server (preview) وانقر Create
أدخل اسم مؤسستك وتواصل

هذا كل شيء. الوكيل لديك الآن وصول إلى أدوات Azure DevOps.

التحكم في ما يمكن للوكيل الوصول إليه

هذا هو الجانب الذي أقدره: لست مقيداً بنهج “الكل أو لا شيء”. يمكنك تحديد الأدوات المتاحة لوكيلك. لذا إذا أردته فقط قراءة عناصر العمل دون لمس المسارات، يمكنك ضبط ذلك. مبدأ الصلاحية الأدنى، مطبقاً على وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك.

هذا مهم في سيناريوهات المؤسسات حيث لا تريد أن يُشغّل الوكيل مسار نشر بالخطأ لأن أحدهم طلب منه “المساعدة في الإصدار”.

لماذا هذا مثير للاهتمام لفرق .NET

فكر في ما يتيحه هذا عملياً:

مساعدو تخطيط السبرينت — وكلاء يسحبون عناصر العمل ويحللون بيانات السرعة ويقترحون سعة السبرينت
بوتات مراجعة الكود — وكلاء يفهمون سياق طلب السحب الخاص بك لأنهم يستطيعون فعلاً قراءة المستودعات وعناصر العمل المرتبطة
الاستجابة للحوادث — وكلاء يمكنهم إنشاء عناصر عمل والاستعلام عن النشرات الأخيرة وربط الأخطاء بالتغييرات الأخيرة
تأهيل المطورين — “ما الذي يجب أن أعمل عليه؟” تحصل على إجابة حقيقية مستندة إلى بيانات المشروع الفعلية

بالنسبة لفرق .NET التي تستخدم بالفعل Azure DevOps لمسارات CI/CD وإدارة المشاريع، فإن امتلاك وكيل ذكاء اصطناعي يمكنه التفاعل مع تلك الأنظمة مباشرةً خطوة مهمة نحو أتمتة مفيدة حقيقية (وليس مجرد روبوت محادثة كخدمة).

الصورة الأكبر لـ MCP

هذا جزء من اتجاه أوسع: تصبح خوادم MCP الطريقة المعيارية التي تتفاعل بها وكلاء الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي. نراها لـ GitHub وAzure DevOps وقواعد البيانات وواجهات برمجية SaaS — وتصبح Foundry المحور الذي تجتمع فيه هذه الاتصالات.

إذا كنت تبني وكلاء في منظومة .NET، فإن MCP يستحق الاهتمام. البروتوكول موحد، والأدوات تنضج، وتكامل Foundry يجعله في متناول يدك دون الحاجة إلى توصيل خوادم يدوياً.

خلاصة القول

خادم Azure DevOps MCP في Foundry في مرحلة المعاينة، لذا توقع أن يتطور. لكن سير العمل الأساسي متين: اتصل، وضبط وصول الأدوات، واترك وكلاءك يعملون مع بيانات DevOps الخاصة بك. إذا كنت بالفعل في منظومة Foundry، فهذا على بُعد بضع نقرات. جربه وانظر إلى سير العمل التي يمكنك بناؤها.

اطلع على الإعلان الكامل للحصول على خطوات الإعداد التفصيلية والمزيد من المعلومات.

خدمة Foundry Agent متاحة للعموم: ما يهمّ فعلاً لبنّائي وكلاء .NET

Emiliano Montesdeoca — Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000

تمت ترجمة هذا المقال تلقائياً. للنسخة الأصلية، انقر هنا.

لنكن صريحين — بناء نموذج أولي لوكيل ذكاء اصطناعي هو الجزء السهل. الجزء الصعب هو كل ما يأتي بعده: نقله إلى بيئة الإنتاج مع عزل الشبكة المناسب، وتشغيل تقييمات ذات معنى حقيقي، ومعالجة متطلبات الامتثال، وتجنّب الأعطال في الساعة الثانية صباحاً.

خدمة Foundry Agent أصبحت الآن متاحة للعموم، وهذا الإصدار مركّز تماماً على سدّ تلك الفجوة في “كل ما يأتي بعده”.

