azure-aigatewayZweck, Verwendung und Quelle

Was diese Fähigkeit bewirkt

Konfigurieren Sie Azure API Management als KI-Gateway für KI-Modelle, MCP-Tools und -Agenten. Dies umfasst: semantisches Caching, Tokenlimitierung, Inhaltssicherheit, Lastausgleich, KI-Modellverwaltung, MCP-Ratenbegrenzung, Jailbreak-Erkennung, Hinzufügen eines Azure OpenAI-Backends, Hinzufügen eines AI Foundry-Modells, Testen des KI-Gateways, LLM-Richtlinien, Konfigurieren des KI-Backends, Tokenmetriken, KI-Kostenkontrolle, Konvertierung von API zu MCP und Importieren von OpenAPI in das Gateway.

Wie der vorgelagerte Workflow funktioniert

# Get gateway URL
az apim show --name <apim-name> --resource-group <rg> --query "gatewayUrl" -o tsv

# List backends (AI models)
az apim backend list --service-name <apim-name> --resource-group <rg> \
  --query "[].{id:name, url:url}" -o table

# Get subscription key
az apim subscription keys list \
  --service-name <apim-name> --resource-group <rg> --subscription-id <sub-id>

Anforderungen und Einrichtung

Grenzwerte und Qualitätskontrollen

Aus dieser Datei wurde kein separater Grenzwertabschnitt ausgewählt. Dies bedeutet nicht, dass die Anwendung für jede Eingabe oder Umgebung geeignet ist. Überprüfen Sie den vollständigen Quellcode und validieren Sie Ihr Ergebnis selbst.

Beginnen Sie mit einem sicheren Testlauf

1. Prüfen Sie den unterstützten Host und die Installationsanweisungen für das Repository. Halten Sie das Skill-Verzeichnis und die darin enthaltenen Skripte, Assets und Dokumentationen zusammen;SKILL.mdEine Einzelperson kann Abhängigkeiten außer Acht lassen.
2. Geben Sie dem Agenten Ihre tatsächlichen Eingaben, die gewünschten Ausgaben und die Akzeptanzkriterien an. Aufrufsyntax und verfügbare Tools hängen vom Hostsystem ab; diese Website geht nicht von einem universellen Installationsbefehl aus.
3. Testen Sie den Quellworkflow in einem temporären Projekt oder auf einer Kopie. Überprüfen Sie Vorgänge, die Dateien, Remote-Dienste oder abrechnungsfähige Ressourcen ändern, bevor Sie diese zulassen.
4. Überprüfen Sie die Ausgabe anhand der Quellqualitätsprüfungen und Ihrer eigenen Anforderungen. Ein erfolgreicher Trigger oder eine hohe Anzahl von Sternen im Repository garantiert kein korrektes Ergebnis.

Spezifikation des Kompetenzformats und des Verzeichnisses ↗

Lesen Sie mehr dazu in der Quelle.

• Azure AI Gateway
• KI-Backend hinzufügen
• Anwendung der KI-Governance-Richtlinie
• Fehlerbehebung
• Referenzen
• SDK-Kurzübersicht

Verwandte Fähigkeiten

• agent-framework-azure-ai-pymicrosoft/skills
• airunway-aks-setupmicrosoft/skills
• aks-cost-optimizationmicrosoft/skills
• appinsights-instrumentationmicrosoft/skills

Übersetzung und Umfang

Dieser Leseleitfaden wählt Passagen aus dem markierten stromaufwärts gelegenen Abschnitt aus.SKILL.mdDie Übersetzung wurde unterstützt. Es handelt sich weder um ein vollständiges Handbuch noch um eine Garantie für geprüfte Kompatibilität. Lesen Sie vor der Verwendung das Original und die darin referenzierten Dateien.

Diese Einleitung bezieht sich auf die unten angepinnte Version; die aktuelle Repository-Aktivität und der Erfassungszeitpunkt werden separat angezeigt.

Angeheftete Quelle

Lesen Sie das Original ↗

Quelle abgerufen

2026-10-29T09:32:23Z

Source-Commit

00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461

Quelle SHA-256

05acd88e75ab23776d2876a1f91f6cfe2fd666c48f4f45176e7ea9d3d873b9be