使用Semantic Kernel调用Azure AI Agent服务的Python实践指南

概述

在Azure AI Foundry中创建的Agent服务为开发者提供了强大的对话式AI能力。本文将详细介绍如何通过Python和Semantic Kernel框架来调用这些预定义的Agent服务，实现企业级AI应用的快速集成。

环境准备

在开始之前，请确保您已经完成以下准备工作：

1. 已在Azure AI Foundry门户创建了Agent
2. 已获取Agent的API访问密钥和终结点URL
3. 已安装Python 3.8或更高版本
4. 已安装Semantic Kernel Python SDK

核心实现步骤

1. 初始化Agent客户端

首先需要创建与Azure AI Agent服务的连接。使用AzureAIClient类进行初始化，需要提供终结点URL和API密钥：

from semantic_kernel.agents.azure_ai import AzureAIClient

client = AzureAIClient(
    endpoint="您的终结点URL",
    api_key="您的API密钥"
)

2. 获取已存在的Agent

与通过代码创建Agent不同，这里我们直接获取在Azure门户中预先创建的Agent：

agent_id = "您在门户中创建的Agent ID"
agent = await client.get_agent(agent_id)

3. 与Agent进行交互

获取Agent实例后，可以通过简单的对话方法与其交互：

response = await agent.invoke("你好，能介绍一下你自己吗？")
print(response)

关键注意事项

1. Agent持久化：默认情况下，通过代码创建的Agent是临时的。如果使用门户创建的Agent，则无需担心持久性问题。

2. 性能优化：对于高频调用场景，建议复用Agent实例而不是每次都重新获取。

3. 错误处理：实现适当的异常捕获机制，处理网络问题和API限制等情况。

高级应用场景

多Agent协作

可以同时连接多个不同功能的Agent，构建更复杂的AI工作流：

sales_agent = await client.get_agent("销售AgentID")
support_agent = await client.get_agent("客服AgentID")

# 实现Agent间的协作
sales_response = await sales_agent.invoke("获取产品信息")
support_response = await support_agent.invoke(f"基于以下信息回答客户问题: {sales_response}")

上下文保持

通过维护对话上下文，可以实现更自然的连续对话：

context = None
while True:
    user_input = input("您: ")
    response, context = await agent.invoke(user_input, context=context)
    print(f"Agent: {response}")

最佳实践建议

1. 安全配置：妥善保管API密钥，考虑使用Azure Key Vault等安全存储方案。

2. 监控日志：记录所有交互日志，便于后续分析和优化。

3. 版本控制：当Agent更新时，保持客户端代码的兼容性。

4. 性能测试：在生产环境部署前进行充分的负载测试。

总结

通过Semantic Kernel调用Azure AI Agent服务，开发者可以快速将预训练的对话AI能力集成到应用中。本文介绍的方法既保持了开发灵活性，又充分利用了Azure平台的管理优势，是企业级AI应用开发的理想选择。