ما هو أداة تحسين الوكلاء؟ (معاينة)

مهم

Agent Optimizer حاليا في مرحلة المعاينة. يتم توفير هذه المعاينة دون اتفاقية على مستوى الخدمة، ولا نوصي بها لأحمال عمل الإنتاج. بعض الميزات ربما لا تكون مدعمة أو بها بعض القدرات المقيدة. لمزيد من المعلومات، راجع شروط الاستخدام التكميلية لمعاينات Microsoft Azure.

يحسن محسن العامل في Foundry Agent Service تلقائيا عوامل المطالبة والوكلاء المستضافين من خلال تقييم سلوكهم وإنشاء تكوينات أفضل. اعتمادا على نوع العامل، يمكن أن تتضمن هذه التكوينات إرشادات محسنة ومهارات ووصف أداة واختيار النموذج.

بناء وكلاء ذكاء اصطناعي فعالين يتطلب هندسة سريعة وسريعة. تقوم بنشر وكيل بتعليمات يدوية، تختبره مقابل سيناريوهات حقيقية، تحدد نقاط الضعف، تراجع الطلب، وتكرر ذلك. هذه الحلقة بطيئة، ذاتية، ولا تتوسع. يقوم المحسن للوكيل بأتمتة هذه الدورة حتى تتمكن من التركيز على منطق وكيلك الأساسي.

أنواع الوكلاء المدعومة

يستخدم المحسن نفس حلقة التحسين المستندة إلى التقييم لكلا نوعي العامل، ولكن تختلف الإعداد وأهداف التحسين وتجربة النشر.

نوع العامل ما يمكن للمحسن تحسينه كيفية بدء التشغيل
وكيل التوجيه الإرشادات، ووصف أداة استدعاء الدالة، واختيار النموذج استخدم معالج التحسين في مدخل Foundry. لا حاجة لتغييرات في الكود.
الوكيل المستضاف التعليمات والمهارات ووصف أداة استدعاء الوظائف واختيار النموذج استخدم Foundry Toolkit، الذي يدعم دعم التحسين تلقائيا، أو اجعل محسن العامل جاهزا واستخدم Azure Developer CLI.

وكلاء التحفيز

بالنسبة لعامل موجه، يقوم المحسن بتقييم إصدار عامل محدد وإنشاء إرشادات بديلة. يمكن أيضا تحسين الأوصاف لأدوات استدعاء الوظائف ومقارنة المطالبة عبر عمليات نشر نموذج مرشح متعددة.

تعمل أدوات استدعاء وظيفة عامل المطالبة على جانب العميل. يمكن للمحسن تحسين أوصاف الأداة والمعلمة التي توجه استدعاءات دالة النموذج، ولكن لا يمكنه تقييم تنفيذ الأداة أثناء تحسين وصف الأداة.

ابدأ معالج التحسين من علامة تبويب تحسين العامل في مدخل Foundry. يرشدك المعالج خلال تحديد إصدار العامل ومجموعة البيانات ومعايير التقييم ونماذج التحسين قبل إرسال التشغيل. يمكنك إنشاء مجموعة بيانات من تتبعات العامل، أو تحديد مجموعة بيانات Foundry موجودة، أو تحميل مجموعة بيانات في المعالج.

عند انتهاء التشغيل، قم بمقارنة تغييرات النتيجة، ومراجعة المطالبة قبل وبعد، وفحص نتائج كل مقيم. يمكنك بعد ذلك ترقية مرشح محدد إلى إصدار وكيل مطالبة جديد من تشغيل التحسين.

للحصول على تجربة المدخل الشامل، راجع التشغيل السريع: تحسين عامل موجه.

الوكلاء المستضافون

بالنسبة إلى عامل مستضاف، يحسن المحسن التكوين الذي تقوم التعليمات البرمجية بتحميله في وقت التشغيل. يحتاج العامل إلى حزمة التحسين وتكوين الأساس الذي يعرض الإرشادات، واختياريا، المهارات وتعريفات أداة استدعاء الوظائف. يمكن ل Foundry Toolkit دعم هذا التكامل تلقائيا. بالنسبة لسير عمل Azure Developer CLI، أضف التكامل قبل تشغيل المحسن. يمكن للمحسن بعد ذلك إنشاء تكوينات المرشحين وتقييمها دون تغيير المنطق الأساسي لوكيلك.

