Containers | The .NET Blog

.NET 10 Ubuntu 26.04 LTS के साथ आया — क्या नया है

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

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Ubuntu LTS का दिन है। Ubuntu 26.04 (Resolute Raccoon) आज लॉन्च हुआ, और हर Ubuntu LTS की तरह, यह नवीनतम .NET LTS — इस मामले में .NET 10 — के साथ आया है।

.NET 10 दो commands में install करें

sudo apt update
sudo apt install dotnet-sdk-10.0

Containers: `-noble` को `-resolute` में बदलें

sed -i "s/noble/resolute/g" Dockerfile

Native AOT: 3ms startup, 1.4MB binary

apt install -y dotnet-sdk-aot-10.0 clang
dotnet publish app.cs
# 1.4MB native binary, 3ms startup

Cloud-native workloads के लिए जहाँ cold-start time मायने रखता है — Functions, containers, serverless — यह एक असली game changer है।

.NET 8 या 9 चाहिए?

apt install -y software-properties-common
add-apt-repository ppa:dotnet/backports
apt install -y dotnet-sdk-8.0

पूरी पोस्ट में cgroup v2, post-quantum cryptography और Linux 7.0 के बारे में अधिक जानकारी है।

Azure पर अपने AI Agents को कहाँ Host करें? एक Practical Decision Guide

Emiliano Montesdeoca — Wed, 15 Apr 2026 00:00:00 +0000

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अगर आप अभी .NET के साथ AI agents build कर रहे हैं, तो आपने शायद एक बात notice की होगी: Azure पर उन्हें host करने के बहुत तरीके हैं। Container Apps, AKS, Functions, App Service, Foundry Agents, Foundry Hosted Agents — और ये सब तब तक reasonable लगते हैं जब तक आपको actually एक चुनना नहीं पड़ता। Microsoft ने हाल ही में Azure AI agent hosting का एक comprehensive guide publish किया है जो इसे clear करता है, और मैं इसे एक practical .NET developer perspective से break down करना चाहता हूँ।

एक नज़र में छह options

यहाँ बताया गया है कि मैं इस landscape को कैसे summarize करूँगा:

Option	सबसे अच्छा	आप manage करते हैं
Container Apps	K8s complexity के बिना full container control	Observability, state, lifecycle
AKS	Enterprise compliance, multi-cluster, custom networking	सब कुछ (यही तो point है)
Azure Functions	Event-driven, short-running agent tasks	ज़्यादा नहीं — true serverless
App Service	Simple HTTP agents, predictable traffic	Deployment, scaling config
Foundry Agents	Code-optional agents via portal/SDK	लगभग कुछ नहीं
Foundry Hosted Agents	Custom framework agents with managed infra	केवल आपका agent code

पहले चार general-purpose compute हैं — आप उन पर agents चला सकते हैं, लेकिन वे इसके लिए design नहीं किए गए। अंतिम दो agent-native हैं: वे conversations, tool calls, और agent lifecycles को first-class concepts के रूप में समझते हैं।

Foundry Hosted Agents — .NET agent developers के लिए sweet spot

यहाँ जो मेरा ध्यान खींचा। Foundry Hosted Agents बीच में sit करते हैं: आपको अपना code चलाने की flexibility मिलती है (Semantic Kernel, Agent Framework, LangGraph — जो भी) लेकिन platform infrastructure, observability, और conversation management handle करता है।

मुख्य piece है Hosting Adapter — एक thin abstraction layer जो आपके agent framework को Foundry platform से bridge करता है। Microsoft Agent Framework के लिए, यह इस तरह दिखता है:

from azure.ai.agentserver.agentframework import from_agent_framework

agent = ChatAgent(
 chat_client=AzureAIAgentClient(...),
 instructions="You are a helpful assistant.",
 tools=[get_local_time],
)

if __name__ == "__main__":
 from_agent_framework(agent).run()

यही आपकी पूरी hosting story है। Adapter protocol translation, server-sent events के ज़रिये streaming, conversation history, और OpenTelemetry tracing handle करता है — सब automatically। कोई custom middleware नहीं, कोई manual plumbing नहीं।

