microsoft-foundry微软官方放心用让 AI 替你完成 Azure AI Foundry 智能体的搭建、部署、评估与优化。
该 Skill 覆盖 Azure AI Foundry 上模型与智能体的完整生命周期：可发现与部署模型、从零脚手架创建托管智能体、创建提示词智能体并添加工具，支持单轮/多轮调用、批量与持续评估、Prompt 优化和 Agent Optimizer 改进指令，还能从生产轨迹中整理评估数据集，执行 SFT/DPO/RFT 微调与蒸馏，并管理项目、RBAC、配额、区域和故障排查。执行任何工作流前，AI 会先调用 Azure MCP foundry 工具发现可用接口，并读取对应子技能文档，再按规范使用 azd/Azure CLI 完成部署、调用、评估或优化。
适合在 Azure AI Foundry 上开发、交付和运维 Agent 的团队：需要自动化搭建和部署智能体、建立评估与 CI/CD 流水线、基于真实数据微调模型，或排查线上故障时使用。前提是拥有 Azure 订阅、azd/Azure CLI 以及 Foundry 项目；不适用于 Azure Functions、App Service 或一般性 Azure 资源部署，这类场景请使用 azure-deploy / azure-prepare。
在下面找到你用的工具，复制命令粘进终端就装好了：
npx skills add microsoft/azure-skills装好后不用任何配置，直接在对话里说：
帮我从零创建一个 Azure AI Foundry 托管智能体，并完成部署和冒烟测试。AI 检测到任务匹配时会自动加载这个 Skill，不需要手动开关。
.gitignoreSKILL.mdfinetuning/foundry-agent/models/project/quota/rbac/references/resource/ 需要 Azure 订阅、安装 azd 和 Azure CLI，以及一个 Azure AI Foundry 项目；首次执行某工作流前，AI 会先读取对应子技能文档并按规范执行。
本技能专注 Azure AI Foundry 智能体、模型、评估与项目生命周期；不处理 Functions、App Service 或一般 Azure 资源部署，这类需求应使用 azure-deploy 或 azure-prepare。
可以基于生产轨迹自动生成 eval 数据集，也可以上传自定义训练/评估数据；批量评估与 Agent Optimizer 会按子技能步骤读取并校验数据格式。