在 AI 工具包中构建代理和提示

AI 工具包中的代理构建器简化了构建代理的工程工作流，包括提示工程和与 MCP 服务器等工具的集成。它有助于执行常见的提示工程任务

• 生成入门提示
• 每次运行都迭代和优化
• 通过提示链和结构化输出分解复杂任务
• 提供对代码的轻松访问，以便通过 API 实现大型语言模型 (LLM) 无缝集成

代理构建器还通过工具使用增强了智能应用的功能

• 连接到现有 MCP 服务器
• 从脚手架构建新的 MCP 服务器
• 使用函数调用连接到外部 API 和服务

创建、编辑和测试提示

要访问代理构建器，请使用以下任一选项

• 在 AI 工具包视图中，选择 代理构建器
• 在模型目录中的模型卡中选择 在代理构建器中试用

要在代理构建器中测试提示，请按照以下步骤操作

1. 在 模型 中，从下拉列表中选择一个模型，或选择 浏览模型 以从模型目录中添加另一个模型。

   

2. 输入 用户提示，并可选择输入 系统提示。

   用户提示 是您想要发送到模型的输入。可选的 系统提示 用于提供带有相关上下文的说明以指导模型响应。

   提示

   使用自然语言描述您的项目想法以自动生成提示。

3. 选择 运行 以将提示发送到模型。

4. （可选）选择 添加提示 以添加更多提示，或选择 添加到提示 以构建对话历史记录。

5. 重复之前的步骤，通过观察模型响应并修改提示来迭代您的提示。

使用 MCP 服务器

MCP 服务器是一种工具，允许您连接到外部 API 和服务，使您的代理能够执行除了生成文本之外的操作。例如，您可以使用 MCP 服务器访问数据库、调用 Web 服务或与其他应用程序交互。

使用代理构建器发现和配置特色 MCP 服务器，连接到现有 MCP 服务器，或从脚手架构建新的 MCP 服务器。

配置特色 MCP 服务器

AI 工具包提供了特色 MCP 服务器列表，您可以使用它们连接到外部 API 和服务。

要从特色选择配置 MCP 服务器，请按照以下步骤操作

1. 在 工具 部分，选择 + MCP 服务器，然后选择快速选择中的 + 添加服务器。
2. 从下拉列表中选择 使用特色 MCP 服务器。
3. 选择一个满足您需求的 MCP 服务器。
4. 输入服务器名称。
5. 选择您要使用的工具。

使用现有 MCP 服务器

要使用现有 MCP 服务器，请按照以下步骤操作

1. 在 工具 部分，选择 + MCP 服务器，然后选择快速选择中的 + 添加服务器。
2. 选择 连接到现有 MCP 服务器
3. 从下拉列表中选择一个选项以指定您想要如何连接到 MCP 服务器
   • 命令 (stdio)：运行实现 MCP 协议的本地命令
   • HTTP (server-sent events)：连接到实现 MCP 协议的远程服务器
4. 如果 MCP 服务器有多个工具可用，请从中选择工具。
5. 输入您的提示并选择 运行 以测试连接。

以下是在 AI 工具包中配置 文件系统 服务器的示例

1. 在 工具 部分，选择 + MCP 服务器，然后选择快速选择中的 + 添加服务器。

2. 选择 连接到现有 MCP 服务器

3. 选择 命令 (stdio)

   注意

   有些服务器使用 Python 运行时和 uvx 命令。此过程与使用 npx 命令相同。

4. 导航到 服务器说明 并找到 npx 部分。

5. 将 command 和 args 复制到 AI 工具包的输入框中。对于文件系统服务器示例，它是 npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /Users//.aitk/examples

6. 输入服务器名称。

7. （可选）输入额外的环境变量。某些服务器可能需要额外的环境变量，例如 API 密钥。在这种情况下，AI 工具包在添加工具阶段会失败，并打开一个 mcp.json 文件，您可以在其中按照每个服务器提供的说明输入所需的服务器详细信息。 完成配置后：1. 返回 工具 部分并选择 + MCP 服务器 1. 从下拉列表中选择您配置的服务器

