Construa um Agente de Pedidos de Pizza com Microsoft Foundry e MCP 🚀

Visão Geral do Workshop

Nesta sessão prática, você aprenderá a construir agentes de IA inteligentes e específicos de domínio usando o Foundry Agent Service.
Vamos passo a passo — desde criar um agente básico até estendê-lo com ferramentas personalizadas, dados externos e integrações ao vivo.

Ao final do workshop, você terá construído seu próprio Contoso PizzaBot, um assistente de IA capaz de:

• Seguir prompts de sistema personalizados
• Usar geração aumentada por recuperação (RAG) para responder perguntas de documentos personalizados
• Chamar ferramentas personalizadas como uma calculadora de pizza
• Integrar com um servidor MCP para gerenciamento de menu e pedidos ao vivo

Agenda

• Boas-vindas e Configuração
  Introdução, objetivos do workshop e configuração da assinatura Azure

• Capítulo 1: Crie Seu Primeiro Agente
  Faça login no Azure, instale pacotes e construa um agente GPT-4o simples

• Capítulo 2: Prompts de Sistema e Instruções
  Aprenda como prompts moldam o comportamento do agente e adicione instruções personalizadas do instructions.txt

• Capítulo 3: Adicionando Conhecimento (RAG)
  Fundamente seu agente em dados de lojas de pizza usando File Search e um vector store

• Capítulo 4: Chamada de Ferramentas
  Estenda seu agente com uma função calculadora de pizza personalizada e integração de toolset

• Capítulo 5: Integração MCP
  Conecte a um servidor MCP para menus de pizza ao vivo, coberturas e gerenciamento de pedidos

• Testes e Encerramento
  Teste o PizzaBot de ponta a ponta, Q&A e próximos passos

O Que Você Vai Precisar

• Um navegador e acesso ao Portal Azure
• Uma assinatura Azure fornecida ou use a sua própria
• Um ambiente de desenvolvimento com Python 3.10+ instalado
• Familiaridade com o básico de Python (não é necessário conhecimento profundo em IA!)

Objetivo do Workshop

Ao final desta sessão de 2 horas, você saberá como:

1. Criar e configurar um agente no Microsoft Foundry
2. Guiar seu comportamento com prompts de sistema
3. Fundamentá-lo em dados reais usando RAG
4. Estender sua funcionalidade com ferramentas personalizadas
5. Conectá-lo a serviços externos com MCP

Você sairá com conhecimento prático e um agente PizzaBot funcional que pode expandir para casos de uso do mundo real.

Traduzido usando GitHub Copilot.