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# 🚀 Azure Blob Storage Agent 快速启动
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## 一键启动命令
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### 1. 构建镜像
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```bash
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cd /home/taiji/tools/agent-manager/agent_templates
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./build_azure_blob_agent.sh latest
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```
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### 2. 启动 Agent（本地测试）
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```bash
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# 方式 A: 启动时提供连接字符串（推荐）
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docker run -d --name azure-blob-agent \
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-p 8080:8080 \
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-e LITELLM_API_BASE=http://20.2.70.108:4000 \
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-e LITELLM_MODEL=gpt-3.5-turbo \
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-e LITELLM_API_KEY=sk-1234 \
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-e AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING="DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=xxx;AccountKey=xxx;EndpointSuffix=core.windows.net" \
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azure-blob-agent:latest
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# 方式 B: 稍后通过 API 连接
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docker run -d --name azure-blob-agent \
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-p 8080:8080 \
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-e LITELLM_API_BASE=http://20.2.70.108:4000 \
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-e LITELLM_MODEL=gpt-3.5-turbo \
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-e LITELLM_API_KEY=sk-1234 \
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azure-blob-agent:latest
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# 然后调用 /connect API 连接
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# 方式 C: 如果 LiteLLM 在另一个容器中
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docker run -d --name azure-blob-agent \
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--network host \
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-e LITELLM_API_BASE=http://localhost:4000 \
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-e LITELLM_MODEL=gpt-3.5-turbo \
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-e LITELLM_API_KEY=sk-1234 \
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-e AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING="YOUR_CONNECTION_STRING" \
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azure-blob-agent:latest
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```
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### 3. 测试 Agent
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#### 方法 1: 使用 Bash 测试脚本
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```bash
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./test_azure_blob_agent.sh
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```
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#### 方法 2: 使用 Python 客户端
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```bash
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# 设置连接字符串（可选）
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export AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING="DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=xxx;..."
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# 运行客户端
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python3 test_client.py
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```
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#### 方法 3: 使用 curl 手动测试
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```bash
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# 健康检查
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curl http://localhost:8080/health
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# 连接到 Azure Storage
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curl -X POST http://localhost:8080/connect \
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-H 'Content-Type: application/json' \
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-d '{
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"connection_string": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=myaccount;AccountKey=mykey;EndpointSuffix=core.windows.net"
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}'
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# 执行查询
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curl -X POST http://localhost:8080/query \
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-H 'Content-Type: application/json' \
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-d '{"query": "列出所有容器"}'
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```
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## 推送到 ACR
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```bash
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# 登录 ACR
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az acr login --name agnettaiji
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# 推送镜像
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docker tag azure-blob-agent:latest agnettaiji.azurecr.io/ai-agents/azure-blob-agent:latest
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docker push agnettaiji.azurecr.io/ai-agents/azure-blob-agent:latest
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```
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## 在 K8s 中部署
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### 使用 agent-manager
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```bash
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# 添加到 k8s_manager.py 的 image_map
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"azure_blob_agent": "agnettaiji.azurecr.io/ai-agents/azure-blob-agent:latest"
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# 创建 agent
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curl -X POST http://localhost:8000/agents \
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-H 'Content-Type: application/json' \
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-d '{
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"name": "my-blob-agent",
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"template": "azure_blob_agent",
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"env": {
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"LITELLM_API_BASE": "http://litellm-service:4000",
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"LITELLM_MODEL": "gpt-3.5-turbo",
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"LITELLM_API_KEY": "sk-1234"
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}
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}'
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```
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## 常见问题
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### Q: 容器启动失败
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```bash
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# 查看日志
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docker logs azure-blob-agent
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# 检查 LiteLLM 是否可达
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docker exec azure-blob-agent curl http://host.docker.internal:4000/health
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```
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### Q: 无法连接到 Azure Storage
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```bash
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# 验证连接字符串格式
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# 正确格式包含: AccountName, AccountKey, EndpointSuffix
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# 测试连接
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curl -X POST http://localhost:8080/connect \
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-H 'Content-Type: application/json' \
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-d '{"connection_string": "YOUR_STRING"}' -v
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```
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### Q: 查询没有响应
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```bash
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# 检查是否已连接
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curl http://localhost:8080/health | jq .
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# 查看详细日志
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docker logs -f azure-blob-agent
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```
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## 文件清单
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```
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agent_templates/
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├── azure_blob_agent.py # 主程序
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├── azure_blob_agent.Dockerfile # Docker 镜像
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├── build_azure_blob_agent.sh # 构建脚本
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├── test_azure_blob_agent.sh # Bash 测试脚本
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├── test_client.py # Python 客户端
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├── AZURE_BLOB_AGENT_USAGE.md # 详细使用文档
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└── QUICKSTART.md # 本文件
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```
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## 下一步
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- 阅读 [详细使用文档](AZURE_BLOB_AGENT_USAGE.md)
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- 查看 [agent_templates README](../README.md)
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- 集成到你的应用中
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