Deploy करना genuinely simple है

मैंने पहले Container Apps पर agents deploy किए हैं और यह काम करता है, लेकिन आप state management और observability के लिए काफी glue code लिखते हैं। Hosted Agents और azd के साथ, deployment है:

# AI agent extension install करें
azd ext install azure.ai.agents

# Template से init करें
azd ai agent init

# Build, push, deploy — हो गया
azd up

वह single azd up आपका container build करता है, उसे ACR में push करता है, Foundry project provision करता है, model endpoints deploy करता है, और आपका agent start करता है। पाँच steps एक command में।

Built-in conversation management

यही production में सबसे ज़्यादा समय बचाता है। अपना conversation state store बनाने की बजाय, Hosted Agents इसे natively handle करते हैं:

# एक persistent conversation बनाएं
conversation = openai_client.conversations.create()

# पहला turn
response1 = openai_client.responses.create(
 conversation=conversation.id,
 extra_body={"agent_reference": {"name": "MyAgent", "type": "agent_reference"}},
 input="Remember: my favorite number is 42.",
)

# दूसरा turn — context preserve होता है
response2 = openai_client.responses.create(
 conversation=conversation.id,
 extra_body={"agent_reference": {"name": "MyAgent", "type": "agent_reference"}},
 input="Multiply my favorite number by 10.",
)

कोई Redis नहीं। कोई Cosmos DB session store नहीं। Message serialization के लिए कोई custom middleware नहीं। Platform बस इसे handle कर लेता है।

मेरा decision framework

सभी छह options को देखने के बाद, यह मेरा quick mental model है:

क्या आपको zero infrastructure चाहिए? → Foundry Agents (portal/SDK, no containers)
क्या आपके पास custom agent code है लेकिन managed hosting चाहिए? → Foundry Hosted Agents
क्या आपको event-driven, short-lived agent tasks चाहिए? → Azure Functions
क्या आपको K8s के बिना maximum container control चाहिए? → Container Apps
क्या आपको strict compliance और multi-cluster चाहिए? → AKS
क्या आपके पास predictable traffic वाला simple HTTP agent है? → App Service

Semantic Kernel या Microsoft Agent Framework के साथ build करने वाले ज़्यादातर .NET developers के लिए, Hosted Agents likely सही starting point है। आपको scale-to-zero, built-in OpenTelemetry, conversation management, और framework flexibility मिलती है — Kubernetes manage किए बिना या अपनी observability stack wire up किए बिना।

निष्कर्ष

Azure पर agent hosting landscape तेज़ी से mature हो रहा है। अगर आप आज एक नया AI agent project शुरू कर रहे हैं, तो habit से Container Apps या AKS पर जाने से पहले Foundry Hosted Agents को seriously consider करें। Managed infrastructure real time बचाती है, और hosting adapter pattern आपको अपना framework choice रखने देता है।

Microsoft का पूरा guide और working examples के लिए Foundry Samples repo देखें।

azd अब आपको AI Agents को Locally Run और Debug करने देता है — March 2026 में क्या बदला

Emiliano Montesdeoca — Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 +0000

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एक महीने में सात releases। यही Azure Developer CLI (azd) team ने March 2026 में deliver किया, और headline feature वही है जिसका मुझे इंतज़ार था: AI agents के लिए local run-and-debug loop।

PC Chan ने पूरा roundup publish किया है, और हालाँकि उसमें काफी कुछ है, लेकिन मुझे जो AI-powered apps build करने वाले .NET developers के लिए वाकई मायने रखता है वह filter करने दें।

Deploy किए बिना AI agents run और debug करें

यही बड़ी बात है। नया azure.ai.agents extension commands का एक set add करता है जो AI agents के लिए एक proper inner-loop experience देता है:

azd ai agent run — आपके agent को locally start करता है
azd ai agent invoke — उसे messages भेजता है (local या deployed)
azd ai agent show — container status और health display करता है
azd ai agent monitor — real time में container logs stream करता है

