- Étape 1 : Installer le SDK via npm ou pip
- Étape 2 : Authentifier avec Azure via CLI ou variables d’environnement
- Étape 3 : Initialiser un nouveau projet d’agent avec le modèle CLI
- Étape 4 : Définir les compétences, outils et stratégies de mémoire de l’agent
- Étape 5 : Configurer les paramètres du fournisseur LLM et les connexions de service Azure
- Étape 6 : Implémenter la logique métier personnalisée et la gestion des erreurs
- Étape 7 : Tester l’agent localement et itérer
- Étape 8 : Déployer l’agent sur Azure Functions ou App Service
- Étape 9 : Surveiller les performances de l’agent et le mettre à jour si nécessaire