Was ist Microsoft Foundry?

Microsoft Foundry ist ein einheitliches Azure Platform-as-a-Service-Angebot für KI-Vorgänge für Unternehmen, Modell-Generatoren und Anwendungsentwicklung. Diese Grundlage kombiniert die Infrastruktur auf Produktionsniveau mit freundlichen Schnittstellen, sodass Entwickler sich nicht auf die Verwaltung der Infrastruktur konzentrieren können, sondern sich auf das Erstellen von Anwendungen konzentrieren können.

Microsoft Foundry vereint Agents, Modelle und Tools unter einer einzigen Verwaltungsgruppe mit integrierten, unternehmensbereiten Funktionen, darunter Nachverfolgung, Überwachung, Bewertungen und anpassbare Konfigurationen für die Unternehmenseinrichtung. Die Plattform bietet eine optimierte Verwaltung durch einheitliche rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC), Netzwerke und Richtlinien unter einem Azure-Ressourcenanbieternamespace.

Entwicklung der Gießerei

Foundry konsolidiert mehrere frühere Azure AI-Dienste und -Tools in einer einheitlichen Plattform. Die folgende Tabelle ordnet frühere Konzepte ihren aktuellen Entsprechungen zu. Ausführliche Anleitungen zum Übergang finden Sie unter "Navigieren von der klassischen zur neuen Oberfläche".

Ihr erster API-Aufruf

Get started now — Quickstart: Erstellen mit Modellen und Agents | Open Foundry portal | Get an Azure account

Senden Sie eine Eingabeaufforderung, und erhalten Sie eine Antwort von einem Modell in einigen Codezeilen:

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

# Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint"

# Create project and openai clients to call Foundry API
project = AIProjectClient(
    endpoint=PROJECT_ENDPOINT,
    credential=DefaultAzureCredential(),
)
openai = project.get_openai_client()

# Run a responses API call
response = openai.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")

using Azure.Identity;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.AI.Extensions.OpenAI;
using OpenAI.Responses;

#pragma warning disable OPENAI001

// Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
var ProjectEndpoint = "your_project_endpoint";

// Create project client to call Foundry API
AIProjectClient projectClient = new(
    endpoint: new Uri(ProjectEndpoint),
    tokenProvider: new DefaultAzureCredential());

// Run a responses API call
ProjectResponsesClient responseClient = projectClient.ProjectOpenAIClient.GetProjectResponsesClientForModel("gpt-5-mini"); 
ResponseResult response = await responseClient.CreateResponseAsync(
    "What is the size of France in square miles?");
Console.WriteLine(response.GetOutputText());

import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { AIProjectClient } from "@azure/ai-projects";

// Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
const PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint";

async function main(): Promise<void> {
    // Create project and openai clients to call Foundry API
    const project = new AIProjectClient(PROJECT_ENDPOINT, new DefaultAzureCredential());
    const openai = project.getOpenAIClient();

    // Run a responses API call
    const response = await openai.responses.create({
        model: "gpt-5-mini",
        input: "What is the size of France in square miles?",
    });
    console.log(`Response output: ${response.output_text}`);
}

main().catch(console.error);

package com.azure.ai.agents;

import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

public class CreateResponse {
    public static void main(String[] args) {
        // Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
        String ProjectEndpoint = "your_project_endpoint";

        // Create responses client to call Foundry API
        ResponsesClient responsesClient = new AgentsClientBuilder()
                .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
                .endpoint(ProjectEndpoint)
                .buildResponsesClient();

        // Run a responses API call
        ResponseCreateParams responseRequest = new ResponseCreateParams.Builder()
                .input("What is the size of France in square miles?")
                .model("gpt-5-mini")
                .build();
        Response response = responsesClient.getResponseService().create(responseRequest);
        System.out.println(response.output());
    }
}

curl -X POST https://YOUR-FOUNDRY-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR-PROJECT-NAME/openai/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AUTH_TOKEN" \
-d '{
        "model": "gpt-5.1-mini",
        "input": "What is the size of France in square miles?"
}'

Die vollständige exemplarische Vorgehensweise finden Sie in der Schnellstartanleitung Microsoft Foundry.

Verfügbare Modelle

Foundry bietet Ihnen Zugriff auf über 1.900 Modelle von Microsoft, OpenAI, Anthropic, Mistral, xAI, Meta, DeepSeek, Hugging Face und mehr. In der folgenden Tabelle werden beliebte Modellfamilien hervorgehoben, die Ihnen bei der Auswahl eines Ausgangspunkts helfen.

Hilfe bei der Auswahl zwischen Modellen finden Sie im GpT-5 vs GPT-4.1-Modellauswahlhandbuch. Durchsuchen Sie den vollständigen Katalog in der Übersicht über Foundry Models.

