<div id="readability-page-1" class="page"><div id="SE-e089f30d-490e-48ac-af8d-f1670b6c0b01">
 Azure AI Agents는 함수 호출을 지원합니다. 이를 통해 Assistant에 함수 구조를 설명한 다음, 호출해야 하는 함수를 인수와 함께 반환할 수 있습니다.​메모실행은 생성 후 10분 후에 만료됩니다. 만료 전에 도구 출력을 제출하세요.​사용 지원
 </div><div id="SE-d6034057-623e-4ce6-a2fd-6180128745ff">
 에이전트가 호출할 함수를 정의하는 것으로 시작합니다. 에이전트가 호출할 함수를 만들 때에 필요한 docstring 매개변수를 사용하여 함수를 구조화합니다. 모든 함수 정의를 단일 파일 user_functions.py 에 포함시킨 다음, 이를 메인 스크립트로 가져올 수 있습니다.
 </div><div id="SE-c27f73b9-6c7d-4745-bdd6-7cd8530291de">
 함수 정의의 전체 시리즈에 대한 예는 <a href="https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/main/sdk/ai/azure-ai-projects/samples/agents/user_functions.py" data-linktype="text" data-linkdata="{&quot;id&quot;: &quot;SE-57fcac03-399d-49c3-81dd-e0d48463287c&quot;, &quot;link&quot;: &quot;https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/main/sdk/ai/azure-ai-projects/samples/agents/user_functions.py&quot;}" target="_blank">GitHub의 python</a> 파일을 참조하세요 . 이 파일은 아래 예에서 user_functions.py 라고 합니다 .
 </div><div id="SE-879129ac-041f-4a60-bd15-26b3c02990cd">
 # ------------------------------------
# Copyright (c) Microsoft Corporation.
# Licensed under the MIT License.
# ------------------------------------

import json
import datetime
from typing import Any, Callable, Set, Dict, List, Optional

# These are the user-defined functions that can be called by the agent.


def fetch_current_datetime(format: Optional[str] = None) -&gt; str:
 """
 Get the current time as a JSON string, optionally formatted.

 :param format (Optional[str]): The format in which to return the current time. Defaults to None, which uses a standard format.
 :return: The current time in JSON format.
 :rtype: str
 """
 current_time = datetime.datetime.now()

 # Use the provided format if available, else use a default format
 if format:
 time_format = format
 else:
 time_format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"

 time_json = json.dumps({"current_time": current_time.strftime(time_format)})
 return time_json


def fetch_weather(location: str) -&gt; str:
 """
 Fetches the weather information for the specified location.

 :param location (str): The location to fetch weather for.
 :return: Weather information as a JSON string.
 :rtype: str
 """
 # In a real-world scenario, you'd integrate with a weather API.
 # Here, we'll mock the response.
 mock_weather_data = {"New York": "Sunny, 25°C", "London": "Cloudy, 18°C", "Tokyo": "Rainy, 22°C"}
 weather = mock_weather_data.get(location, "Weather data not available for this location.")
 weather_json = json.dumps({"weather": weather})
 return weather_json


def send_email(recipient: str, subject: str, body: str) -&gt; str:
 """
 Sends an email with the specified subject and body to the recipient.

 :param recipient (str): Email address of the recipient.
 :param subject (str): Subject of the email.
 :param body (str): Body content of the email.
 :return: Confirmation message.
 :rtype: str
 """
 # In a real-world scenario, you'd use an SMTP server or an email service API.
 # Here, we'll mock the email sending.
 print(f"Sending email to {recipient}...")
 print(f"Subject: {subject}")
 print(f"Body:\n{body}")

 message_json = json.dumps({"message": f"Email successfully sent to {recipient}."})
 return message_json


def send_email_using_recipient_name(recipient: str, subject: str, body: str) -&gt; str:
 """
 Sends an email with the specified subject and body to the recipient.

