إشعار
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تسجيل الدخول أو تغيير الدلائل.
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تغيير الدلائل.
العوامل هي أنظمة الذكاء الاصطناعي مصممة لمساعدة المستخدمين من خلال تفسير البيانات واتخاذ القرارات وأتمتة المهام لتعزيز الإنتاجية والكفاءة. يمكن أن يكون وكلاء الذكاء الاصطناعي:
- المحادثة: التفاعل مع المستخدمين عبر واجهات الدردشة
- مستقل: يعمل بشكل مستقل دون اتجاه بشري مستمر
يفهم الوكلاء طلبات المستخدم ويمكنهم الجمع بين فهم اللغة ومنطق العمل.
يوفر محتوى حلول عامل التصميم هذا إرشادات حول المبادئ والأنماط الأساسية لبناء وكلاء آمنين وموثوق بهم، مع التركيز على Microsoft Copilot. ويوفر الإطار نهجا موحدة لتطوير الوكلاء، وضمان أقصى عائد على الاستثمار مع الحفاظ على الأمن والامتثال على مستوى المؤسسة.
إطار العمل هذا:
- يظهر القيادة من خلال وضع معايير لهيكلية الوكلاء في الصناعة، مما يعزز مكانة Microsoft في الذكاء الاصطناعي المسؤول.
- توفر إرشادات موصى بها لتطوير وكلاء Copilot، مما يقلل من الارتباك.
- يضمن الجودة والثقة من خلال تحديد أولويات الموثوقية وقابلية التتبع والذكاء الاصطناعي المسؤول للحلول الآمنة القابلة للتدقيق.
- تمكين التوسيع من خلال تمكين المطورين من بناء حلول تتماشى مع أفضل الممارسات المقررة من Microsoft والصناعة، دون الحاجة إلى دعم تقني من Microsoft.
- يواءم المعايير من خلال توحيد المصطلحات ومعايير التقييم لحلول Copilot ووكالات المؤسسة ككل.
المتطلبات المسبقه
لاستخدام هذا الإطار بشكل فعال، يجب أن يكون لديك:
- الفهم الأساسي لقدرات Microsoft Copilot
- الإلمام بمفاهيم ومصطلحات العامل
- معرفة متطلبات أمان المؤسسة والامتثال
- خبرة في عمليات دورة حياة تطوير البرامج
ركائز إطار العمل الأساسية
ويضع الإطار ثلاث ركائز أساسية توجه جميع قرارات تطوير العوامل.
منَاسب للغرض
تضمن الركيزة المناسبة للغرض أن يقدم تطبيق الذكاء الاصطناعي قيمة ذات مغزى مع الحفاظ على مستويات التعقيد المناسبة.
- أقل هو أكثر: هل يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي قيمة توازن التعقيد الإضافي؟
- تجربة المستخدم: هل العامل المناسب متاح للمستخدمين النهائيين، في العملاء المناسبين، في الوقت المناسب؟
- ملاءمة: هل يحدد الحل نموذج الذكاء الاصطناعي الصحيح ويطبقه في المرحلة الصحيحة من تدفق العملية لتحقيق التوازن بين البساطة والتكلفة والموثوقية؟
تعرف على المزيد: تحديد مدى الملاءمة للغرض
قَابلية التشغيل
يضمن قابلية التشغيل أن توفر الحلول إجابات وسلوكيات صحيحة بشكل موثوق عبر جميع السيناريوهات التشغيلية.
- هل يلبي الحل مقياس جودة متسق؟
- هل يحافظ الحل على الموثوقية التقنية (موثوقية واجهة برمجة التطبيقات والمرونة والحدود)؟
- هل تلبي الإدارة والحوكمة وإدارة دورة الحياة الاحتياجات التشغيلية؟
- هل يوفر الحل إمكانية مراقبة كافية للثقة في الجودة الطويلة الأجل وعائد الاستثمار؟
تعرف على المزيد: تحديد قابلية التشغيل
الثقة وقابلية التتبع والشفافية
الركيزة الثالثة من إطار العمل تؤسس الأساس لتنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول من خلال ثلاثة مكونات مترابطة:
- الثقة: هل يتبع العامل مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤولة، ويمتثل للوائح، ويحافظ على أمان البيانات؟
- إمكانية التتبع: هل جميع الإجراءات والقرارات واضحة وسهلة المراجعة بحيث يمكن للمستخدمين فهم كيفية عمل العامل وتدقيعها؟
- الشفافية: هل يعرف المستخدمون والمسؤولون مكان تخزين البيانات، وكيف يتم استخدام البيانات، ويمكنهم التحقق من مصدر المعلومات؟
تعرف على المزيد: تحديد الثقة وقابلية التتبع والشفافية
ما لا يغطيه إطار العمل هذا
لا يكرر هذا الإطار المحتوى الذي تم تناوله بالفعل بواسطة المعايير المعمول بها مثل Azure Well-Architected Framework، Power Platform بشكل جيد أو المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) أو أطر أمان أخرى معترف بها. بدلا من ذلك، فإنه يكمل هذه الموارد من خلال التركيز بشكل خاص على مبادئ البنية التي تركز على العامل. على الرغم من أن هذا المستند لا يعيد توجيه هذه الأطر، ففكر فيها كجزء من بنية الحل الشاملة.
لا يوفر إطار العمل هذا إرشادات تنفيذ مفصلة لتقنيات أو منصات محددة. وبدلا من ذلك، يركز على المبادئ والأنماط رفيعة المستوى التي يمكن تكييفها مع مختلف السياقات والمتطلبات.