يدعم تحسين العامل المستضاف مجموعات بيانات JSONL المحلية ومجموعات البيانات المسجلة في مشروع Foundry الخاص بك، بما في ذلك مجموعات بيانات التقييم التي تم إنشاؤها من عمليات التتبع. بعد التشغيل، قم بتطبيق المرشح المحدد على التكوين المحلي الخاص بك، ومراجعة التغييرات، وإعادة نشر العامل.

للحصول على تجربة الوكيل المستضاف من طرف إلى طرف، راجع التشغيل السريع: تحسين عامل مستضاف.

سير عمل التحسين

يتبع كلا النوعين من العوامل نفس المسار عالي المستوى:

  1. حدد أساس العامل. اختر إصدار عامل المطالبة أو تكوين العامل المستضاف الذي تقارن المرشحين مقابله.
  2. حدد مجموعة بيانات تقييم. استخدم المهام التمثيلية من مجموعة بيانات موجودة أو تم تحميلها. يمكنك أيضا استخدام مجموعة بيانات مسجلة تم إنشاؤها من تتبعات العامل.
  3. حدد معايير التقييم. اختر مقيمين مضمنين أو مخصصين تقيس السلوكيات التي تريد تحسينها.
  4. تشغيل المحسن. اختر أهداف ونماذج التحسين المتوفرة، ثم قم بإنشاء المرشحين وتقييمهم.
  5. مراجعة النتائج. قارن درجات المرشحين مقابل خط الأساس الخاص بك واختر الأفضل. راجع فهم نتائج التحسين.
  6. تطبيق المرشح المحدد. ترقية مرشح عامل المطالبة إلى إصدار عامل جديد، أو تطبيق تكوين العامل المستضاف وإعادة النشر.

تتطلب العوامل المستضافة تكامل التعليمات البرمجية الجاهزة للمحسن. تقوم مجموعة أدوات Foundry تلقائيا بدعم هذا التكامل عند بدء التحسين. بالنسبة لسير عمل Azure Developer CLI، أضف حزمة التحسين وتكوين الأساس قبل البدء. راجع جعل محسن الوكيل جاهزا. لا يتطلب وكلاء المطالبة تكامل التعليمات البرمجية هذا.

كيف يعمل محسن الوكيل

يقوم المحسن للوكيل بتشغيل دورة تقييم وتحسين مغلقة الحلقة:

  1. قيم الوضع الأساسي. يقوم المحسن باستدعاء وكيل اللعبة مقابل مجموعة بيانات من المهام ويسجل كل استجابة بناء على المعايير التي تحددها أو مجموعة افتراضية مدمجة. الأساس هو درجة وكيلك قبل أي تغييرات.
  2. ولد مرشحين. ينتج المحسن تكوينات بديلة تسمى المرشحين، مثل التعليمات المعاد كتابتها أو المهارات المكتشفة أو أوصاف الأدوات المحسنة أو تحديدات النماذج المختلفة. تعتمد أنواع المرشحين المتوفرة على نوع العامل.
  3. تقييم المرشحين. يقوم المحسن باختبار كل مرشح مقابل نفس مجموعة البيانات.
  4. الترتيب والتوصية. يقوم المحسن بترتيب النتائج حسب الدرجة المركبة، وهي قيمة بين 0.0 و1.0 تمثل الأداء الكلي، ويحدد أفضل مرشح ب ★ . ثم تقوم بتطبيق الفائز ونشره.

العملية بأكملها تعمل في السحابة. يعتمد وقت التشغيل على حجم مجموعة البيانات وعدد المرشحين والنماذج المحددة.

بالنسبة للوكلاء المستضافين، بعد أن تجعل محسن الوكيل جاهزا، لا توجد حاجة إلى تغييرات أخرى في التعليمات البرمجية بين عمليات التشغيل. load_config() ترجع خط الأساس الخاص بك بشكل طبيعي وتوفر التكوين الأمثل أثناء التشغيل دون علامات ميزة أو منطق شرطي.

تحذير

أثناء التحسين، يقوم المحسن بتقييم وكيلك من خلال استدعائه مقابل كل مهمة في مجموعة بياناتك. إذا استدعى وكيلك أدوات خارجية—مثل واجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات أو خدمات طرف ثالث—فإن تلك المكالمات تنفذ خلال كل عملية تقييم. لتجنب الآثار الجانبية غير المقصودة (الشحنات، الطفرات في الحالة، أو تحديد المعدل)، فكر في استخدام نقاط نهاية اختبار أو تطبيقات أدوات المحاكاة أثناء التحسين.

