Microsoft Agent Framework与Azure Automation集成：运维自动化
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/age/agent-framework Microsoft Agent Framework是一个支持Python和.NET的AI代理开发框架，可构建、编排和部署AI代理及多代理工作流。本文将介绍如何将其与Azure Automation集成，实现运维自动化，解决传统运维响应慢、流程繁琐的问题。
框架概述
Microsoft Agent Framework提供了从简单聊天代理到复杂多代理工作流的全面支持，具有以下核心能力：
- 图基工作流：支持数据流连接代理和确定性函数，具备流处理、检查点、人在环和时间旅行功能，Python workflows和.NET workflows提供了相关示例。
- 多语言支持：同时支持Python和C#/.NET实现，API保持一致，Python packages和.NET source包含了各语言的代码。
- 可观测性：内置OpenTelemetry集成，用于分布式追踪、监控和调试，Python observability和.NET telemetry展示了具体实现。
Azure Automation集成基础
Azure AI代理客户端
AzureAIAgentClient是与Azure AI服务交互的核心组件，位于python/packages/azure-ai/agent_framework_azure_ai/init.py，它提供了与Azure AI服务通信的能力，为集成Azure Automation奠定了基础。
认证方式
框架支持多种Azure认证方式，以下是Python和.NET的示例：
Python示例：
from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient
from azure.identity import AzureCliCredential
agent = AzureOpenAIResponsesClient(
credential=AzureCliCredential()
).create_agent(
name="运维助手",
instructions="你是一个运维自动化助手，负责执行Azure Automation任务。"
)
.NET示例：
using Azure.Identity;
using OpenAI;
var agent = new OpenAIClient(
new BearerTokenPolicy(new AzureCliCredential(), "https://ai.azure.com/.default"),
new OpenAIClientOptions() { Endpoint = new Uri("https://<resource>.openai.azure.com/openai/v1") })
.GetOpenAIResponseClient("gpt-4o-mini")
.CreateAIAgent(name: "运维助手", instructions: "你是一个运维自动化助手，负责执行Azure Automation任务。");
集成步骤
1. 安装依赖
Python：
pip install agent-framework --pre
pip install azure-mgmt-automation
.NET：
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --prerelease
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Azure.ResourceManager.Automation
2. 创建Azure Automation代理
以下是一个简单的Azure Automation代理示例，用于执行自动化作业：
import asyncio
from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient
from azure.identity import AzureCliCredential
from azure.mgmt.automation import AutomationManagementClient
async def run_automation_job(agent, resource_group, automation_account, runbook_name):
# 获取Azure Automation客户端
automation_client = AutomationManagementClient(
credential=AzureCliCredential(),
subscription_id=os.environ["AZURE_SUBSCRIPTION_ID"]
)
# 启动Runbook
runbook = automation_client.runbooks.get(resource_group, automation_account, runbook_name)
job = automation_client.jobs.create_or_update(
resource_group, automation_account, f"job-{uuid.uuid4()}",
parameters={"runbook": {"name": runbook.name}}
)
# 使用代理监控作业状态
status = await agent.run(f"监控Azure Automation作业 {job.name} 的状态，直到完成")
return status
async def main():
agent = AzureOpenAIResponsesClient(
credential=AzureCliCredential()
).create_agent(
name="AzureAutomationAgent",
instructions="你是一个Azure Automation代理，负责执行和监控自动化作业。"
)
result = await run_automation_job(agent, "rg-ops", "automation-account", "backup-vms")
print(result)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
3. 工作流集成
可以使用框架的工作流功能编排多个运维任务，例如：
# workflow-samples/运维自动化工作流.yaml
name: 运维自动化工作流
description: 执行一系列Azure Automation任务
steps:
- name: 检查VM状态
agent: AzureAutomationAgent
input: "检查所有生产环境VM的状态"
- name: 备份异常VM
agent: AzureAutomationAgent
input: "对状态异常的VM执行备份"
condition: "${steps[0].output.contains('异常')}"
- name: 发送通知
agent: 通知代理
input: "发送运维报告：${steps[1].output}"
实际应用场景
服务器监控与自动修复
通过集成Azure Automation和Microsoft Agent Framework，可以实现服务器异常的自动检测和修复。当监控系统发现服务器CPU利用率过高时，自动触发Azure Automation Runbook进行扩容或重启操作，并通过代理将结果通知运维人员。
定时任务管理
利用框架的工作流功能，可以编排复杂的定时任务，例如数据库备份、日志清理等。工作流可以根据前一个任务的执行结果决定是否继续执行下一个任务，提高任务执行的可靠性。
总结与展望
Microsoft Agent Framework与Azure Automation的集成，为运维自动化提供了强大的支持。通过AI代理的智能化决策和Azure Automation的自动化执行能力，可以大幅提高运维效率，减少人工干预。未来，随着框架的不断发展，还可以结合更多Azure服务，实现更复杂的运维场景。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
