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Azure AI智能体开发框架

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使用此SDK可以在Azure AI Foundry上构建持久化、功能强大的AI智能体。它支持复杂的对话工作流，可通过集成外部函数（工具）、代码解释器和网络搜索等功能扩展能力，并管理会话线程，适用于开发企业级的生产级AI应用。

Azure AI 智能体持久化SDK (.NET)

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这是一个用于.NET环境的底层SDK，用于构建和管理持久化、有状态的AI智能体。它提供了完整的客户端接口，用于处理AI代理的创建、对话线程管理、消息记录、任务执行流程、外部工具函数调用，并支持通过向量存储实现文件检索（RAG）。适用于构建复杂的企业级多轮对话AI应用。

Azure AI 智能体持久化SDK (.NET)

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这是一个用于.NET环境的底层SDK，用于构建和管理持久化、有状态的AI智能体。它提供了完整的客户端接口，用于处理AI代理的创建、对话线程管理、消息记录、任务执行流程、外部工具函数调用，并支持通过向量存储实现文件检索（RAG）。适用于构建复杂的企业级多轮对话AI应用。

Azure AI智能体持久化管理SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于Java环境的低级SDK，用于创建和管理持久化的Azure AI智能体。它提供了完整的智能体生命周期管理功能，支持创建智能体、管理对话线程、发送消息、执行运行流程以及清理资源，适用于构建需要复杂状态维护和精确流程控制的AI应用。

Azure AI智能体持久化管理SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于Java环境的低级SDK，用于创建和管理持久化的Azure AI智能体。它提供了完整的智能体生命周期管理功能，支持创建智能体、管理对话线程、发送消息、执行运行流程以及清理资源，适用于构建需要复杂状态维护和精确流程控制的AI应用。

Azure内容安全Java SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK是用于Java环境的Azure内容安全工具包。它帮助开发者构建强大的内容审核应用，可以对文本和图像内容进行安全分析，检测仇恨言论、暴力、色情等多种有害内容。此外，它还提供了创建和管理自定义黑名单的功能，确保应用内容安全合规。

Azure内容安全Java SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK是用于Java环境的Azure内容安全工具包。它帮助开发者构建强大的内容审核应用，可以对文本和图像内容进行安全分析，检测仇恨言论、暴力、色情等多种有害内容。此外，它还提供了创建和管理自定义黑名单的功能，确保应用内容安全合规。

Azure AI 内容安全防护SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK是基于Azure AI的Python内容安全工具包，用于对文本和图像进行内容审核。它可以检测出仇恨言论、暴力、色情和自我伤害等有害内容，并提供多级严重程度分类。支持管理自定义黑名单，适用于用户生成内容(UGC)或AI输出的预审核和内容过滤，确保平台内容安全。

Azure AI 内容安全防护SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK是基于Azure AI的Python内容安全工具包，用于对文本和图像进行内容审核。它可以检测出仇恨言论、暴力、色情和自我伤害等有害内容，并提供多级严重程度分类。支持管理自定义黑名单，适用于用户生成内容(UGC)或AI输出的预审核和内容过滤，确保平台内容安全。

Azure内容安全分析SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于TypeScript的Azure内容安全REST SDK，用于分析文本和图像内容中的有害信息。它支持检测仇恨言论、暴力、色情内容等多个类别，并支持创建和管理自定义黑名单，实现强大的内容审核和内容安全防护功能。

Azure内容安全分析SDK

azure-ai-contentsafety-ts

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于TypeScript的Azure内容安全REST SDK，用于分析文本和图像内容中的有害信息。它支持检测仇恨言论、暴力、色情内容等多个类别，并支持创建和管理自定义黑名单，实现强大的内容审核和内容安全防护功能。

Azure ML SDK：机器学习资源管理

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。

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