مبنية على Responses API

هذا هو العنوان الرئيسي: خدمة Foundry Agent من الجيل التالي مبنية على OpenAI Responses API. إذا كنت تبني بالفعل باستخدام هذا البروتوكول، فإن الهجرة إلى Foundry تستلزم تغييرات طفيفة في الكود. ما ستكسبه: أمان المؤسسات، والشبكات الخاصة، وEntra RBAC، والتتبع الكامل، والتقييم — فوق منطق وكيلك الحالي.

البنية مفتوحة عن قصد. لست مقيّداً بمزوّد نماذج واحد أو إطار تنسيق واحد. استخدم DeepSeek للتخطيط، وOpenAI للتوليد، وLangGraph للتنسيق — بيئة التشغيل تتولى طبقة الاتساق.

from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import PromptAgentDefinition

with (
 DefaultAzureCredential() as credential,
 AIProjectClient(endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
 credential=credential) as project_client,
 project_client.get_openai_client() as openai_client,
):
 agent = project_client.agents.create_version(
 agent_name="my-enterprise-agent",
 definition=PromptAgentDefinition(
 model=os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
 instructions="You are a helpful assistant.",
 ),
 )

 conversation = openai_client.conversations.create()
 response = openai_client.responses.create(
 conversation=conversation.id,
 input="What are best practices for building AI agents?",
 extra_body={
 "agent_reference": {"name": agent.name, "type": "agent_reference"}
 },
 )
 print(response.output_text)

إذا كنت قادماً من حزمة azure-ai-agents، فإن الوكلاء أصبحوا الآن عمليات من الدرجة الأولى على AIProjectClient في azure-ai-projects. أزل التبعية المنفصلة واستخدم get_openai_client() لتشغيل الاستجابات.

الشبكات الخاصة: العقبة المؤسسية أُزيلت

هذه هي الميزة التي تفتح الطريق أمام تبنّي المؤسسات. تدعم Foundry الآن الشبكات الخاصة الكاملة من طرف إلى طرف مع BYO VNet:

لا خروج عام — لا تلمس حركة مرور الوكيل شبكة الإنترنت العامة أبداً
حقن الحاوية/الشبكة الفرعية في شبكتك للاتصال المحلي
اتصال الأدوات مشمول — خوادم MCP، وAzure AI Search، ووكلاء بيانات Fabric تعمل جميعها عبر مسارات خاصة

هذه النقطة الأخيرة بالغة الأهمية. لا تبقى طلبات الاستدلال فحسب خاصة — كل استدعاء لأداة وكل طلب استرجاع يبقى داخل حدود شبكتك أيضاً. للفرق العاملة في ظل سياسات تصنيف البيانات التي تحظر التوجيه الخارجي، هذا هو ما كان مفقوداً.

مصادقة MCP بالطريقة الصحيحة

تدعم اتصالات خادم MCP الآن الطيف الكامل من أنماط المصادقة:

طريقة المصادقة	متى تستخدمها
مبنية على المفتاح	وصول مشترك بسيط للأدوات الداخلية على مستوى المؤسسة
Entra Agent Identity	من خدمة إلى خدمة؛ الوكيل يُصادق بهويته الخاصة
Entra Managed Identity	عزل على مستوى المشروع؛ لا إدارة لبيانات الاعتماد
OAuth Identity Passthrough	وصول مُفوَّض من المستخدم؛ الوكيل يعمل نيابةً عن المستخدمين

OAuth Identity Passthrough هو الأكثر إثارةً للاهتمام. عندما يحتاج المستخدمون إلى منح وكيل حق الوصول إلى بياناتهم الشخصية — OneDrive الخاص بهم، أو مؤسسة Salesforce الخاصة بهم، أو واجهة برمجية SaaS مقيّدة بالمستخدم — يعمل الوكيل نيابةً عنهم من خلال تدفقات OAuth القياسية. لا هوية نظام مشتركة تتظاهر بأنها الجميع.

