Foundry Agent Service está GA: O que realmente importa para construtores de agentes .NET

Vamos ser honestos — construir um protótipo de agente IA é a parte fácil. A parte difícil é tudo o que vem depois: colocá-lo em produção com isolamento de rede adequado, executar avaliações que realmente signifiquem algo, lidar com requisitos de conformidade e não quebrar nada às 2 da manhã.

O Foundry Agent Service acabou de chegar ao GA, e esta versão está focada como um laser nessa lacuna do “tudo que vem depois”.

Construído sobre a Responses API

A manchete: o Foundry Agent Service de próxima geração é construído sobre a OpenAI Responses API. Se você já está construindo com esse protocolo, migrar para o Foundry requer mudanças mínimas de código. O que você ganha: segurança empresarial, rede privada, RBAC Entra, rastreamento completo e avaliação — sobre sua lógica de agente existente.

A arquitetura é intencionalmente aberta. Você não está preso a um provedor de modelo ou um framework de orquestração. Use DeepSeek para planejamento, OpenAI para geração, LangGraph para orquestração — o runtime cuida da camada de consistência.

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)

Se você vem do pacote azure-ai-agents, os agentes agora são operações de primeira classe no AIProjectClient em azure-ai-projects. Remova a dependência standalone e use get_openai_client() para conduzir as respostas.

Rede privada: o bloqueador empresarial removido

Esta é a funcionalidade que desbloqueia a adoção empresarial. Foundry agora suporta rede privada completa de ponta a ponta com BYO VNet:

Sem egress público — o tráfego do agente nunca toca a internet pública
Injeção de contêiners/sub-redes na sua rede para comunicação local
Conectividade de ferramentas incluída — servidores MCP, Azure AI Search, agentes de dados Fabric, todos operam sobre caminhos privados

Esse último ponto é crítico. Não são apenas as chamadas de inferência que ficam privadas — cada invocação de ferramenta e chamada de recuperação também fica dentro do perímetro da sua rede. Para equipes operando sob políticas de classificação de dados que proíbem roteamento externo, isso era o que faltava.

Autenticação MCP feita direito

Conexões de servidores MCP agora suportam o espectro completo de padrões de autenticação:

Método de auth	Quando usar
Baseado em chave	Acesso compartilhado simples para ferramentas internas da organização
Entra Agent Identity	Serviço a serviço; o agente se autentica como ele mesmo
Entra Managed Identity	Isolamento por projeto; sem gerenciamento de credenciais
OAuth Identity Passthrough	Acesso delegado por usuário; agente age em nome dos usuários

OAuth Identity Passthrough é o interessante. Quando usuários precisam dar a um agente acesso aos seus dados pessoais — seu OneDrive, sua organização Salesforce, uma API SaaS com escopo por usuário — o agente age em seu nome com fluxos OAuth padrão. Sem identidade de sistema compartilhada fingindo ser todos.

Voice Live: voz a voz sem a encanação

Adicionar voz a um agente costumava significar juntar STT, LLM e TTS — três serviços, três saltos de latência, três superfícies de faturamento, tudo sincronizado à mão. Voice Live colapsa isso em uma única API gerenciada com:

Detecção semântica de atividade de voz e fim de turno (entende significado, não apenas silêncio)
Supressão de ruído e cancelamento de eco do lado do servidor
Suporte a barge-in (usuários podem interromper no meio da resposta)

Interações de voz passam pelo mesmo runtime de agente que o texto. Mesmos avaliadores, mesmos traces, mesma visibilidade de custos. Para suporte ao cliente, serviço de campo ou cenários de acessibilidade, isso substitui o que antes requeria um pipeline de áudio personalizado.

Avaliações: de checkbox para monitoramento contínuo

Aqui é onde o Foundry fica sério sobre qualidade em produção. O sistema de avaliação agora tem três camadas:

Avaliadores prontos para uso — coerência, relevância, fundamentação, qualidade de recuperação, segurança. Conecte a um dataset ou tráfego ao vivo e obtenha pontuações.
Avaliadores personalizados — codifique sua própria lógica de negócio, padrões de tom e regras de conformidade específicas do domínio.
Avaliação contínua — Foundry amostra tráfego de produção ao vivo, executa sua suíte de avaliadores e exibe resultados em dashboards. Configure alertas do Azure Monitor para quando a fundamentação cai ou limites de segurança são violados.

Tudo é publicado no Azure Monitor Application Insights. Qualidade do agente, saúde da infraestrutura, custo e telemetria da aplicação — tudo em um só lugar.

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}}",
            },
        },
    ],
)

Seis novas regiões para agentes hospedados

Agentes hospedados agora estão disponíveis em East US, North Central US, Sweden Central, Southeast Asia, Japan East e mais. Isso importa para requisitos de residência de dados e para comprimir latência quando seu agente roda perto de suas fontes de dados.

Por que isso importa para desenvolvedores .NET

Embora os exemplos de código no anúncio de GA sejam Python-first, a infraestrutura subjacente é agnóstica a linguagem — e o SDK .NET para azure-ai-projects segue os mesmos padrões. A Responses API, o framework de avaliação, a rede privada, a autenticação MCP — tudo isso está disponível a partir do .NET.

Se você tem esperado os agentes IA passarem de “demo legal” para “consigo realmente entregar isso no trabalho”, esta versão GA é o sinal. Rede privada, autenticação adequada, avaliação contínua e monitoramento de produção são as peças que faltavam.

Para finalizar

Foundry Agent Service está disponível agora. Instale o SDK, abra o portal e comece a construir. O guia de início rápido leva você de zero a um agente rodando em minutos.

Para o mergulho técnico completo com todos os exemplos de código, confira o anúncio de GA.