language-injection

tarafından microsoft

LLM Agent çok dilli enjeksiyon standardı. Agent prompt'larını değiştirirken, yeni Agent uç noktaları eklerken, kullanıcı tarafından görülebilen arka uç mesajlarını (message_code) işlerken kullanılır.

npx skills add https://github.com/microsoft/data-formulator --skill language-injection

name: language-injection description: LLM Agent 多语言注入规范。在修改 Agent 提示词、添加新的 Agent 端点、处理用户可见的后端消息(message_code)时使用。

Language Injection for Agent Prompts

Authoritative developer guide: docs/dev-guides/6-i18n-language-injection.md.

Prerequisites: Read docs/dev-guides/6-i18n-language-injection.md before changing Agent prompts, Agent routes, backend user-visible messages, or frontend i18n strings. If your work introduces new language injection patterns or conventions, update this file and related dev-guides accordingly.

Architecture

Frontend i18n.language  →  Accept-Language header  →  get_language_instruction()
                                                           │
                                                   build_language_instruction()
                                                   (agents/agent_language.py)
                                                           │
                                              ┌────────────┴────────────┐
                                              ▼                         ▼
                                        mode="full"               mode="compact"
                                    (text-heavy agents)        (code-gen agents)

Core Modules

ModuleRole
agents/agent_language.pybuild_language_instruction(lang, mode) — generates prompt fragments; inject_language_instruction() — injects into system prompts; supports 20 languages; returns "" for English
routes/agents.py → get_language_instruction()Reads Accept-Language header, delegates to build_language_instruction
routes/agents.py → _get_ui_lang()Extracts primary language code from Accept-Language header
src/app/utils.tsx → fetchWithIdentity()Sets Accept-Language header on every API request from i18n.language
src/app/utils.tsx → translateBackend()Translates backend message_code / content_code using frontend i18n

Code Examples

Route handler — inject language

# In a Flask route handler:
lang_instruction = get_language_instruction(mode="compact")
lang_suffix = f"\n\n{lang_instruction}" if lang_instruction else ""

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant." + lang_suffix},
    {"role": "user", "content": user_input},
]

Agent constructor — use inject_language_instruction()

from data_formulator.agents.agent_language import inject_language_instruction

# Simple append (most agents)
system_prompt = inject_language_instruction(system_prompt, language_instruction)

# Insert before a marker (complex prompts)
system_prompt = inject_language_instruction(
    system_prompt, language_instruction,
    marker="**About the execution environment:**"
)

Python-side user-visible messages — message_code pattern

For fixed strings in Python that appear in the UI, do NOT translate in Python. Return a message_code and let the frontend translate:

# In an Agent or route handler:
yield {
    "type": "error",
    "message": "Output DataFrame is empty (0 rows).",  # English fallback
    "message_code": "agent.emptyDataframe",             # frontend i18n key
}

# With parameters:
result = {
    "status": "error",
    "content": f"Fields not found: {missing}",
    "content_code": "agent.fieldsNotFound",
    "content_params": {"missing": missing, "available": available},
}

Frontend consumption:

import { translateBackend } from '../app/utils';
const msg = translateBackend(event.message, event.message_code, event.message_params);

Translation keys go in src/i18n/locales/{en,zh}/messages.json under messages.agent.*.

Anti-Patterns (with explanations)

PatternWhy it's wrong
os.environ.get("DF_DEFAULT_LANGUAGE")Process-level — all users get same language; breaks multi-user
Global LLM client interceptorHidden behavior; can't distinguish full/compact mode; fragile string detection
New MessageBuilder classDuplicates agent_language.py; creates parallel conflicting abstractions
Hardcoded "回答请使用中文" in promptsNot configurable; skips the mode system; breaks for other languages
Backend-side translation dict (agent_messages.py)Forces adding every new language to Python; translations should all live in src/i18n/locales/
Hardcoded English UI strings in .tsx without t()Not translatable; use useTranslation + t('key')

Adding a New Language

  1. Add language code + display name to LANGUAGE_DISPLAY_NAMES in agents/agent_language.py.
  2. Optionally add extra rules to LANGUAGE_EXTRA_RULES (e.g. simplified vs traditional Chinese).
  3. Add frontend translations in src/i18n/locales/<lang>/ — copy an existing locale folder as template.
  4. No Agent code changes needed — the existing flow picks up new languages automatically.

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development