Neuerungen

Gießerei entwickelt sich schnell. Hier sind einige der neuesten Ergänzungen:

• Modellrouting mit der Antwort-API – Verwenden Sie eine einzelne API, um automatisch oder anhand des Namens zu einem beliebigen Modell zu wechseln.
• A2A-Agent-Endpunkte (Vorschau) – Machen Sie Agenten als Agent2Agent-Endpunkte verfügbar, damit andere Agenten sie finden und aufrufen können.
• Sofortiger Zugriff (Vorschau) – Rufen Sie alle unterstützten Modelle nach Namen auf, ohne zuerst eine Bereitstellung zu erstellen.
• Sprachfähige Agenten (Vorschau) – Erstellen Sie sprachfähige Agenten mit gehosteten Agenten.
• Routinen (Vorschau) – Automatisieren Von mehrstufigen Agent-Workflows mit wiederverwendbaren Routinen.
• Fabric IQ (Vorschau) – Verbinden Sie Agents mit Microsoft Fabric Daten.
• Work IQ (Vorschau) – Verbinden Sie Agents mit Microsoft 365 Inhalten.

Die vollständige Liste finden Sie unter What's new in Microsoft Foundry.

Wählen Sie Ihren Pfad aus.

Foundry unterstützt mehrere Entwickleroberflächen. Verwenden Sie die folgende Tabelle, um den richtigen Ausgangspunkt für Ihr Szenario zu finden.

Für wen ist Foundry?

Microsoft Foundry dient drei primären Zielgruppen:

• Anwendungsentwickler , die KI-basierte Produkte mit Agents, Modellen und Tools erstellen. Beginnen Sie mit der Schnellstartanleitung.
• ML-Ingenieure und Data Scientists , die Modelle optimieren, Auswertungen ausführen und Modellbereitstellungen verwalten.
• IT-Administratoren und Plattformtechniker, die KI-Ressourcen steuern, Richtlinien erzwingen und den Zugriff über Teams hinweg verwalten. Siehe Sicherheit und Governance sowie Foundry Control Plane.

Wichtige Funktionen

Build-Agents

Multi-agent orchestration – Erstellen Sie das Verhalten des Collaborative Agents und die komplexe Workflowausführung mithilfe von SDKs für C# und Python.

Toolkatalog – Verbinden Sie über 1.400 Tools über öffentliche und private Kataloge.

Speicher – Speichern und Zurückrufen kontextbezogener Informationen über Interaktionen hinweg, ohne dass wiederholte Eingaben erforderlich sind.

Foundry IQ-Wissensintegration – Verankerung von Agent-Antworten zu Unternehmens- oder Webinhalten mit belegten Antworten.

Publishing – Veröffentlichen Sie Agents für Microsoft 365, Teams, BizChat oder containerisierte Bereitstellungen.

Betreiben und Verwalten

Echtzeit-Observability – Überwachen Sie die Leistung und Governance mit integrierten Metriken und Modellverfolgungen.

Zentrale VERWALTUNG von KI-Ressourcen – Verwalten aller Agents, Modelle und Tools aus dem Abschnitt "Operate ", einschließlich agents, die aus anderen Clouds registriert sind.

Enterprise-Steuerelemente – Vollständige Authentifizierungsunterstützung für MCP und A2A, KI-Gateway-Integration und Azure-Policy-Integration.

Microsoft Foundry-API und SDKs

Die Microsoft Foundry API bietet einen konsistenten Vertrag für die Erstellung agentischer Anwendungen in verschiedenen Modellanbietern. SDK-Clientbibliotheken sind verfügbar für:

• Python
• C#
• JavaScript/TypeScript
• Java

Die Microsoft Foundry für VS Code Extension hilft Ihnen, Modelle zu erkunden und Agents direkt in Ihrer Entwicklungsumgebung zu entwickeln.

Gießereiportal

Im Microsoft Foundry-Portal verwalten Sie Projekte, stellen Modelle bereit, erstellen Agents und überwachen Ihre KI-Ressourcen. Um die aktuelle Version zu verwenden, stellen Sie sicher, dass die Umschaltfläche "Neue Gießerei " im Banner aktiviert ist.

Ausführliche Informationen zum Wechseln zwischen Projekten oder zum Suchen von Ressourcen, die in Foundry (klassisch) erstellt wurden, finden Sie im Findry-Portal nach Features.

Preise und Abrechnung

Die Plattform ist kostenlos zu nutzen und zu erkunden. Die Preise erfolgen auf Bereitstellungsebene. Jedes Produkt innerhalb von Foundry (Modelle, Agenten, Tools) verfügt über ein eigenes Abrechnungsmodell und einen eigenen Preis.

Die Verwendung von Foundry verursacht auch Kosten im Zusammenhang mit den zugrunde liegenden Diensten. Weitere Informationen finden Sie unter "Planen und Verwalten von Kosten für Foundry Tools".

Verwenden Sie den Berechnungsrechner "Gesamtwirtschaftlicher Einfluss" für Gießerei , um Ihre Rendite für Investitionen zu schätzen.

Verfügbarkeit der Region

Foundry ist in den meisten Regionen verfügbar, in denen Foundry Tools verfügbar sind. Weitere Informationen finden Sie unter Regionsunterstützung für Microsoft Foundry.

So erhalten Sie Zugriff

Sie benötigen ein Azure-Konto. Melden Sie sich dann bei Microsoft Foundry an.

Verwandte Inhalte

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