m365-agents-py
tarafından microsoft
Microsoft 365, Teams ve Copilot Studio için Microsoft Agents SDK kullanarak aiohttp barındırma, AgentApplication yönlendirme, akış yanıtları ve MSAL tabanlı kimlik doğrulama ile kurumsal aracılar oluşturun.
npx skills add https://github.com/microsoft/agent-skills --skill m365-agents-pyMicrosoft 365 Agents SDK (Python)
Build enterprise agents for Microsoft 365, Teams, and Copilot Studio using the Microsoft Agents SDK with aiohttp hosting, AgentApplication routing, streaming responses, and MSAL-based authentication.
Before implementation
- Use the microsoft-docs MCP to verify the latest API signatures for AgentApplication, start_agent_process, and authentication options.
- Confirm package versions on PyPI for the microsoft-agents-* packages you plan to use.
Important Notice - Import Changes
⚠️ Breaking Change: Recent updates have changed the Python import structure from
microsoft.agentstomicrosoft_agents(using underscores instead of dots).
Installation
pip install microsoft-agents-hosting-core
pip install microsoft-agents-hosting-aiohttp
pip install microsoft-agents-activity
pip install microsoft-agents-authentication-msal
pip install microsoft-agents-copilotstudio-client
pip install python-dotenv aiohttp
Environment Variables (.env)
CONNECTIONS__SERVICE_CONNECTION__SETTINGS__CLIENTID=<client-id>
CONNECTIONS__SERVICE_CONNECTION__SETTINGS__CLIENTSECRET=<client-secret>
CONNECTIONS__SERVICE_CONNECTION__SETTINGS__TENANTID=<tenant-id>
# Optional: OAuth handlers for auto sign-in
AGENTAPPLICATION__USERAUTHORIZATION__HANDLERS__GRAPH__SETTINGS__AZUREBOTOAUTHCONNECTIONNAME=<connection-name>
# Optional: Azure OpenAI for streaming (AAD auth via DefaultAzureCredential)
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<endpoint>
AZURE_OPENAI_API_VERSION=<version>
# Optional: Copilot Studio client
COPILOTSTUDIOAGENT__ENVIRONMENTID=<environment-id>
COPILOTSTUDIOAGENT__SCHEMANAME=<schema-name>
COPILOTSTUDIOAGENT__TENANTID=<tenant-id>
COPILOTSTUDIOAGENT__AGENTAPPID=<app-id>
Core Workflow: aiohttp-hosted AgentApplication
import logging
from os import environ
from dotenv import load_dotenv
from aiohttp.web import Request, Response, Application, run_app
from microsoft_agents.activity import load_configuration_from_env
from microsoft_agents.hosting.core import (
Authorization,
AgentApplication,
TurnState,
TurnContext,
MemoryStorage,
)
from microsoft_agents.hosting.aiohttp import (
CloudAdapter,
start_agent_process,
jwt_authorization_middleware,
)
from microsoft_agents.authentication.msal import MsalConnectionManager
# Enable logging
ms_agents_logger = logging.getLogger("microsoft_agents")
ms_agents_logger.addHandler(logging.StreamHandler())
ms_agents_logger.setLevel(logging.INFO)
# Load configuration
load_dotenv()
agents_sdk_config = load_configuration_from_env(environ)
# Create storage and connection manager
STORAGE = MemoryStorage()
CONNECTION_MANAGER = MsalConnectionManager(**agents_sdk_config)
ADAPTER = CloudAdapter(connection_manager=CONNECTION_MANAGER)
AUTHORIZATION = Authorization(STORAGE, CONNECTION_MANAGER, **agents_sdk_config)
# Create AgentApplication
AGENT_APP = AgentApplication[TurnState](
storage=STORAGE, adapter=ADAPTER, authorization=AUTHORIZATION, **agents_sdk_config
)
@AGENT_APP.conversation_update("membersAdded")
async def on_members_added(context: TurnContext, _state: TurnState):
await context.send_activity("Welcome to the agent!")
@AGENT_APP.activity("message")
async def on_message(context: TurnContext, _state: TurnState):
await context.send_activity(f"You said: {context.activity.text}")
@AGENT_APP.error
async def on_error(context: TurnContext, error: Exception):
await context.send_activity("The agent encountered an error.")