8. 选择您要使用的工具。

AI 工具包还提供了脚手架来帮助您构建新的 MCP 服务器。脚手架包括 MCP 协议的基本实现，您可以对其进行自定义以满足您的需求。

构建新的 MCP 服务器

要构建新的 MCP 服务器，请按照以下步骤操作

1. 在 工具 部分，选择 + MCP 服务器，然后选择快速选择中的 + 添加服务器。
2. 选择 创建新的 MCP 服务器
3. 从下拉列表中选择一种编程语言：Python 或 TypeScript
4. 选择一个文件夹来创建新的 MCP 服务器项目。
5. 输入 MCP 服务器项目名称。

创建 MCP 服务器项目后，您可以自定义实现以满足您的需求。脚手架包括 MCP 协议的基本实现，您可以修改它以添加自己的功能。

您还可以使用代理构建器来测试 MCP 服务器。代理构建器将提示发送到 MCP 服务器并显示响应。

按照以下步骤测试 MCP 服务器

1. 打开 VS Code 调试面板。选择 在代理构建器中调试 或按 F5 开始调试 MCP 服务器。
2. 使用 AI 工具包代理构建器使用以下提示测试服务器
   1. 系统提示：您是一名天气预报专业人员，可以根据给定位置提供天气信息。
3. 服务器自动连接到代理构建器。
4. 选择 运行 以使用提示测试服务器。

使用函数调用

函数调用将您的代理连接到外部 API 和服务。

1. 在 工具 中，选择 添加工具，然后选择 自定义工具。
2. 选择如何添加工具
   • 通过示例：从 JSON 架构示例添加
   • 上传现有架构：上传 JSON 架构文件
3. 输入工具名称和描述，然后选择 添加。
4. 在工具卡中提供模拟响应。

1. 使用函数调用工具运行代理。

在 评估 选项卡中，通过输入测试用例的模拟响应来使用函数调用工具。

结构化输出

结构化输出支持可帮助您设计提示，以结构化、可预测的格式提供输出。

要在代理构建器中测试使用结构化输出，请按照以下步骤操作

1. 从左侧区域选择 结构化输出，然后选择 json_schema。

2. 选择 准备架构，然后选择 选择本地文件 以使用您自己的架构，或选择 使用示例 以使用预定义架构。

   如果您继续使用示例，则可以从下拉列表中选择架构。

3. 选择 运行 以将提示发送到所选模型。

4. 您还可以通过选择架构名称来编辑架构。

   

将提示工程集成到您的应用程序中

在尝试使用模型和提示后，您可以立即使用自动生成的 Python 代码进行编码。

要查看 Python 代码，请按照以下步骤操作

1. 选择 查看代码。

2. 对于托管在 GitHub 上的模型，请选择要使用的推理 SDK。

   AI 工具包使用提供商的客户端 SDK 为您选择的模型生成代码。对于 GitHub 托管的模型，您可以选择要使用的推理 SDK：Azure AI 推理 SDK 或来自模型提供商的 SDK，例如 OpenAI SDK 或 Mistral API。

3. 生成的代码片段显示在一个新编辑器中，您可以在其中将其复制到您的应用程序中。

   要对模型进行身份验证，您通常需要提供商的 API 密钥。要访问 GitHub 托管的模型，请在 GitHub 设置中生成个人访问令牌 (PAT)。

您学到了什么

在本文中，您学习了如何

• 使用适用于 VS Code 的 AI 工具包测试和调试您的代理。
• 发现、配置和构建 MCP 服务器，将您的代理连接到外部 API 和服务。
• 设置函数调用以将您的代理连接到外部 API 和服务。
• 实现结构化输出以从您的代理提供可预测的结果。
• 通过生成的代码片段将提示工程集成到您的应用程序中。

后续步骤

• 为常用评估器运行评估作业