Microsoft Teams SDK добавляет HTTP-серверный адаптер для существующих AI-агентов

SDK Microsoft Teams теперь предоставляет адаптер HTTP-сервера, который позволяет разработчикам подключать существующие AI-агенты к Microsoft Teams без изменения основного кода. Этот подход позволяет агентам, созданным для других платформ, таких как Slack или LangChain, работать в Teams с минимальными изменениями.
Принцип работы
Основной принцип включает три шага с использованием TypeScript SDK Teams:
import { App as TeamsApp, ExpressAdapter } from '@microsoft/teams.apps';
const adapter = new ExpressAdapter(expressApp); // 1. оберните ваш сервер
const teamsApp = new TeamsApp({ httpServerAdapter: adapter }); // 2. создайте приложение
teamsApp.on('message', async ({ send, activity }) => {
// 3. обработка сообщений
await send(/* ответ вашего агента */);
});
await teamsApp.initialize(); // регистрирует POST /api/messages на вашем сервере
SDK внедряет маршрут POST /api/messages в ваше существующее приложение Express. Это конечная точка, которую Teams использует для доставки сообщений вашему боту. В остальном ваш сервер остается неизменным; SDK просто добавляет эту одну конечную точку.
Сценарий 1: Интеграция с ботом Slack
Если у вас есть бот Slack, созданный с помощью Bolt, вы можете запускать как Slack, так и Teams ботов на одном сервере Express. SDK Teams монтируется по адресу /api/messages, в то время как Slack использует /slack/events, что позволяет общей логике агента (вызовы LLM, запросы к базе данных, бизнес-правила) оставаться в обычных функциях, которые вызывают оба обработчика.
Сценарий 2: Интеграция с LangChain
Для существующих цепочек LangChain вы можете создать файл-мост, который импортирует вашу цепочку и подключает ее к Teams. Обработчик сообщений Teams может вызывать вашу цепочку LangChain и возвращать ответы пользователям Teams.
SDK обрабатывает проверку входящих запросов, чтобы убедиться, что они действительно от Teams, прежде чем вызывать ваш обработчик, и автоматически направляет сообщения правильным обработчикам событий.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Разблокировка проактивности: Детальное исследование инноваций Clawbot от сообщества
Узнайте, как энтузиасты повышают проактивность своих Clawbot с помощью изобретательных стратегий и общинного опыта. Обзор обсуждений и открытий на r/openclaw.

Реальная стоимость инструментов ИИ для кодирования: 42 часа накладных расходов за 60 дней — подробный разбор соло-разработчика
Один фрилансер-одиночка отслеживал каждый доллар и каждую минуту, потраченные на AI-инструменты для кодинга, в течение 60 дней. Подписки ($200 в месяц) оказались наименьшей статьей расходов; 42 часа накладных расходов из-за плохих результатов и переключения между инструментами стали настоящим налогом. Чистый прирост производительности составил 1.7–2x, а не 10x. Сюрприз: CodeRabbit, инструмент ревью за $15 в месяц, принес самую высокую окупаемость.

Сессионный Сифон: Инструмент с открытым исходным кодом объединяет диалоги AI-агентов для программирования
Session Siphon — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который объединяет и индексирует историю диалогов от нескольких ИИ-агентов для программирования, работающих на разных платформах и устройствах. Разработчик создал его с помощью Claude, чтобы решить проблему отслеживания бесед на разных платформах.

Фреймворк для поиска работы с открытым исходным кодом, созданный в Claude Code.
Разработчик создал фреймворк для поиска работы с открытым исходным кодом в Claude Code, который обрабатывает структурированное самоописание, автоматический сбор данных с порталов вакансий, оценку соответствия и конвейер агентов «составитель-рецензент» для персонализированных заявок. Система останавливается перед отправкой и требует ручной проверки.