azure-mgmt-botservice-py

โดย microsoft

Azure Bot Service Management SDK สำหรับ Python ใช้สำหรับสร้าง จัดการ และกำหนดค่า Azure Bot Service resources ทริกเกอร์: "azure-mgmt-botservice", "AzureBotService", "bot management", "conversational AI", "bot channels

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-mgmt-botservice-py

Azure Bot Service Management SDK for Python

Manage Azure Bot Service resources including bots, channels, and connections.

Installation

pip install azure-mgmt-botservice
pip install azure-identity

Environment Variables

AZURE_SUBSCRIPTION_ID=<your-subscription-id>  # Required for all auth methods
AZURE_RESOURCE_GROUP=<your-resource-group>  # Required for all auth methods
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Authentication & Lifecycle

🔑 Two rules apply to every code sample below:

  1. Prefer DefaultAzureCredential. It works locally (Azure CLI / VS Code / Developer CLI) and in Azure (managed identity, workload identity) with no code change. Avoid connection strings, account/API keys — they bypass Entra audit and rotation.
    • Local dev: DefaultAzureCredential works as-is.
    • Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod (or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>) to constrain the credential chain to production-safe credentials.
  2. Wrap every client in a context manager so HTTP transports, sockets, and token caches are released deterministically:
    • Sync: with <Client>(...) as client:
    • Async: async with <Client>(...) as client: and async with DefaultAzureCredential() as credential: (from azure.identity.aio)

Snippets may abbreviate this setup, but production code should always follow both rules.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential
from azure.mgmt.botservice import AzureBotService
import os

# Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
credential = DefaultAzureCredential(require_envvar=True)
# Or use a specific credential directly in production:
# See https://learn.microsoft.com/python/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-python#credential-classes
# credential = ManagedIdentityCredential()

with AzureBotService(
    credential=credential,
    subscription_id=os.environ["AZURE_SUBSCRIPTION_ID"]
) as client:
    # Use `client` for all subsequent operations (see examples below)
    ...

Create a Bot

from azure.mgmt.botservice import AzureBotService
from azure.mgmt.botservice.models import Bot, BotProperties, Sku
from azure.identity import DefaultAzureCredential
import os

resource_group = os.environ["AZURE_RESOURCE_GROUP"]
bot_name = "my-chat-bot"

credential = DefaultAzureCredential()
with AzureBotService(
    credential=credential,
    subscription_id=os.environ["AZURE_SUBSCRIPTION_ID"]
) as client:
    bot = client.bots.create(
        resource_group_name=resource_group,
        resource_name=bot_name,
        parameters=Bot(
            location="global",
            sku=Sku(name="F0"),  # Free tier
            kind="azurebot",
            properties=BotProperties(
                display_name="My Chat Bot",
                description="A conversational AI bot",
                endpoint="https://my-bot-app.azurewebsites.net/api/messages",
                msa_app_id="<your-app-id>",
                msa_app_type="MultiTenant"
            )
        )
    )

print(f"Bot created: {bot.name}")

Get Bot Details

bot = client.bots.get(
    resource_group_name=resource_group,
    resource_name=bot_name
)

print(f"Bot: {bot.properties.display_name}")
print(f"Endpoint: {bot.properties.endpoint}")
print(f"SKU: {bot.sku.name}")

List Bots in Resource Group

bots = client.bots.list_by_resource_group(resource_group_name=resource_group)

for bot in bots:
    print(f"Bot: {bot.name} - {bot.properties.display_name}")

List All Bots in Subscription

all_bots = client.bots.list()

for bot in all_bots:
    print(f"Bot: {bot.name} in {bot.id.split('/')[4]}")

Update Bot

bot = client.bots.update(
    resource_group_name=resource_group,
    resource_name=bot_name,
    properties=BotProperties(
        display_name="Updated Bot Name",
        description="Updated description"
    )
)

Delete Bot

client.bots.delete(
    resource_group_name=resource_group,
    resource_name=bot_name
)

Configure Channels

Add Teams Channel

from azure.mgmt.botservice.models import (
    BotChannel,
    MsTeamsChannel,
    MsTeamsChannelProperties
)

channel = client.channels.create(
    resource_group_name=resource_group,
    resource_name=bot_name,
    channel_name="MsTeamsChannel",
    parameters=BotChannel(
        location="global",
        properties=MsTeamsChannel(
            properties=MsTeamsChannelProperties(
                is_enabled=True
            )
        )
    )
)

