Microsoft-Foundry | The .NET Blog

Foundry Toolboxes: Единый эндпоинт для всех инструментов агентов

Emiliano Montesdeoca — Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000

Этот пост был автоматически переведён. Для оригинальной версии нажмите здесь.

Есть проблема, которая кажется скучной, пока не столкнёшься с ней лично: организация строит несколько ИИ-агентов, каждому нужны инструменты, и каждая команда настраивает их с нуля. Та же интеграция веб-поиска, та же конфигурация Azure AI Search, то же подключение к GitHub MCP-серверу — но в другом репозитории, другой командой, с другими учётными данными и без общего управления.

Microsoft Foundry только что выпустила Toolboxes в Public Preview — прямой ответ на эту проблему.

Что такое Toolbox?

Toolbox — это именованный, многократно используемый набор инструментов, который определяется один раз в Foundry и предоставляется через единый MCP-совместимый эндпоинт. Любая среда выполнения агента, говорящая на MCP, может его потреблять — никакой привязки к Foundry Agents.

Обещание простое: build once, consume anywhere. Определить инструменты, настроить аутентификацию централизованно (OAuth passthrough, управляемые удостоверения Entra), опубликовать эндпоинт. Каждый агент, которому нужны эти инструменты, подключается к эндпоинту и получает их все.

Четыре столпа (два доступны сегодня)

Столп	Статус	Что делает
Discover	Скоро	Находить одобренные инструменты без ручного поиска
Build	Доступен	Собирать инструменты в многократно используемый bundle
Consume	Доступен	Единый MCP-эндпоинт предоставляет все инструменты
Govern	Скоро	Централизованная аутентификация + observability для всех вызовов

Практический пример

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
import os

client = AIProjectClient(
 endpoint=os.environ["FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT"],
 credential=DefaultAzureCredential()
)

toolbox_version = client.beta.toolboxes.create_toolbox_version(
 toolbox_name="customer-feedback-triaging-toolbox",
 description="Поиск по документации и ответы на GitHub-issues.",
 tools=[
 {"type": "web_search", "description": "Поиск в публичной документации"},
 {"type": "azure_ai_search", "index_name": "internal-docs"},
 {"type": "mcp_server", "server_url": "https://your-github-mcp-server.com"}
 ]
)

После публикации Foundry предоставляет единый эндпоинт. Одно подключение — все инструменты.

Нет привязки к Foundry Agents

Toolboxes создаются и управляются в Foundry, но поверхность потребления — открытый протокол MCP. Их можно использовать из кастомных агентов (Microsoft Agent Framework, LangGraph), GitHub Copilot и других MCP-совместимых IDE.

Почему это важно сейчас

Волна мульти-агентов добирается до продакшена. Каждый новый агент — это новая поверхность для дублированной конфигурации, устаревших учётных данных и непоследовательного поведения. Основа Build + Consume достаточна, чтобы начать централизацию. Когда придёт столп Govern, появится полностью наблюдаемый, централизованно управляемый инструментальный слой для всего парка агентов.

Итог

Пока рано — Public Preview, сначала Python SDK, Discover и Govern ещё впереди. Но модель надёжная, а MCP-нативный дизайн означает, что она работает с инструментами, которые уже строятся. Подробности в официальном анонсе.

Где размещать AI-агентов в Azure? Практическое руководство по выбору

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

Этот пост был переведён автоматически. Оригинальная версия доступна здесь.

Если вы сейчас создаёте AI-агентов с .NET, вы наверняка заметили: способов разместить их в Azure очень много. Container Apps, AKS, Functions, App Service, Foundry Agents, Foundry Hosted Agents — и все звучат разумно, пока вам не нужно действительно выбрать один. Microsoft только что опубликовала полное руководство по размещению AI-агентов в Azure, и я хочу разобрать его с практической точки зрения .NET-разработчика.