Voice Live: الكلام إلى الكلام دون التعقيدات

كان إضافة الصوت إلى وكيل يعني سابقاً تجميع STT وLLM وTTS معاً — ثلاث خدمات، وثلاث نقاط تأخير، وثلاثة أسطح للفوترة، كلها متزامنة يدوياً. Voice Live يدمج ذلك كله في واجهة برمجية موحّدة مُدارة مع:

الكشف الدلالي عن نشاط الصوت ونهاية الدور (يفهم المعنى، لا الصمت فحسب)
قمع الضوضاء وإلغاء الصدى من جانب الخادم
دعم المقاطعة (يمكن للمستخدمين المقاطعة في منتصف الاستجابة)

تمرّ تفاعلات الصوت عبر نفس بيئة تشغيل الوكيل كالنص. نفس المُقيِّمات، ونفس التتبعات، ونفس رؤية التكاليف. لسيناريوهات دعم العملاء، والخدمة الميدانية، أو إمكانية الوصول، يستبدل هذا ما كان يستلزم سابقاً خط أنابيب صوتياً مخصصاً.

التقييمات: من مربّع اختيار إلى مراقبة مستمرة

هنا تأخذ Foundry جودة الإنتاج بجدية. يمتلك نظام التقييم الآن ثلاث طبقات:

مُقيِّمات جاهزة للاستخدام — التماسك، والصلة، والتأريض، وجودة الاسترجاع، والسلامة. اربطها بمجموعة بيانات أو حركة المرور الحية واحصل على النتائج.
مُقيِّمات مخصصة — شفّر منطقك التجاري الخاص، ومعايير النبرة، وقواعد الامتثال الخاصة بمجالك.
التقييم المستمر — تأخذ Foundry عيّنات من حركة مرور الإنتاج الحية، وتشغّل مجموعة مُقيِّماتك، وتعرض النتائج عبر لوحات المعلومات. اضبط تنبيهات Azure Monitor لحالات انخفاض التأريض أو خرق عتبات السلامة.

كل شيء يُنشر إلى Azure Monitor Application Insights. جودة الوكيل، وصحة البنية التحتية، والتكلفة، وتتبع التطبيق — كل ذلك في مكان واحد.

eval_object = openai_client.evals.create(
 name="Agent Quality Evaluation",
 data_source_config=DataSourceConfigCustom(
 type="custom",
 item_schema={
 "type": "object",
 "properties": {"query": {"type": "string"}},
 "required": ["query"],
 },
 include_sample_schema=True,
 ),
 testing_criteria=[
 {
 "type": "azure_ai_evaluator",
 "name": "fluency",
 "evaluator_name": "builtin.fluency",
 "initialization_parameters": {
 "deployment_name": os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"]
 },
 "data_mapping": {
 "query": "{{item.query}}",
 "response": "{{sample.output_text}}",
 },
 },
 ],
)

ستة مناطق جديدة للوكلاء المستضافين

الوكلاء المستضافون متاحون الآن في East US وNorth Central US وSweden Central وSoutheast Asia وJapan East وغيرها. هذا مهم لمتطلبات إقامة البيانات ولضغط زمن الاستجابة عندما يعمل وكيلك قريباً من مصادر بياناته.

لماذا يهمّ هذا مطوّري .NET

على الرغم من أن نماذج الكود في إعلان الإتاحة للعموم تُقدَّم بـ Python أولاً، فإن البنية التحتية الأساسية مستقلة عن اللغة — وحزمة .NET SDK الخاصة بـ azure-ai-projects تتبع نفس الأنماط. واجهة Responses API، وإطار التقييم، والشبكات الخاصة، ومصادقة MCP — كل هذا متاح من .NET.

إذا كنت تنتظر أن تنتقل وكلاء الذكاء الاصطناعي من “عرض توضيحي رائع” إلى “يمكنني فعلاً شحن هذا في العمل”، فإن إصدار الإتاحة للعموم هذا هو الإشارة. الشبكات الخاصة، والمصادقة المناسبة، والتقييم المستمر، ومراقبة الإنتاج — هذه هي القطع التي كانت مفقودة.

