소스 정보
- 저장소
- Azure-Samples/art-voice-agent-accelerator
- 최근 소스 활동
- 2026년 1월 26일 18:43
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 73
- 포크
- 62
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/Azure-Samples/art-voice-agent-accelerator --skill add-tool명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Read-only — assemble the wider runtime picture of a deployed voice app from azd deployment artifacts and Azure Monitor (Application Insights / Log Analytics) via Azure MCP or az CLI, then render it as KQL, call timelines, latency waterfalls, and mermaid diagrams
Service catalog and guided onboarding for the azd deployment. USE WHEN the user wants to discover, install, set up, or be walked through the deployable components (Azure OpenAI/AI Foundry, Speech, ACS/telephony, Cosmos DB, Redis, Container Apps, Key Vault, App Config, CardAPI MCP), asks "what gets deployed", "what services does this use", "help me onboard", "set up the deployment", "guide me through azd up", "which components do I need", or wants to enable optional pieces (phone number, EasyAuth, data seeding). Acts as the entry point an agent hooks into to assess current state, present the catalog, and onboard each component. DO NOT USE FOR: deep azd hook/flow internals or model-availability checks (use deployment-guide); runtime failure diagnosis (use troubleshoot); telemetry/log analysis (use observability-insights).
Agent-first, read-only diagnosis of the voice pipeline (deploy, telephony, STT, LLM, TTS, state) — gather evidence via Azure MCP / azd artifacts / CLI, probe the user for missing details, and recommend fixes without changing anything
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | add-tool |
| description | Add a new tool to the agent toolstore registry |
Add tools to apps/artagent/backend/registries/toolstore/.
"""
Tool Module Name
================
Brief description of tools in this module.
"""
from __future__ import annotations
from typing import Any
from apps.artagent.backend.registries.toolstore.registry import register_tool
from utils.ml_logging import get_logger
logger = get_logger("agents.tools.module_name")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# SCHEMAS
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
tool_name_schema: dict[str, Any] = {
"name": "tool_name",
"description": "Clear description of what this tool does and when to use it.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"param1": {"type": "string", "description": "Parameter description"},
"param2": {"type": "integer", "description": "Optional param"},
},
"required": ["param1"],
},
}
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# EXECUTORS
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
async def tool_name(args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
"""Execute the tool with given arguments."""
param1 = (args.get("param1") or "").strip()
if not param1:
return {"success": False, "message": "param1 is required."}
# Tool implementation
logger.info("Tool executed: %s", param1)
return {
"success": True,
"result": "Tool output",
}
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# REGISTRATION
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
register_tool(
"tool_name",
tool_name_schema,
tool_name,
tags={"category1", "category2"},
)
registries/toolstore/args: dict[str, Any]register_tool() at module levelregistry.py initialize_tools() functiontools: list in their agent.yamlregister_tool(
name="tool_name", # Unique identifier
schema=tool_name_schema, # OpenAI function schema
executor=tool_name, # Async function
is_handoff=False, # True if triggers agent transfer
tags={"category"}, # Optional categorization
override=False, # Allow re-registration
)
For agent transfer tools, use is_handoff=True:
handoff_specialist_schema = {
"name": "handoff_specialist",
"description": "Transfer to specialist agent for [reason].",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"reason": {"type": "string", "description": "Why transferring"},
"context": {"type": "string", "description": "Relevant context"},
},
"required": ["reason"],
},
}
async def handoff_specialist(args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
return {
"success": True,
"handoff": True,
"target_agent": "specialist",
"reason": args.get("reason", ""),
}
register_tool(
"handoff_specialist",
handoff_specialist_schema,
handoff_specialist,
is_handoff=True,
tags={"handoff"},
)
Always return dict with:
success: bool - Whether operation succeededmessage: str - Error message if failedapps/artagent/backend/registries/toolstore/registry.py
Key functions:
register_tool() - Register a toolget_tools_for_agent(tool_names) - Get schemas for agentexecute_tool(name, args) - Execute a toolinitialize_tools() - Load all tool modules