# Server setup
async def entry_point(req: Request) -> Response:
agent: AgentApplication = req.app["agent_app"]
adapter: CloudAdapter = req.app["adapter"]
return await start_agent_process(req, agent, adapter)
APP = Application(middlewares=[jwt_authorization_middleware])
APP.router.add_post("/api/messages", entry_point)
APP["agent_configuration"] = CONNECTION_MANAGER.get_default_connection_configuration()
APP["agent_app"] = AGENT_APP
APP["adapter"] = AGENT_APP.adapter
if __name__ == "__main__":
run_app(APP, host="localhost", port=environ.get("PORT", 3978))
AgentApplication Routing
import re
from microsoft_agents.hosting.core import (
AgentApplication, TurnState, TurnContext, MessageFactory
)
from microsoft_agents.activity import ActivityTypes
AGENT_APP = AgentApplication[TurnState](
storage=STORAGE, adapter=ADAPTER, authorization=AUTHORIZATION, **agents_sdk_config
)
# Welcome handler
@AGENT_APP.conversation_update("membersAdded")
async def on_members_added(context: TurnContext, _state: TurnState):
await context.send_activity("Welcome!")
# Regex-based message handler
@AGENT_APP.message(re.compile(r"^hello$", re.IGNORECASE))
async def on_hello(context: TurnContext, _state: TurnState):
await context.send_activity("Hello!")
# Simple string message handler
@AGENT_APP.message("/status")
async def on_status(context: TurnContext, _state: TurnState):
await context.send_activity("Status: OK")
# Auth-protected message handler
@AGENT_APP.message("/me", auth_handlers=["GRAPH"])
async def on_profile(context: TurnContext, state: TurnState):
token_response = await AGENT_APP.auth.get_token(context, "GRAPH")
if token_response and token_response.token:
# Use token to call Graph API
await context.send_activity("Profile retrieved")
# Invoke activity handler
@AGENT_APP.activity(ActivityTypes.invoke)
async def on_invoke(context: TurnContext, _state: TurnState):
invoke_response = Activity(
type=ActivityTypes.invoke_response, value={"status": 200}
)
await context.send_activity(invoke_response)
# Fallback message handler
@AGENT_APP.activity("message")
async def on_message(context: TurnContext, _state: TurnState):
await context.send_activity(f"Echo: {context.activity.text}")
# Error handler
@AGENT_APP.error
async def on_error(context: TurnContext, error: Exception):
await context.send_activity("An error occurred.")
Streaming Responses with Azure OpenAI
from openai import AsyncAzureOpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from microsoft_agents.activity import SensitivityUsageInfo
# AAD token provider (preferred over AZURE_OPENAI_API_KEY)
token_provider = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(),
"https://cognitiveservices.azure.com/.default",
)
# Module-level singleton: client lives for the agent app lifetime.
CLIENT = AsyncAzureOpenAI(
api_version=environ["AZURE_OPENAI_API_VERSION"],
azure_endpoint=environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"],
azure_ad_token_provider=token_provider,
)
@AGENT_APP.message("poem")
async def on_poem_message(context: TurnContext, _state: TurnState):
# Configure streaming response
context.streaming_response.set_feedback_loop(True)
context.streaming_response.set_generated_by_ai_label(True)
context.streaming_response.set_sensitivity_label(
SensitivityUsageInfo(
type="https://schema.org/Message",
schema_type="CreativeWork",
name="Internal",
)
)
context.streaming_response.queue_informative_update("Starting a poem...\n")
# Stream from Azure OpenAI
streamed_response = await CLIENT.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a creative assistant."},
{"role": "user", "content": "Write a poem about Python."}
],
stream=True,
)
try:
async for chunk in streamed_response:
if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
context.streaming_response.queue_text_chunk(
chunk.choices[0].delta.content
)
finally:
await context.streaming_response.end_stream()
OAuth / Auto Sign-In
@AGENT_APP.message("/logout")
async def logout(context: TurnContext, state: TurnState):
await AGENT_APP.auth.sign_out(context, "GRAPH")
await context.send_activity(MessageFactory.text("You have been logged out."))