خلاصة

خدمة Foundry Agent متاحة الآن. ثبّت حزمة SDK، وافتح البوابة، وابدأ البناء. دليل البدء السريع يأخذك من الصفر إلى وكيل عامل في دقائق.

للتعمق التقني الكامل مع جميع نماذج الكود، راجع إعلان الإتاحة للعموم.

من الحاسوب المحمول إلى الإنتاج: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى Microsoft Foundry بأمرين

Emiliano Montesdeoca — Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000

تمت ترجمة هذا المقال تلقائياً. للنسخة الأصلية، انقر هنا.

تعرف تلك الهوّة بين “يعمل على جهازي” و"منشور ويخدم حركة المرور"؟ بالنسبة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، كانت تلك الهوّة واسعة بشكل مؤلم. تحتاج إلى توفير الموارد، ونشر النماذج، وربط الهوية، وإعداد المراقبة — وهذا قبل أن يتمكن أي شخص من استدعاء وكيلك فعليًا.

Azure Developer CLI جعل للتو هذا أمرًا من خطوتين.

سير عمل `azd ai agent` الجديد

دعني أستعرض كيف يبدو هذا فعليًا. لديك مشروع وكيل ذكاء اصطناعي — لنقل وكيل كونسيرج فندقي. يعمل محليًا. تريده يعمل على Microsoft Foundry.

azd ai agent init
azd up

هذا كل شيء. أمران اثنان. azd ai agent init يُنشئ كود البنية التحتية في مستودعك، وazd up يُوفِّر كل شيء على Azure وينشر وكيلك. تحصل على رابط مباشر لوكيلك في بوابة Foundry.

ما يحدث تحت الغطاء

يُولِّد أمر init قوالب Bicep حقيقية قابلة للفحص في مستودعك:

Foundry Resource (الحاوية ذات المستوى الأعلى)
Foundry Project (حيث يعيش وكيلك)
تكوين نشر النموذج (GPT-4o، إلخ.)
Managed identity مع تعيينات أدوار RBAC المناسبة
azure.yaml لخريطة الخدمة
agent.yaml مع بيانات الوكيل الوصفية ومتغيرات البيئة

إليك الجزء المهم: أنت تملك كل هذا. إنه Bicep موثَّق في مستودعك. يمكنك فحصه وتخصيصه وإيداعه جنبًا إلى جنب مع كود وكيلك. لا صناديق سحرية مبهمة.

حلقة التطوير الداخلية

ما يعجبني حقًا هو قصة التطوير المحلي. حين تكرر على منطق الوكيل، لا تريد إعادة النشر في كل مرة تغيّر فيها مطالبة:

azd ai agent run

يُشغّل هذا وكيلك محليًا. اقرنه مع azd ai agent invoke لإرسال مطالبات اختبارية، وستحصل على حلقة تغذية راجعة محكمة. عدّل الكود، أعد التشغيل، استدعِ، كرّر.

أمر invoke ذكي في التوجيه أيضًا — عندما يعمل وكيل محلي، يستهدفه تلقائيًا. وعندما لا يعمل، يضرب نقطة النهاية البعيدة.

المراقبة في الوقت الفعلي

هذه هي الميزة التي أقنعتني. بمجرد نشر وكيلك:

azd ai agent monitor --follow

كل طلب واستجابة يتدفقان عبر وكيلك يتدفقان إلى طرفيتك في الوقت الفعلي. لتصحيح مشكلات الإنتاج، هذا لا يُقدَّر بثمن. لا حاجة للبحث في log analytics، ولا انتظار لتجميع المقاييس — ترى ما يحدث الآن.

