foundry-agent-sync

от github

Создание и синхронизация AI-агентов на основе промптов непосредственно в Azure AI Foundry через REST API из локального JSON-манифеста. В отличие от навыков-шаблонов, которые только…

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill foundry-agent-sync

Foundry Agent Sync

Overview

Create and synchronize prompt-based AI agents directly within Azure AI Foundry via the Agent Service REST API. This skill registers agents in the Foundry service itself — making them immediately available for invocation, evaluation, and management through the Foundry portal or API. Each agent is created or updated idempotently via a named POST call, using definitions from a local JSON manifest file.

Key distinction: This skill creates agents inside AI Foundry (server-side). It does not scaffold local agent code or container images — for that, use the microsoft-foundry skill's create sub-skill.

Prerequisites

The user must have:

  1. An Azure AI Foundry project with a deployed model (e.g. gpt-5-4)
  2. Azure CLI (az) authenticated with access to the Foundry project
  3. The Azure AI User role (or higher) on the Foundry project resource

Collect these values before proceeding:

ValueHow to get it
Foundry project endpointAzure Portal → AI Foundry project → Overview → Endpoint, or az resource show
Subscription IDaz account show --query id -o tsv
Model deployment nameThe model name deployed in the Foundry project (e.g. gpt-5-4)

Manifest Format

The manifest is a JSON array where each entry defines one agent. Look for it at common paths: infra/foundry-agents.json, foundry-agents.json, or .foundry/agents.json. If none exists, scaffold one.

[
  {
    "useCaseId": "alert-triage",
    "description": "Short description of what this agent does.",
    "baseInstruction": "You are an assistant that... <system prompt for the agent>"
  }
]

Field Reference

FieldRequiredDescription
useCaseIdYesKebab-case identifier; used to build the agent name ({prefix}-{useCaseId})
descriptionYesHuman-readable description stored as agent metadata
baseInstructionYesSystem prompt / base instructions for the agent

Sync Script

PowerShell (interactive / CI)

Create or locate the sync script. The canonical path is infra/scripts/sync-foundry-agents.ps1 but adapt to the repo layout.

param(
  [Parameter(Mandatory)]
  [string]$SubscriptionId,

  [Parameter(Mandatory)]
  [string]$ProjectEndpoint,

  [string]$ManifestPath = (Join-Path $PSScriptRoot '..\foundry-agents.json'),
  [string]$ModelName = 'gpt-5-4',
  [string]$AgentNamePrefix = 'myproject',
  [string]$ApiVersion = '2025-11-15-preview'
)

$ErrorActionPreference = 'Stop'

# Optional: append a common instruction suffix to every agent
$commonSuffix = ''

az account set --subscription $SubscriptionId | Out-Null
$accessToken = az account get-access-token --resource https://ai.azure.com/ --query accessToken -o tsv
if (-not $accessToken) { throw 'Failed to acquire Foundry access token.' }

$definitions = Get-Content -Raw -Path $ManifestPath | ConvertFrom-Json
$headers = @{ Authorization = "Bearer $accessToken" }
$results = @()

foreach ($def in $definitions) {
  $agentName = "$AgentNamePrefix-$($def.useCaseId)"
  $instructions = if ($commonSuffix) { "$($def.baseInstruction)`n`n$commonSuffix" } else { $def.baseInstruction }
  $body = @{
    definition  = @{ kind = 'prompt'; model = $ModelName; instructions = $instructions }
    description = $def.description
    metadata    = @{ useCaseId = $def.useCaseId; managedBy = 'foundry-agent-sync' }
  } | ConvertTo-Json -Depth 8

  $uri = "$($ProjectEndpoint.TrimEnd('/'))/agents/$agentName`?api-version=$ApiVersion"
  $resp = Invoke-RestMethod -Method Post -Uri $uri -Headers $headers -ContentType 'application/json' -Body $body
  $version = $resp.version ?? $resp.latest_version ?? $resp.id ?? 'unknown'
  Write-Host "Synced $agentName ($version)"
  $results += [pscustomobject]@{ name = $agentName; version = $version }
}

$results | Format-Table -AutoSize

Bash (Bicep deployment script / CI)

For automated deployment via Microsoft.Resources/deploymentScripts, use a bash script that:

  1. Authenticates with a managed identity: az login --identity --username "$CLIENT_ID"
  2. Acquires a Foundry token: az account get-access-token --resource https://ai.azure.com/
  3. Iterates definitions from the FOUNDRY_AGENT_DEFINITIONS environment variable (JSON string)
  4. POSTs each agent to {endpoint}/agents/{name}?api-version=2025-11-15-preview

Bicep Integration (optional)

To run the sync automatically during infrastructure deployment:

  1. Load the manifest at compile time:

    var agentDefinitions = loadJsonContent('foundry-agents.json')
    
  2. Create a User-Assigned Managed Identity with the Azure AI User role on the Foundry project.

  3. Create a Microsoft.Resources/deploymentScripts resource (kind AzureCLI) that:

    • Uses the managed identity
    • Loads the bash sync script via loadTextContent
    • Passes the project endpoint, definitions, and model as environment variables

Gate behind a deployFoundryAgents parameter so teams can opt in/out.