इससे पहले, एक AI agent को test करने का मतलब था हर बदलाव के बाद Microsoft Foundry में deploy करना। अब आप locally iterate कर सकते हैं, अपने agent के behavior को test कर सकते हैं, और deploy तभी करें जब आप ready हों। अगर आप Microsoft Agent Framework या Semantic Kernel के साथ agents build कर रहे हैं, तो यह आपके daily workflow को बदल देता है।

Invoke command local और deployed दोनों agents के against काम करता है, जिसका मतलब है कि आप same testing workflow use कर सकते हैं चाहे agent कहीं भी run हो। यह वह detail है जो आपको दो sets of test scripts maintain करने से बचाती है।

GitHub Copilot आपका azd project scaffold करता है

azd init अब “Set up with GitHub Copilot (Preview)” option offer करता है। अपने project structure के बारे में manually prompts का जवाब देने की बजाय, एक Copilot agent आपके लिए configuration scaffold करता है। यह कुछ modify करने से पहले dirty working directory check करता है और upfront MCP server tool consent माँगता है।

जब कोई command fail होती है, azd अब AI-assisted troubleshooting offer करता है: एक category चुनें (explain, guidance, troubleshoot, या skip), agent को fix suggest करने दें, और retry करें — terminal छोड़े बिना। Complex infrastructure setups के लिए, यह वाकई time saver है।

Container App Jobs और deployment improvements

कुछ deployment features जो ध्यान देने योग्य हैं:

Container App Jobs: azd अब existing host: containerapp config के ज़रिये Microsoft.App/jobs deploy करता है। आपका Bicep template decide करता है कि target Container App है या Job — कोई extra setup नहीं।
Configurable deployment timeouts: azd deploy पर नया --timeout flag और azure.yaml में deployTimeout field। Default 1200-second limit का अंदाज़ा लगाना अब नहीं।
Remote build fallback: जब remote ACR build fail हो, azd automatically local Docker/Podman build पर fallback करता है।
Local preflight validation: Bicep parameters Azure को round-trip किए बिना locally validate होते हैं, missing params पहले ही पकड़े जाते हैं।

Developer experience की polish

कुछ smaller improvements जो मिलकर फर्क डालती हैं:

JS/TS projects के लिए Automatic pnpm/yarn detection
Python packaging के लिए pyproject.toml support
Local template directories — azd init --template अब offline iteration के लिए filesystem paths accept करता है
--no-prompt mode में बेहतर error messages — सभी missing values एक साथ resolution commands के साथ report होते हैं
सभी framework build subprocesses (.NET, Node.js, Java, Python) में Build environment variables inject होते हैं

वह आखिरी बात subtle लेकिन महत्वपूर्ण है: आपके .NET build को अब azd environment variables का access है, जिसका मतलब है कि आप extra scripting के बिना build-time configuration injection कर सकते हैं।

निष्कर्ष

Local AI agent debugging loop इस release का star है, लेकिन deployment improvements और DX polish का जमावड़ा azd को पहले से कहीं ज़्यादा mature feel कराता है। अगर आप Azure पर .NET apps deploy कर रहे हैं — खासकर AI agents — तो यह update install करने लायक है।

हर detail के लिए पूरे release notes देखें, या azd install से शुरू करें।

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.NET 10 Ubuntu 26.04 LTS के साथ आया — क्या नया है

.NET 10 दो commands में install करें

Containers: -noble को -resolute में बदलें

Native AOT: 3ms startup, 1.4MB binary

.NET 8 या 9 चाहिए?

Azure पर अपने AI Agents को कहाँ Host करें? एक Practical Decision Guide

एक नज़र में छह options

Foundry Hosted Agents — .NET agent developers के लिए sweet spot

Deploy करना genuinely simple है

Built-in conversation management

मेरा decision framework

निष्कर्ष

azd अब आपको AI Agents को Locally Run और Debug करने देता है — March 2026 में क्या बदला

Deploy किए बिना AI agents run और debug करें

GitHub Copilot आपका azd project scaffold करता है

Container App Jobs और deployment improvements

Developer experience की polish

निष्कर्ष

Containers: `-noble` को `-resolute` में बदलें