أهداف التحسين

هدف التحسين هو جانب محدد من تكوين وكيلك يمكن للمحسن تحسينه. تعتمد الأهداف المتوفرة على نوع العامل. بالنسبة للوكلاء المستضافين، يقوم المحسن تلقائيا بتنشيط الأهداف القابلة للتطبيق من تكوين الأساس والإعدادات eval.yaml .

Target ما الذي يحسنه المحسن وكيل التوجيه الوكيل المستضاف
ضبط التعليمات إعادة كتابة مطالبة النظام وتحسينها لتسجيل أعلى. يستخدم إصدار عامل المطالبة المحدد كأساس. يتم التنشيط عندما يحتوي الأساس على instructions.md ملف.
تحسين المهارات تحسين النص الأساسي لكل مهارة قابلة لإعادة الاستخدام مع الحفاظ على هدفها سليما. ‏‏غير مدعومة. يتم التنشيط عندما يحتوي الأساس على skills/ دليل يحتوي على SKILL.md ملفات.
تحسين الأدوات يحسن أداة استدعاء الوظائف ووصف المعلمات بحيث يستدعي النموذج الأدوات بشكل أكثر دقة. لا يغير الأنواع أو الإعدادات الافتراضية أو الحقول المطلوبة. متوفر لأدوات استدعاء الوظائف. نظرا لأن العميل ينفذ هذه الأدوات، لا يتم تقييم تنفيذ الأداة أثناء التحسين. يتم التنشيط عندما يحتوي الأساس على tools.json ملف. يتم دعم أدوات استدعاء الوظائف فقط.
تحديد النموذج يقيم العامل عبر عمليات نشر نماذج متعددة للعثور على أفضل مفاضلة من حيث الجودة إلى التكلفة. حدد نماذج المرشح في معالج التحسين. إضافة عمليات توزيع المرشحين إلى model_search_space في eval.yaml.

للحصول على مدخلات أساس الوكيل المستضاف، راجع جعل محسن الوكيل جاهزا. لتشغيل أهداف الوكيل المستضاف وتكوينها، راجع تحسين إرشادات العامل والمهارات والأدوات والنماذج.

النماذج

يستخدم محسن الوكيل نموذجين أثناء تشغيل التحسين. يجب أن يتم نشر كلاهما في مشروع Foundry الخاص بك.

نموذج مفتاح تكوين العامل المستضاف علامة CLI للعامل المستضاف الدور النماذج المدعومة
نموذج التقييم eval_model --eval-model يسجل ردود الوكلاء مقابل المعايير في مجموعة البيانات أي نموذج لإكمال المحادثة (على سبيل المثال، gpt-4.1-mini)
نموذج التحسين optimization_model --optimize-model يولد تكوينات المرشحين (تعليمات، مهارات، أدوات، اختيار النماذج) gpt-5, gpt-5.1, gpt-5.2, , gpt-5.4, gpt-5.5DeepSeek-V4-Pro, ,DeepSeek-V-3.2

يعمل نموذج التقييم مرة واحدة لكل مهمة لكل مرشح. يقرأ رد الوكيل وكل معيار، ثم يعيد درجة ثنائية. يقوم نموذج التحسين بتحليل النتائج الأساسية ويولد مرشحين محسنين عبر الأهداف المكونة (التعليمات، المهارات، الأدوات، والنماذج). وبما أنه يبحث عن مجموعة البيانات الكاملة، فإن نموذج التحسين الأكثر قدرة ينتج عادة مرشحين أفضل.

بالنسبة إلى عوامل المطالبة، حدد نموذج التقييم والنماذج المرشحة في معالج التحسين. بالنسبة للوكلاء المستضافين، حدد النماذج في eval.yaml أو مع علامات CLI. optimization_model الإعداد مطلوب لتشغيل الوكيل المستضاف. للحصول على خطوات التكوين، راجع اختيار نماذج التقييم والتحسين.

فهم نتائج التحسين

يشرح هذا القسم جدول النتائج، وكيفية حساب النتيجة المركبة، وكيفية تفسير التحسينات.