@AGENT_APP.message("/me", auth_handlers=["GRAPH"])
async def profile_request(context: TurnContext, state: TurnState):
user_token_response = await AGENT_APP.auth.get_token(context, "GRAPH")
if user_token_response and user_token_response.token:
# Use token to call Microsoft Graph
async with aiohttp.ClientSession() as session:
headers = {
"Authorization": f"Bearer {user_token_response.token}",
"Content-Type": "application/json",
}
async with session.get(
"https://graph.microsoft.com/v1.0/me", headers=headers
) as response:
if response.status == 200:
user_info = await response.json()
await context.send_activity(f"Hello, {user_info['displayName']}!")
Copilot Studio Client (Direct to Engine)
import asyncio
from msal import PublicClientApplication
from microsoft_agents.activity import ActivityTypes, load_configuration_from_env
from microsoft_agents.copilotstudio.client import (
ConnectionSettings,
CopilotClient,
)
# Token cache (local file for interactive flows)
class LocalTokenCache:
# See samples for full implementation
pass
def acquire_token(settings, app_client_id, tenant_id):
pca = PublicClientApplication(
client_id=app_client_id,
authority=f"https://login.microsoftonline.com/{tenant_id}",
)
token_request = {"scopes": ["https://api.powerplatform.com/.default"]}
accounts = pca.get_accounts()
if accounts:
response = pca.acquire_token_silent(token_request["scopes"], account=accounts[0])
return response.get("access_token")
else:
response = pca.acquire_token_interactive(**token_request)
return response.get("access_token")
async def main():
settings = ConnectionSettings(
environment_id=environ.get("COPILOTSTUDIOAGENT__ENVIRONMENTID"),
agent_identifier=environ.get("COPILOTSTUDIOAGENT__SCHEMANAME"),
)
token = acquire_token(
settings,
app_client_id=environ.get("COPILOTSTUDIOAGENT__AGENTAPPID"),
tenant_id=environ.get("COPILOTSTUDIOAGENT__TENANTID"),
)
# CopilotClient does not implement the context manager protocol.
copilot_client = CopilotClient(settings, token)
# Start conversation
act = copilot_client.start_conversation(True)
async for action in act:
if action.text:
print(action.text)
# Ask question
replies = copilot_client.ask_question("Hello!", action.conversation.id)
async for reply in replies:
if reply.type == ActivityTypes.message:
print(reply.text)
asyncio.run(main())
Best Practices
- This skill is async-first (aiohttp-based). Use async handlers and
async withfor aiohttp sessions. - Always use context managers for clients and async credentials. Wrap every client in
with Client(...) as client:(sync) orasync with Client(...) as client:(async). For asyncDefaultAzureCredentialfromazure.identity.aio, also useasync with credential:so tokens and transports are cleaned up. - Use
microsoft_agentsimport prefix (underscores, not dots). - Use
MemoryStorageonly for development; use BlobStorage or CosmosDB in production. - Always use
load_configuration_from_env(environ)to load SDK configuration. - Include
jwt_authorization_middlewarein aiohttp Application middlewares. - Use
MsalConnectionManagerfor MSAL-based authentication. - Call
end_stream()in finally blocks when using streaming responses. - Use
auth_handlersparameter on message decorators for OAuth-protected routes. - Keep secrets in environment variables, not in source code.
Reference Links
| Resource | URL |
|---|---|
| Microsoft 365 Agents SDK | https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/agents-sdk/ |
| GitHub samples (Python) | https://github.com/microsoft/Agents-for-python |
| PyPI packages | https://pypi.org/search/?q=microsoft-agents |
| Integrate with Copilot Studio | https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/agents-sdk/integrate-with-mcs |
microsoft tarafından daha fazla skill
oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
official
microsoft-foundry
microsoft
Foundry ajanlarını uçtan uca dağıtın, değerlendirin ve yönetin: Docker build, ACR push, barındırılan/prompt ajan oluşturma, konteyner başlatma, toplu değerlendirme, sürekli değerlendirme, prompt optimizer iş akışları, agent.yaml, izlerden veri kümesi oluşturma. ŞUNUN İÇİN KULLANIN: ajanı Foundry'ye dağıtma, barındırılan ajan, ajan oluşturma, ajanı çağırma, ajanı değerlendirme, toplu değerlendirme çalıştırma, sürekli değerlendirme, sürekli izleme, sürekli değerlendirme durumu, prompt optimize etme, prompt iyileştirme, prompt optimizer
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Azure AI için kullanılır: Arama, Konuşma, OpenAI, Belge Zekası. Arama, vektör/karma arama, konuşmadan metne, metinden konuşmaya, transkripsiyon, OCR konularında yardımcı olur. NE ZAMAN: AI Arama, sorgu arama, vektör arama, karma arama, anlamsal arama, konuşmadan metne, metinden konuşmaya, transkribe etme, OCR, metni konuşmaya dönüştürme.
