
关于
适用于 Java 的 Azure AI Agents Persistent SDK。用于创建和管理 AI 代理的低级 SDK,支持线程、消息、运行和工具。
name: azure-ai-agents-persistent-java description: Azure AI Agents Persistent SDK for Java。用于创建和管理具有线程、消息、运行和工具的 AI 代理的低级 SDK。 risk: unknown source: community date_added: '2026-02-27'
Azure AI Agents Persistent SDK for Java
用于创建和管理持久化 AI 代理的低级 SDK,支持线程、消息、运行和工具。
安装
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-agents-persistent</artifactId>
<version>1.0.0-beta.1</version>
</dependency>
环境变量
PROJECT_ENDPOINT=https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>
MODEL_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o-mini
认证
import com.azure.ai.agents.persistent.PersistentAgentsClient;
import com.azure.ai.agents.persistent.PersistentAgentsClientBuilder;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
String endpoint = System.getenv("PROJECT_ENDPOINT");
PersistentAgentsClient client = new PersistentAgentsClientBuilder()
.endpoint(endpoint)
.credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
.buildClient();
核心概念
Azure AI Agents Persistent SDK 提供了一个低级 API,用于管理可跨会话重用的持久化代理。
客户端层次结构
| 客户端 | 用途 |
|--------|------|
| PersistentAgentsClient | 代理操作的同步客户端 |
| PersistentAgentsAsyncClient | 代理操作的异步客户端 |
核心工作流
1. 创建代理
// Create agent with tools
PersistentAgent agent = client.createAgent(
modelDeploymentName,
"Math Tutor",
"You are a personal math tutor."
);
2. 创建线程
PersistentAgentThread thread = client.createThread();
3. 添加消息
client.createMessage(
thread.getId(),
MessageRole.USER,
"I need help with equations."
);
4. 运行代理
ThreadRun run = client.createRun(thread.getId(), agent.getId());
// Poll for completion
while (run.getStatus() == RunStatus.QUEUED || run.getStatus() == RunStatus.IN_PROGRESS) {
Thread.sleep(500);
run = client.getRun(thread.getId(), run.getId());
}
5. 获取响应
PagedIterable<PersistentThreadMessage> messages = client.listMessages(thread.getId());
for (PersistentThreadMessage message : messages) {
System.out.println(message.getRole() + ": " + message.getContent());
}
6. 清理资源
client.deleteThread(thread.getId());
client.deleteAgent(agent.getId());
最佳实践
- 使用 DefaultAzureCredential 进行生产环境认证
- 使用适当的延迟轮询 — 建议状态检查间隔 500ms
- 清理资源 — 完成后删除线程和代理
- 处理所有运行状态 — 检查 RequiresAction、Failed、Cancelled
- 使用异步客户端 在高并发场景中获得更好的吞吐量
错误处理
import com.azure.core.exception.HttpResponseException;
try {
PersistentAgent agent = client.createAgent(modelName, name, instructions);
} catch (HttpResponseException e) {
System.err.println("Error: " + e.getResponse().getStatusCode() + " - " + e.getMessage());
}
参考链接
| 资源 | URL | |------|-----| | Maven 包 | https://central.sonatype.com/artifact/com.azure/azure-ai-agents-persistent | | GitHub 源码 | https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/ai/azure-ai-agents-persistent |
适用场景
当任务明确匹配上述概述中描述的工作流或操作时,适用此技能。
限制
- 仅在任务明确匹配上述范围时使用此技能。
- 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
- 如果缺少所需输入、权限、安全边界或成功标准,请停下来要求澄清。
兼容工具
Claude CodeCursor
标签
AI与机器学习