تلميح

عرض نتائج التحسين في مدخل Foundry. انتقل إلى مشروعك، وحدد عوامل، واختر وكيلك، ثم حدد علامة التبويب تحسين للاطلاع على مقارنات النقاط وتغييرات المطالبة أو التكوين وتفاصيل المقيم.

بالنسبة إلى عوامل المطالبة، يظهر التشغيل المكتمل درجات الأساس والمرشح، ومطالبة قبل وبعد، ومقارنة وصف النموذج والأدوات، ودرجات كل مقيم.

بالنسبة للوكلاء المستضافين، يعرض CLI أيضا جدول نتائج:

Results:
  Candidate              Score  Eval  Strategy
  ──────────────────── ───────  ────  ────────
  baseline                0.93  View
  candidate_1             0.90  View  skill_policy-reviewer
  candidate_2 ★           0.94  View  skill_policy-reviewer, tools
  candidate_3             0.94  View  skill_policy-reviewer, system_prompt, tools
  candidate_4             0.93  View  skill_policy-reviewer, tools

  Candidate IDs:
      baseline             cand_a8a951...
      candidate_1          cand_8d5c85...
    ★ candidate_2          cand_a0ea2e...
      candidate_3          cand_2ae7bb...
      candidate_4          cand_0f6485...

  Apply the best candidate locally, then deploy:
    azd ai agent optimize apply --candidate cand_a0ea2e...
    azd deploy

أعمدة جدول النتائج

عمود الوصف
المرشح اسم التكوين. baseline هو وكيلك الحالي قبل التحسين الصحيح.
الموسيقى التصويرية الدرجة المركبة عبر جميع المهام والمعايير، تتراوح من 0.0 إلى 1.0.
Eval رابط وظيفة التقييم في بوابة Foundry.
إستراتيجية الأهداف الطفرية المشمولة في المرشح، مثل skill_policy-reviewer, tools.

★ يمنح المرشح أعلى درجة مركبة. هذا هو المرشح الموصى به للنشر.

كيفية حساب الدرجات

كل مقيم في مجموعة بياناتك ينتج درجة خام لاستجابة الوكيل. يقوم المحسن بمعالجة هذه الدرجات لإنتاج الدرجة المركبة المعروضة في النتائج:

  • إعادة التكبير: يتم إعادة تكبير الدرجة الخام لكل مقيم إلى 0–1.
  • قلبه إذا لزم الأمر: إذا تم ضبط المقيم بحيث يكون الانخفاض أفضل، يتم قلب الدرجة بحيث يستخدم جميع المقيمين دلالات "الأعلى هو الأفضل".
  • المتوسط: يتم متوسط الدرجات المعاد تحجيمها عبر جميع المقيمين والمهام لإنتاج الدرجة المركبة.

الدرجة المركبة: متوسط جميع درجات المقيمين المعاد تحجيمها عبر جميع المهام.

تفسير تحسينات الدرجات

التحسين تفسير
أقل من 0.03 ضوضاء. ليس تحسنا ذا معنى.
من 0.03 إلى 0.10 تحسن متوسط. يستحق النشر.
من 0.10 إلى 0.20 تحسن كبير.
أكبر من 0.20 تحسن كبير. غالبا بسبب ضعف في الوضع الأساسي.

مقايضات الرموز

غالبا ما تكون التعليمات المحسنة أطول وأكثر تفصيلا، مما قد يزيد من استخدام رموز الاستجابة. ضع في اعتبارك هذه العوامل:

  • ما إذا كانت زيادة الرمز تتناسب مع تحسن الدرجة
  • سواء كانت زيادة التكلفة تناسب ميزانيتك
  • سواء كانت الردود طويلة بشكل مفرط أو تضيف قيمة مع الطول الإضافي

القيود والتوافر

  • يدعم محسن العامل عوامل المطالبة والوكلاء المستضافين أثناء المعاينة.
  • يبدأ تشغيل تحسين عامل المطالبة في مدخل Foundry. يمكنك ترقية مرشح محدد إلى إصدار عامل جديد من التشغيل المكتمل.
  • يتوفر تحسين العامل المستضاف في جميع المناطق التي يتوفر فيها وكلاء مستضافون، باستثناء شرق النرويج.
  • يتطلب تحسين العامل المستضاف بروتوكول الاستجابات.

المحتوى ذو الصلة

  • Last updated on