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agent_framework_input_converters rejects nested message format from official documentation
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- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 5.6k
- Forks
- 3.4k
- Ø Merge
- 2 T. 2 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 213
Beschreibung
- Package Name: azure-ai-agentserver-agentframework
- Package Version: 1.0.0b10
- Operating System: Windows
- Python Version: 3.12.10
Describe the bug
The agent_framework_input_converters.py module rejects the nested message format ({"messages": [...]}) shown in the official Microsoft documentation, causing a TypeError when using the documented payload structure for local testing.
Error:
TypeError: Unsupported input type: <class 'dict'>
Traceback:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users<username>\OneDrive\Documents\VSCode Hosted Agent Test2\hostedagenttest.venv\Lib\site-packages\azure\ai\agentserver\agentframework\models\agent_framework_input_converters.py", line 137, in _transform_input_internal
raise TypeError(f"Unsupported input type: {type(input)}")
TypeError: Unsupported input type: <class 'dict'>
To Reproduce
Steps to reproduce the behavior:
-
Create a hosted agent using Agent Framework following the official documentation:
-
Run the agent locally:
from azure.ai.agentserver.agentframework import from_agent_framework
if __name__ == "__main__":
from_agent_framework(agent).run() # localhost:8088
- Send a POST request using the documented payload format:
curl -X POST http://localhost:8088/responses \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"input": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Where is Seattle?"
}
]
}
}'
- Result:
{"code":"server_error","message":"Error processing messages: Unsupported input type: <class 'dict'>"}
Expected behavior
The converter should accept the nested format shown in the official documentation:
POST {{baseUrl}}/responses
Content-Type: application/json
{
"input": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Where is Seattle?"
}
]
}
}
Screenshots
N/A
Additional context
Current workaround:
The only working format is flattened (removing the messages wrapper):
{
"input": [
{
"role": "user",
"content": "Where is Seattle?"
}
]
}
Root cause:
In agent_framework_input_converters.py (line 63-66), the type hint only accepts str | List[Dict] | None:
def _transform_input_internal(
self,
input: str | List[Dict] | None,
) -> str | ChatMessage | list[str] | list[ChatMessage] | None:
Line 137 explicitly rejects dict type:
raise TypeError(f"Unsupported input type: {type(input)}")
Impact:
- Documentation/implementation mismatch causes confusion for developers
- Local testing requires a different payload format than what is documented
- Unclear whether production deployment behavior differs from local testing
Questions:
- Is this intentional behavior? If so, why does the official documentation show a different format?
- Should the documentation be updated to reflect the flattened format, or should the implementation support the nested format?
- Does the production Foundry Responses API (when deployed to Azure) accept the nested format, or does it also require the flattened format?
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne mit agent_framework_input_converters.py, insbesondere mit dem Type-Hint von _transform_input_internal um die Zeilen 63–66 und der Zurückweisung in Zeile 137. Vergleiche die dokumentierte verschachtelte Payload mit der funktionierenden abgeflachten Payload und ermittle den vorgesehenen Eingabevertrag; die Arbeit ist abgeschlossen, wenn Implementierung und Dokumentation übereinstimmen und die dokumentierte lokale Anfrage nicht mehr den gemeldeten TypeError erzeugt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- api
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100