 :param recipient (str): Name of the recipient.
 :param subject (str): Subject of the email.
 :param body (str): Body content of the email.
 :return: Confirmation message.
 :rtype: str
 """
 # In a real-world scenario, you'd use an SMTP server or an email service API.
 # Here, we'll mock the email sending.
 print(f"Sending email to {recipient}...")
 print(f"Subject: {subject}")
 print(f"Body:\n{body}")

 message_json = json.dumps({"message": f"Email successfully sent to {recipient}."})
 return message_json


def calculate_sum(a: int, b: int) -&gt; str:
 """Calculates the sum of two integers.

 :param a (int): First integer.
 :rtype: int
 :param b (int): Second integer.
 :rtype: int

 :return: The sum of the two integers.
 :rtype: str
 """
 result = a + b
 return json.dumps({"result": result})


def convert_temperature(celsius: float) -&gt; str:
 """Converts temperature from Celsius to Fahrenheit.

 :param celsius (float): Temperature in Celsius.
 :rtype: float

 :return: Temperature in Fahrenheit.
 :rtype: str
 """
 fahrenheit = (celsius * 9 / 5) + 32
 return json.dumps({"fahrenheit": fahrenheit})


def toggle_flag(flag: bool) -&gt; str:
 """Toggles a boolean flag.

 :param flag (bool): The flag to toggle.
 :rtype: bool

 :return: The toggled flag.
 :rtype: str
 """
 toggled = not flag
 return json.dumps({"toggled_flag": toggled})


def merge_dicts(dict1: Dict[str, Any], dict2: Dict[str, Any]) -&gt; str:
 """Merges two dictionaries.

 :param dict1 (Dict[str, Any]): First dictionary.
 :rtype: dict
 :param dict2 (Dict[str, Any]): Second dictionary.
 :rtype: dict

 :return: The merged dictionary.
 :rtype: str
 """
 merged = dict1.copy()
 merged.update(dict2)
 return json.dumps({"merged_dict": merged})


def get_user_info(user_id: int) -&gt; str:
 """Retrieves user information based on user ID.

 :param user_id (int): ID of the user.
 :rtype: int

 :return: User information as a JSON string.
 :rtype: str
 """
 mock_users = {
 1: {"name": "Alice", "email": "alice@example.com"},
 2: {"name": "Bob", "email": "bob@example.com"},
 3: {"name": "Charlie", "email": "charlie@example.com"},
 }
 user_info = mock_users.get(user_id, {"error": "User not found."})
 return json.dumps({"user_info": user_info})


def longest_word_in_sentences(sentences: List[str]) -&gt; str:
 """Finds the longest word in each sentence.
 </div><div id="SE-14144839-a2db-4551-bcf6-8aa3f477d7d3">
 아래 샘플에서는 클라이언트를 만들고, user_functions에 정의된 함수를 처리하는데 사용할 toolset를 정의합니다.​toolset: toolset 매개변수를 사용할 때 함수 정의와 설명뿐만 아니라 구현도 제공합니다. SDK는 create_and_run_process 또는 streaming 내에서 이러한 함수를 실행합니다. 이러한 함수는 정의에 따라 호출됩니다.
 </div></div>

I ❤ Hands-On

Azure AI Agents는 함수 호출을 지원합니다. 이를 통해 Assistant에 함수 구조를 설명한 다음, 호출해야 하는 함수를 인수와 함께 반환할 수 있습니다. 메모 실행은 생성 후 10분 후에 만료됩니다. 만료 전에 도구 출력을 제출하세요. 사용 지원 이 공식 문서에서는 에이전트가 호출할 수 있는 기능을 정의하세요 클라이언트와 에이전트를 생성하세요 스레드 만들기 실행을 생성하고 출력을 확인하세요 01. 에이전트가 호출할 수 있는 기능을 정의하세요 에이전트가 호출할 함수를 정의하는 것으로 시작합니다. 에이전트가 호출할 함수를 만들 때에 필요한 docstring 매개변수를 사용하여 함수를 구조화합니다. 모든 함수 정의를 단일 파일 user_.......

[Azure AI Agents Service] 19 도구 > 작업 도구 > 함수 호출

댓글