Workflow

Step 1 — Locate or scaffold the manifest

Search the repo for foundry-agents.json. If it doesn't exist, ask the user what agents they need and create the manifest.

Step 2 — Locate or scaffold the sync script

Search for sync-foundry-agents.ps1 or foundry-agent-sync.sh. If missing, create the PowerShell script using the template above, adapting:

  • $AgentNamePrefix to match the project name
  • $ModelName to the user's deployed model
  • $ManifestPath to the actual manifest location

Step 3 — Collect parameters

Ask the user for:

  • Foundry project endpoint
  • Subscription ID
  • Model deployment name (default: gpt-5-4)
  • Agent name prefix (default: repo name in kebab-case)

Step 4 — Run the sync

Execute the PowerShell script with the collected parameters:

.\infra\scripts\sync-foundry-agents.ps1 `
  -SubscriptionId '<sub-id>' `
  -ProjectEndpoint '<endpoint>' `
  -ModelName '<model>' `
  -AgentNamePrefix '<prefix>'

Step 5 — Verify

Confirm synced agents by listing them:

$token = az account get-access-token --resource https://ai.azure.com/ --query accessToken -o tsv
$endpoint = '<project-endpoint>'
Invoke-RestMethod -Uri "$endpoint/agents?api-version=2025-11-15-preview" `
  -Headers @{ Authorization = "Bearer $token" }

REST API Reference

OperationMethodURL
Create/update agentPOST{projectEndpoint}/agents/{agentName}?api-version=2025-11-15-preview
List agentsGET{projectEndpoint}/agents?api-version=2025-11-15-preview
Get agentGET{projectEndpoint}/agents/{agentName}?api-version=2025-11-15-preview
Delete agentDELETE{projectEndpoint}/agents/{agentName}?api-version=2025-11-15-preview

Create/Update Payload

{
  "definition": {
    "kind": "prompt",
    "model": "<deployed-model-name>",
    "instructions": "<system prompt>"
  },
  "description": "<agent description>",
  "metadata": {
    "useCaseId": "<use-case-id>",
    "managedBy": "foundry-agent-sync"
  }
}

Troubleshooting

SymptomCauseFix
401 UnauthorizedToken expired or wrong audienceRe-run az account get-access-token --resource https://ai.azure.com/
403 ForbiddenMissing Azure AI User roleAssign the role on the Foundry project scope
404 Not FoundWrong project endpointVerify endpoint includes /api/projects/{projectName}
Model not foundModel not deployed in projectDeploy the model in AI Foundry portal first
Empty definitionsManifest path wrongCheck -ManifestPath points to the JSON file

Больше skills от github

console-rendering
github
Инструкции по использованию системы консольного рендеринга на основе тегов структур в Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Используйте этот навык, когда пользователь явно просит составить карту, задокументировать или ознакомиться с существующей кодовой базой. Активируйте по запросам вроде "составь карту этой кодовой базы", "задокументируй…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Генерирует настраиваемые файлы инструкций для ИИ-агентов через команду инструкций AgentRC. Создаёт .github/copilot-instructions.md (по умолчанию, рекомендуется для Copilot в VS…
official
acreadiness-policy
github
Помочь пользователю выбрать, написать или применить политику AgentRC. Политики настраивают оценку готовности, отключая нерелевантные проверки, переопределяя влияние/уровень, задавая…
official
add-educational-comments
github
Добавляет учебные комментарии в файлы с кодом, превращая их в эффективные учебные ресурсы. Адаптирует глубину и тон объяснений под три настраиваемых уровня знаний: начальный, средний и продвинутый. Автоматически запрашивает файл, если он не предоставлен, с нумерованным списком для быстрого выбора. Расширяет файлы до 125% только за счёт учебных комментариев (жёсткое ограничение: 400 новых строк; 300 для файлов длиннее 1000 строк). Сохраняет кодировку файла, стиль отступов, синтаксическую корректность и...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Пишите, отлаживайте и оптимизируйте скрипты автоматизации Adobe Illustrator с помощью ExtendScript (JavaScript/JSX). Используйте при создании или изменении скриптов, которые управляют…
official
agent-governance
github
Декларативные политики, классификация намерений и журналы аудита для контроля доступа и поведения инструментов ИИ-агентов. Компонуемые политики управления определяют разрешённые/заблокированные инструменты, фильтры контента, ограничения скорости и требования к утверждению — хранятся как конфигурация, а не код. Семантическая классификация намерений обнаруживает опасные запросы (утечка данных, повышение привилегий, инъекция подсказок) до выполнения инструмента с помощью сигналов на основе шаблонов. Декоратор управления на уровне инструмента применяет политики на функции...
official