m365-agents-py
bởi microsoft
Xây dựng các tác nhân doanh nghiệp cho Microsoft 365, Teams và Copilot Studio bằng Microsoft Agents SDK với lưu trữ aiohttp, định tuyến AgentApplication, phản hồi phát trực tuyến và xác thực dựa trên MSAL.
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 |
Thêm skills từ microsoft
oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
official
microsoft-foundry
microsoft
Triển khai, đánh giá và quản lý các agent Foundry từ đầu đến cuối: xây dựng Docker, đẩy lên ACR, tạo agent lưu trữ/agent nhắc nhở, khởi động container, đánh giá hàng loạt, đánh giá liên tục, quy trình tối ưu hóa nhắc nhở, agent.yaml, quản lý bộ dữ liệu từ dấu vết. SỬ DỤNG CHO: triển khai agent lên Foundry, agent lưu trữ, tạo agent, gọi agent, đánh giá agent, chạy đánh giá hàng loạt, đánh giá liên tục, giám sát liên tục, trạng thái đánh giá liên tục, tối ưu hóa nhắc nhở, cải thiện nhắc nhở, trình tối
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Sử dụng cho Azure AI: Tìm kiếm, Giọng nói, OpenAI, Xử lý tài liệu. Hỗ trợ tìm kiếm, tìm kiếm vector/kết hợp, chuyển giọng nói thành văn bản, chuyển văn bản thành giọng nói, phiên âm, OCR. KHI: AI Search, truy vấn tìm kiếm, tìm kiếm vector, tìm kiếm kết hợp, tìm kiếm ngữ nghĩa, chuyển giọng nói thành văn bản, chuyển văn bản thành giọng nói, phiên âm, OCR, chuyển đổi văn bản thành giọng nói.
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
Thực thi triển khai Azure cho các ứng dụng ĐÃ ĐƯỢC CHUẨN BỊ có sẵn tệp .azure/deployment-plan.md và tệp cơ sở hạ tầng. KHÔNG sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu TẠO ứng dụng mới — hãy sử dụng azure-prepare thay thế. Kỹ năng này chạy các lệnh azd up, azd deploy, terraform apply và az deployment với khả năng phục hồi lỗi tích hợp. Yêu cầu .azure/deployment-plan.md từ azure-prepare và trạng thái đã xác thực từ azure-validate. KHI: "chạy azd up", "chạy azd deploy", "thực thi triển khai",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Dịch vụ Lưu trữ Azure bao gồm Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage và Data Lake. Trả lời các câu hỏi về các tầng truy cập lưu trữ (hot, cool, cold, archive), thời điểm sử dụng từng tầng và so sánh các tầng. Cung cấp lưu trữ đối tượng, chia sẻ tệp SMB, nhắn tin không đồng bộ, NoSQL key-value và phân tích dữ liệu lớn. Bao gồm quản lý vòng đời. SỬ DỤNG CHO: blob storage, file shares, queue storage, table storage, data lake, tải lên tệp, tải xuống blob, tài khoản lưu trữ, các tầng truy cập,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Gỡ lỗi các vấn đề sản xuất trên Azure bằng AppLens, Azure Monitor, tình trạng tài nguyên và phân loại an toàn. KHI: gỡ lỗi vấn đề sản xuất, khắc phục sự cố app service, app service CPU cao, lỗi triển khai app service, khắc phục sự cố container apps, khắc phục sự cố functions, khắc phục sự cố AKS, kubectl không kết nối được, lỗi kube-system/CoreDNS, pod đang chờ, crashloop, node chưa sẵn sàng, lỗi nâng cấp, phân tích nhật ký, KQL, thông tin chi tiết, lỗi kéo image, vấn đề khởi động nguội, lỗi health probe,...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Chuẩn bị ứng dụng Azure để triển khai (hạ tầng Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). Sử dụng để tạo/hiện đại hóa hoặc tạo+triển khai; không dùng cho di chuyển đa đám mây (sử dụng azure-cloud-migrate). KHÔNG DÙNG CHO: ứng dụng copilot-sdk (sử dụng azure-hosted-copilot-sdk). KHI: "tạo ứng dụng", "xây dựng ứng dụng web", "tạo API", "tạo HTTP API serverless", "tạo frontend", "tạo backend", "xây dựng dịch vụ", "hiện đại hóa ứng dụng", "cập nhật ứng dụng", "thêm xác thực", "thêm bộ nhớ đệm", "lưu trữ trên Azure", "tạo và...
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Kiểm tra trước khi triển khai để đảm bảo sẵn sàng trên Azure. Chạy kiểm tra sâu về cấu hình, hạ tầng (Bicep hoặc Terraform), phân công vai trò RBAC, quyền của managed identity và các điều kiện tiên quyết trước khi triển khai. KHI NÀO: xác thực ứng dụng của tôi, kiểm tra mức độ sẵn sàng triển khai, chạy kiểm tra trước khi triển khai, xác minh cấu hình, kiểm tra xem đã sẵn sàng triển khai chưa, xác thực azure.yaml, xác thực Bicep, kiểm tra trước khi triển khai, khắc phục lỗi triển khai, xác thực Azure Functions, xác thực function app, xác th
officialdevopstesting