project-structure

tarafından microsoft

Ajan framework'u .NET çözümünün proje yapısını açıklar.

npx skills add https://github.com/microsoft/agent-framework --skill project-structure

ZIP İndir GitHub

Agent Framework .NET Project Structure

dotnet/
├── src/
│   ├── Microsoft.Agents.AI/                      # Core AI agent implementations
│   ├── Microsoft.Agents.AI.Abstractions/         # Core AI agent abstractions
│   ├── Microsoft.Agents.AI.A2A/                  # Agent-to-Agent (A2A) provider
│   ├── Microsoft.Agents.AI.OpenAI/               # OpenAI provider
│   ├── Microsoft.Agents.AI.Foundry/               # Microsoft Foundry Agents (v2) provider
│   ├── Microsoft.Agents.AI.AzureAI.Persistent/   # Legacy Microsoft Foundry Agents (v1) provider
│   ├── Microsoft.Agents.AI.Anthropic/            # Anthropic provider
│   ├── Microsoft.Agents.AI.Workflows/            # Workflow orchestration
│   └── ...                                       # Other packages
├── samples/                                      # Sample applications
└── tests/                                        # Unit and integration tests

Main Folders

Folder	Contents
`src/`	Source code projects
`tests/`	Test projects — named `<Source-Code-Project>.UnitTests` or `<Source-Code-Project>.IntegrationTests`
`samples/`	Sample projects
`src/Shared`, `src/LegacySupport`	Shared code files included by multiple source code projects (see README.md files in these folders or their subdirectories for instructions on how to include them in a project)

microsoft tarafından daha fazla skill

OSS büyüme korsanı kişiliği

agent-framework-azure-ai-py

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.

airunway-aks-setup

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".

appinsights-instrumentation

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.

applicationinsights-web-ts

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.

azure-ai-anomalydetector-java

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.

azure-ai-language-conversations-py

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.

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".