Add Direct Line Channel

from azure.mgmt.botservice.models import (
    BotChannel,
    DirectLineChannel,
    DirectLineChannelProperties,
    DirectLineSite
)

channel = client.channels.create(
    resource_group_name=resource_group,
    resource_name=bot_name,
    channel_name="DirectLineChannel",
    parameters=BotChannel(
        location="global",
        properties=DirectLineChannel(
            properties=DirectLineChannelProperties(
                sites=[
                    DirectLineSite(
                        site_name="Default Site",
                        is_enabled=True,
                        is_v1_enabled=False,
                        is_v3_enabled=True
                    )
                ]
            )
        )
    )
)

Add Web Chat Channel

from azure.mgmt.botservice.models import (
    BotChannel,
    WebChatChannel,
    WebChatChannelProperties,
    WebChatSite
)

channel = client.channels.create(
    resource_group_name=resource_group,
    resource_name=bot_name,
    channel_name="WebChatChannel",
    parameters=BotChannel(
        location="global",
        properties=WebChatChannel(
            properties=WebChatChannelProperties(
                sites=[
                    WebChatSite(
                        site_name="Default Site",
                        is_enabled=True
                    )
                ]
            )
        )
    )
)

Get Channel Details

channel = client.channels.get(
    resource_group_name=resource_group,
    resource_name=bot_name,
    channel_name="DirectLineChannel"
)

List Channel Keys

keys = client.channels.list_with_keys(
    resource_group_name=resource_group,
    resource_name=bot_name,
    channel_name="DirectLineChannel"
)

# Access Direct Line keys
if hasattr(keys.properties, 'properties'):
    for site in keys.properties.properties.sites:
        print(f"Site: {site.site_name}")
        print(f"Key: {site.key}")

Bot Connections (OAuth)

Create Connection Setting

from azure.mgmt.botservice.models import (
    ConnectionSetting,
    ConnectionSettingProperties
)

connection = client.bot_connection.create(
    resource_group_name=resource_group,
    resource_name=bot_name,
    connection_name="graph-connection",
    parameters=ConnectionSetting(
        location="global",
        properties=ConnectionSettingProperties(
            client_id="<oauth-client-id>",
            client_secret="<oauth-client-secret>",
            scopes="User.Read",
            service_provider_id="<service-provider-id>"
        )
    )
)

List Connections

connections = client.bot_connection.list_by_bot_service(
    resource_group_name=resource_group,
    resource_name=bot_name
)

for conn in connections:
    print(f"Connection: {conn.name}")

Client Operations

OperationMethod
client.botsBot CRUD operations
client.channelsChannel configuration
client.bot_connectionOAuth connection settings
client.direct_lineDirect Line channel operations
client.emailEmail channel operations
client.operationsAvailable operations
client.host_settingsHost settings operations

SKU Options

SKUDescription
F0Free tier (limited messages)
S1Standard tier (unlimited messages)

Channel Types

ChannelClassPurpose
MsTeamsChannelMicrosoft TeamsTeams integration
DirectLineChannelDirect LineCustom client integration
WebChatChannelWeb ChatEmbeddable web widget
SlackChannelSlackSlack workspace integration
FacebookChannelFacebookMessenger integration
EmailChannelEmailEmail communication

Best Practices

  1. Pick sync OR async and stay consistent. Do not mix azure.xxx sync clients with azure.xxx.aio async clients in the same call path. Choose one mode per module.
  2. Always use context managers for clients and async credentials. Wrap every client in with Client(...) as client: (sync) or async with Client(...) as client: (async). For async DefaultAzureCredential from azure.identity.aio, also use async with credential: so tokens and transports are cleaned up.
  3. Use DefaultAzureCredential for code that runs locally. Use a specific token credential for code that runs in Azure.
  4. Start with F0 SKU for development, upgrade to S1 for production
  5. Store MSA App ID/Secret securely — use Key Vault
  6. Enable only needed channels — reduces attack surface
  7. Rotate Direct Line keys periodically
  8. Use managed identity when possible for bot connections
  9. Configure proper CORS for Web Chat channel

Reference Files

FileContents
references/capabilities.mdAdditional non-hero capabilities, operation-group coverage, and production checklists.
references/non-hero-scenarios.mdDedicated non-hero examples for secondary/advanced scenarios.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development