Azure AI Foundry部署Web应用时AsyncClient.init()遇'proxies'未预期关键字参数错误

我看到你在Azure AI Foundry部署Web应用时碰到了这个头疼的错误，先别慌，咱们梳理下你的问题和可能的解决方向：

你的问题现状 #

• 部署过程中抛出错误：AsyncClient.__init__() got an unexpected keyword argument 'proxies'
• 你既没有配置过代理相关的环境变量，也没有设置代理路由
• 部署gpt4o mini和llama两种模型时都出现了相同问题
• 尝试过添加http_proxy/https_proxy、移除代理认证、更换部署位置，都没能解决问题

可能的解决办法 #

1. 排查依赖包版本冲突

这个错误大概率是依赖库版本不兼容导致的——比如你使用的AsyncClient所属的库（像aiohttp或者模型相关SDK），新版本已经移除了proxies参数，但你的代码或其他依赖库还在传递这个参数。可以这么做：

• 查看项目依赖版本，比如执行pip list | grep aiohttp（Python项目）确认aiohttp版本
• 尝试锁定兼容的版本，比如在requirements.txt里指定aiohttp==3.9.5（该版本仍支持proxies参数，或者根据你使用的SDK文档调整）
• 重新生成依赖清单，确保所有依赖版本相互匹配

2. 检查Azure环境的默认代理注入

有时候Azure的工作区环境会自动注入代理参数，哪怕你没手动配置。可以试试：

• 在部署配置里添加环境变量NO_PROXY=*，明确禁用自动代理检测
• 查看Azure AI Foundry工作区的网络设置，确认是否有强制代理的规则，尝试切换到无代理的网络环境重新部署

3. 核对代码/SDK的调用逻辑

如果是你自己的代码调用AsyncClient，检查是否不小心传递了proxies参数；如果是用模型SDK的话，可能是SDK内部的兼容性问题：

• 查看对应模型SDK的最新官方文档，确认参数是否有变更，尝试更新SDK到最新稳定版
• 使用SDK的默认初始化方式，不要自定义任何代理相关的参数

4. 清理部署缓存

Azure AI Foundry可能会缓存旧的部署配置或镜像，导致参数残留：

• 删除现有的失败部署实例，创建全新的部署任务
• 如果是容器部署，强制开启重新构建镜像的选项，避免使用缓存的旧镜像

错误截图说明 #

截图显示了Azure AI Foundry的部署错误日志面板，核心错误信息为AsyncClient.__init__() got an unexpected keyword argument 'proxies'，下方标注了部署失败的状态提示。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Rohit Acharya