Шесть вариантов с первого взгляда

Вариант	Лучше всего для	Вы управляете
Container Apps	Полный контроль контейнеров без сложности K8s	Наблюдаемость, состояние, жизненный цикл
AKS	Корпоративный комплаенс, мультикластер, пользовательские сети	Всем (в этом и суть)
Azure Functions	Событийные краткосрочные задачи агентов	Почти ничем — настоящий serverless
App Service	Простые HTTP-агенты, предсказуемый трафик	Развёртывание, настройка масштабирования
Foundry Agents	Агенты без кода через портал/SDK	Почти ничем
Foundry Hosted Agents	Агенты с пользовательским фреймворком на управляемой инфраструктуре	Только ваш код агента

Первые четыре — это вычисления общего назначения: вы можете запускать на них агентов, но они не были для этого спроектированы. Последние два — нативные для агентов: они понимают разговоры, вызовы инструментов и жизненные циклы агентов как первоклассные концепции.

Foundry Hosted Agents — оптимальный выбор для .NET-разработчиков агентов

Вот что привлекло моё внимание. Foundry Hosted Agents находятся точно посередине: вы получаете гибкость запуска собственного кода (Semantic Kernel, Agent Framework, LangGraph — что угодно), а платформа управляет инфраструктурой, наблюдаемостью и управлением разговорами.

Ключевой элемент — Hosting Adapter — тонкий слой абстракции, который соединяет ваш фреймворк агентов с платформой Foundry. Для Microsoft Agent Framework это выглядит так:

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()

Это вся ваша история хостинга. Адаптер обрабатывает трансляцию протоколов, стриминг через server-sent events, историю разговоров и трассировку OpenTelemetry — всё автоматически. Никакого пользовательского middleware, никакой ручной прокладки.

Развёртывание действительно простое

Я раньше развёртывал агентов в Container Apps, и это работает, но в итоге вы пишете много связующего кода для управления состоянием и наблюдаемости. С Hosted Agents и azd развёртывание — это:

# Установить расширение AI-агента
azd ext install azure.ai.agents

# Инициализировать из шаблона
azd ai agent init

# Собрать, отправить, развернуть — готово
azd up

Эта единственная команда azd up собирает ваш контейнер, отправляет его в ACR, создаёт проект Foundry, развёртывает endpoints моделей и запускает вашего агента. Пять шагов сжаты в одну команду.

Встроенное управление разговорами

Это та часть, которая экономит больше всего времени в продакшене. Вместо создания собственного хранилища состояния разговоров, Hosted Agents обрабатывают это нативно:

# Создать постоянный разговор
conversation = openai_client.conversations.create()

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

# Второй ход — контекст сохранён
response2 = openai_client.responses.create(
 conversation=conversation.id,
 extra_body={"agent_reference": {"name": "MyAgent", "type": "agent_reference"}},
 input="Multiply my favorite number by 10.",
)

Никакого Redis. Никакого хранилища сессий Cosmos DB. Никакого middleware для сериализации сообщений. Платформа просто справляется.

Мой фреймворк принятия решений

Пройдя все шесть вариантов, вот моя быстрая ментальная модель:

Нужен нулевой уровень инфраструктуры? → Foundry Agents (портал/SDK, без контейнеров)
Есть пользовательский код агента, но нужен управляемый хостинг? → Foundry Hosted Agents
Нужны событийные краткосрочные задачи агентов? → Azure Functions
Нужен максимальный контроль контейнеров без K8s? → Container Apps
Нужен строгий комплаенс и мультикластер? → AKS
Простой HTTP-агент с предсказуемым трафиком? → App Service

Для большинства .NET-разработчиков, работающих с Semantic Kernel или Microsoft Agent Framework, Hosted Agents — вероятно правильная отправная точка. Вы получаете scale-to-zero, встроенный OpenTelemetry, управление разговорами и гибкость фреймворка — без управления Kubernetes или создания собственного стека наблюдаемости.

Подводя итог

Ландшафт хостинга агентов в Azure быстро зреет. Если вы начинаете новый проект AI-агента сегодня, я бы серьёзно рассмотрел Foundry Hosted Agents, прежде чем по привычке тянуться к Container Apps или AKS. Управляемая инфраструктура экономит реальное время, а паттерн hosting adapter позволяет сохранить ваш выбор фреймворка.

Ознакомьтесь с полным руководством Microsoft и репозиторием Foundry Samples для рабочих примеров.