azure-ai-agents-persistent-java

Azure AI Agents Persistent SDK для Java. Низкоуровневый SDK для создания и управления AI-агентами с потоками, сообщениями, запусками и инструментами. Триггеры: "PersistentAgentsClient", "persistent agents java", "agent threads java", "agent runs java", "streaming agents java".

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-ai-agents-persistent-java

Azure AI Agents Persistent SDK for Java

Low-level SDK for creating and managing persistent AI agents with threads, messages, runs, and tools.

Installation

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-agents-persistent</artifactId>
    <version>1.0.0-beta.1</version>
</dependency>

Environment Variables

PROJECT_ENDPOINT=https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project> # Required for project configuration
MODEL_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o-mini # Required for agent model selection
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod  # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Authentication

import com.azure.ai.agents.persistent.PersistentAgentsClient;
import com.azure.ai.agents.persistent.PersistentAgentsClientBuilder;
import com.azure.core.credential.TokenCredential;
import com.azure.identity.AzureIdentityEnvVars;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.identity.ManagedIdentityCredentialBuilder;

String endpoint = System.getenv("PROJECT_ENDPOINT");
TokenCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
    .requireEnvVars(AzureIdentityEnvVars.AZURE_TOKEN_CREDENTIALS)
    .build();
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/java/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-java-stable#credential-classes
// TokenCredential credential = new ManagedIdentityCredentialBuilder().build();

PersistentAgentsClient client = new PersistentAgentsClientBuilder()
    .endpoint(endpoint)
    .credential(credential)
    .buildClient();

Key Concepts

The Azure AI Agents Persistent SDK provides a low-level API for managing persistent agents that can be reused across sessions.

Client Hierarchy

ClientPurpose
PersistentAgentsClientSync client for agent operations
PersistentAgentsAsyncClientAsync client for agent operations

Core Workflow

1. Create Agent

// Create agent with tools
PersistentAgent agent = client.createAgent(
    modelDeploymentName,
    "Math Tutor",
    "You are a personal math tutor."
);

2. Create Thread

PersistentAgentThread thread = client.createThread();

3. Add Message

client.createMessage(
    thread.getId(),
    MessageRole.USER,
    "I need help with equations."
);

4. Run Agent

ThreadRun run = client.createRun(thread.getId(), agent.getId());

// Poll for completion
while (run.getStatus() == RunStatus.QUEUED || run.getStatus() == RunStatus.IN_PROGRESS) {
    Thread.sleep(500);
    run = client.getRun(thread.getId(), run.getId());
}

5. Get Response

PagedIterable<PersistentThreadMessage> messages = client.listMessages(thread.getId());
for (PersistentThreadMessage message : messages) {
    System.out.println(message.getRole() + ": " + message.getContent());
}

6. Cleanup

client.deleteThread(thread.getId());
client.deleteAgent(agent.getId());

Best Practices

  1. Use DefaultAzureCredential for production authentication
  2. Poll with appropriate delays — 500ms recommended between status checks
  3. Clean up resources — Delete threads and agents when done
  4. Handle all run statuses — Check for RequiresAction, Failed, Cancelled
  5. Use async client for better throughput in high-concurrency scenarios

Error Handling

import com.azure.core.exception.HttpResponseException;

try {
    PersistentAgent agent = client.createAgent(modelName, name, instructions);
} catch (HttpResponseException e) {
    System.err.println("Error: " + e.getResponse().getStatusCode() + " - " + e.getMessage());
}

Reference Links

ResourceURL
Maven Packagehttps://central.sonatype.com/artifact/com.azure/azure-ai-agents-persistent
GitHub Sourcehttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/ai/azure-ai-agents-persistent

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development