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
Halihazırda .azure/deployment-plan.md ve altyapı dosyaları bulunan, ÖNCEDEN HAZIRLANMIŞ uygulamalar için Azure dağıtımlarını gerçekleştirir. Kullanıcı yeni bir uygulama OLUŞTURMAK istediğinde bu beceriyi KULLANMAYIN — bunun yerine azure-prepare kullanın. Bu beceri, yerleşik hata kurtarma ile azd up, azd deploy, terraform apply ve az deployment komutlarını çalıştırır. azure-prepare'dan .azure/deployment-plan.md ve azure-validate'dan onaylanmış durum gerektirir. NE ZAMAN: "azd up çalıştır", "azd deploy çalıştır", "dağıtımı gerçekleştir",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Azure Storage Services dahil olmak üzere Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage ve Data Lake. Depolama erişim katmanları (hot, cool, cold, archive), her katmanın ne zaman kullanılacağı ve katman karşılaştırması hakkında soruları yanıtlar. Nesne depolama, SMB dosya paylaşımları, eşzamansız mesajlaşma, NoSQL anahtar-değer ve büyük veri analitiği sağlar. Yaşam döngüsü yönetimini içerir. KULLANIM AMACI: blob depolama, dosya paylaşımları, kuyruk depolama, tablo depolama, data lake, dosya yükleme, blob indirme, depolama hesapları, erişim katmanları,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Azure üretim sorunlarını AppLens, Azure Monitor, kaynak durumu ve güvenli triyaj kullanarak hata ayıklayın. NE ZAMAN: üretim sorunlarını hata ayıklama, uygulama servisini sorun giderme, uygulama servisi yüksek CPU, uygulama servisi dağıtım hatası, konteyner uygulamalarını sorun giderme, işlevleri sorun giderme, AKS sorun giderme, kubectl bağlanamıyor, kube-system/CoreDNS hataları, pod beklemede, crashloop, düğüm hazır değil, yükseltme hataları, günlükleri analiz etme, KQL, içgörüler, görüntü çekme hataları, soğuk başlatma sorunları, durum yoklaması
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Azure uygulamalarını dağıtıma hazırlayın (altyapı Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). Oluşturma/modernize etme veya oluşturma+dağıtma için kullanın; çapraz bulut geçişi için kullanmayın (azure-cloud-migrate kullanın). ŞUNLAR İÇİN KULLANMAYIN: copilot-sdk uygulamaları (azure-hosted-copilot-sdk kullanın). ŞU DURUMLARDA: "uygulama oluştur", "web uygulaması oluştur", "API oluştur", "sunucusuz HTTP API oluştur", "ön uç oluştur", "arka uç oluştur", "hizmet oluştur", "uygulamayı modernize et", "uygulamayı güncelle",
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Azure dağıtım öncesi hazırlık doğrulaması. Dağıtım öncesinde yapılandırma, altyapı (Bicep veya Terraform), RBAC rol atamaları, yönetilen kimlik izinleri ve ön koşullar üzerinde derin kontroller gerçekleştirir. NE ZAMAN: uygulamamı doğrula, dağıtım hazırlığını kontrol et, ön kontrolleri çalıştır, yapılandırmayı doğrula, dağıtıma hazır olup olmadığını kontrol et, azure.yaml dosyasını doğrula, Bicep'i doğrula, dağıtım öncesi test et, dağıtım hatalarını gider, Azure Functions'ı doğrula, function uygulamasını doğrula, sunucusuz do
officialdevopstesting