مجموعة الأوامر الكاملة

إليك المرجع السريع:

الأمر	ما يفعله
`azd ai agent init`	إنشاء مشروع وكيل Foundry مع كود البنية التحتية
`azd up`	توفير موارد Azure ونشر الوكيل
`azd ai agent invoke`	إرسال مطالبات إلى الوكيل البعيد أو المحلي
`azd ai agent run`	تشغيل الوكيل محليًا للتطوير
`azd ai agent monitor`	بث السجلات في الوقت الفعلي من الوكيل المنشور
`azd ai agent show`	التحقق من صحة الوكيل وحالته
`azd down`	تنظيف جميع موارد Azure

لماذا يهم هذا مطوري .NET

على الرغم من أن المثال في الإعلان مبني على Python، فإن قصة البنية التحتية مستقلة عن اللغة. وكيل .NET الخاص بك يحصل على نفس سقالة Bicep، ونفس إعداد managed identity، ونفس خط المراقبة. وإذا كنت تستخدم بالفعل azd لتطبيقات .NET Aspire أو عمليات نشر Azure، فهذا يندرج بسلاسة في سير عملك الحالي.

لقد كانت هوّة النشر لوكلاء الذكاء الاصطناعي إحدى أكبر نقاط الاحتكاك في المنظومة. الانتقال من نموذج أولي يعمل إلى نقطة نهاية إنتاجية مع هوية وشبكة ومراقبة مناسبة لا ينبغي أن يستغرق أسبوعًا من عمل DevOps. الآن يستغرق أمرين وبضع دقائق.

خلاصة

azd ai agent متاح الآن. إذا كنت تُؤجل نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لأن إعداد البنية التحتية بدا يستلزم جهدًا كبيرًا، جرّب هذا. اطّلع على الشرح التفصيلي الكامل للخطوات الكاملة بما في ذلك تكامل تطبيق الدردشة الأمامي.

Foundry | The .NET Blog

GPT-5.5 هنا ويأتي إلى Azure Foundry — ما يحتاج مطورو .NET معرفته

تطور GPT-5

ما الذي تغيّر فعلًا

التسعير

لماذا يهم Foundry

الضبط الدقيق RFT في Foundry أصبح أرخص وأذكى — إليك ما تغيّر

التدريب العالمي لـ o4-mini

مُقيِّمات نماذج جديدة: عائلة GPT-4.1

المشكلة الخفية في تنسيق بيانات RFT

لماذا يهمّ هذا مطوّري .NET

Microsoft Foundry مارس 2026 — GPT-5.4 وإطلاق خدمة Agent وتحديث SDK الذي يغيّر كل شيء

Foundry Agent Service جاهز للإنتاج

GPT-5.4 — الموثوقية فوق الذكاء الخام

SDK مستقر أخيراً

Fireworks AI تجلب النماذج المفتوحة إلى Azure

أبرز الإضافات الأخرى

خلاصة

ربط خوادم MCP على Azure Functions بوكلاء Foundry — إليك الطريقة

لماذا هذا التركيب منطقي

خيارات المصادقة

الإعداد

رأيي

خلاصة

خادم Azure DevOps MCP يصل إلى Microsoft Foundry: ما الذي يعنيه هذا لوكلاء الذكاء الاصطناعي لديك

ما الذي يحدث فعلاً

كيفية الإعداد

التحكم في ما يمكن للوكيل الوصول إليه

لماذا هذا مثير للاهتمام لفرق .NET

الصورة الأكبر لـ MCP

خلاصة القول

خدمة Foundry Agent متاحة للعموم: ما يهمّ فعلاً لبنّائي وكلاء .NET

مبنية على Responses API

الشبكات الخاصة: العقبة المؤسسية أُزيلت

مصادقة MCP بالطريقة الصحيحة

Voice Live: الكلام إلى الكلام دون التعقيدات

التقييمات: من مربّع اختيار إلى مراقبة مستمرة

ستة مناطق جديدة للوكلاء المستضافين

لماذا يهمّ هذا مطوّري .NET

خلاصة

من الحاسوب المحمول إلى الإنتاج: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى Microsoft Foundry بأمرين

سير عمل azd ai agent الجديد

ما يحدث تحت الغطاء

حلقة التطوير الداخلية

المراقبة في الوقت الفعلي

مجموعة الأوامر الكاملة

لماذا يهم هذا مطوري .NET

خلاصة

سير عمل `azd ai agent` الجديد