Indstillinger for agentudvikling
AI-agenter går ud over traditionelle apps, der bare reagerer på, hvad du fortæller dem – de kan ræsonnere, handle selvstændigt, lære og arbejde sammen for at få tingene gjort. At bygge disse proaktive systemer kræver specialiserede rammer og værktøjer, og der er nu et voksende økosystem af løsninger at vælge imellem, hver tilpasset forskellige færdighedsniveauer og anvendelsestilfælde.
Lad os udforske de tilgængelige muligheder for udvikling af en mægler og lære, hvordan du vælger den rette til dine behov.
Fra traditionelle AI-rammeværk til agentisk AI
For at forstå, hvad der gør AI-agent-frameworks anderledes, hjælper det først at se på, hvad traditionelle AI-frameworks tilbyder.
Traditionelle AI-rammer: Forbedring af apps med intelligens
Traditionelle AI-rammeværk hjælper udviklere med at integrere intelligente funktioner i applikationer. Disse strukturer forbedrer ydeevnen og brugerengagementet på flere vigtige måder:
Personalisering:
AI kan analysere brugeradfærd og præferencer for at levere skræddersyede anbefalinger og oplevelser.
Eksempel: Streamingplatforme som Netflix foreslår shows og film baseret på seerhistorik, hvilket øger engagementet.Automatisering og effektivitet:
AI automatiserer gentagne opgaver og strømliner arbejdsgange, hvilket forbedrer driftseffektiviteten.
Eksempel:AI-chatbots i kundeservice håndterer almindelige forespørgsler, reducerer svartider og frigør menneskelige agenter til komplekse problemer.Forbedret brugeroplevelse:
AI introducerer funktioner som naturlig sprogbehandling, stemmegenkendelse og forudsigelig tekst.
Eksempel: Virtuelle assistenter som Siri og Google Assistant forstår stemmekommandoer, hvilket gør enhedsinteraktioner mere intuitive.
Ud over traditionel AI: Fremkomsten af AI-agent-frameworks
Mens traditionel AI forbedrer applikationer, går AI Agent Frameworks videre ved at muliggøre udviklingen af autonome, målrettede agenter. Disse agenter behandler ikke kun data – de ræsonnerer, handler og lærer for at opnå mål.
Her er nogle af de vigtige funktioner:
Samarbejde og koordinering mellem agenter:
Understøtter flere agenter, der kommunikerer, deler oplysninger og arbejder sammen om at løse komplekse problemer.Opgaveautomatisering og -styring:
Automatiserer arbejdsgange i flere trin og dynamisk opgavedelegering på tværs af agenter for mere effektiv drift.Kontekstuel forståelse og tilpasning:
Gør det muligt for helpdesk-medarbejdere at opfatte kontekst, træffe beslutninger baseret på data i realtid og tilpasse sig skiftende miljøer.
Vælg den rette ramme til dine behov
Nu hvor du forstår forskellen mellem traditionelle AI-frameworks og AI-agentframeworks, lad os udforske de specifikke værktøjer og tjenester , der er tilgængelige for at bygge agenter. Microsoft tilbyder flere løsninger – fra low-code-værktøjer til erhvervsbrugere til fuldt udstyrede SDK'er for professionelle udviklere – hver designet til forskellige scenarier og færdighedsniveauer.
Microsoft Foundry Agent Service
Microsoft Foundry Agent Service er en administreret tjeneste i Azure, der er designet til at levere en ramme til oprettelse, håndtering og brug af AI-agenter inden for Microsoft Foundry. Tjenesten er baseret på Api'en til OpenAI-assistenter, men med øget udvalg af modeller, dataintegration og virksomhedssikkerhed. gør det muligt for dig at bruge både OpenAI SDK og Azure Foundry SDK til at udvikle agentiske løsninger.
Tips
For mere information om Foundry Agent Service, se Microsoft Foundry Agent Service-dokumentationen.
API til OpenAI-assistenter
Api'en til OpenAI-assistenter indeholder et undersæt af funktionerne i Foundry Agent Service og kan kun bruges sammen med OpenAI-modeller. I Azure kan du bruge ASSISTENT-API'en med Azure OpenAI, selvom Foundry Agent Service i praksis giver større fleksibilitet og funktionalitet til agentudvikling på Azure.
Tips
Du kan få flere oplysninger om brug af Api'en til OpenAI-assistenter i Azure under Introduktion til Azure OpenAI-assistenter.
Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework er et letvægtsudviklingssæt, som du kan bruge til at bygge AI-agenter og orkestrere løsninger med flere agenter. Rammen fungerer som en platform, der er specifikt optimeret til at oprette agenter og implementere agentiske løsningsmønstre.
AutoGen
AutoGen er en open source-struktur til udvikling af agenter hurtigt. Det er nyttigt som et forsknings- og ideationsværktøj, når du eksperimenterer med agenter.
Tips
Du kan få flere oplysninger om AutoGen i dokumentationen til AutoGen.
Microsoft 365 agents SDK
Udviklere kan oprette selv hostede agenter til levering via en lang række kanaler ved hjælp af Microsoft 365 Agents SDK. På trods af navnet er agenter, der er bygget ved hjælp af dette SDK, ikke begrænset til Microsoft 365, men kan leveres via kanaler som Slack eller Messenger.
Tips
Du kan få flere oplysninger om Microsoft 365 Agents SDK i dokumentationen til Microsoft 365 Agents SDK.
Microsoft Copilot Studio
Microsoft Copilot Studio leverer et udviklingsmiljø med lav kode, som "citizen developers" kan bruge til hurtigt at bygge og udrulle agenter, der kan integreres med et Microsoft 365-økosystem eller almindeligt anvendte kanaler som Slack og Messenger. Copilot Studios visuelle designgrænseflade gør det til et godt valg for byggeagenter, når du kun har lidt eller ingen professionel softwareudviklingsoplevelse.
Tips
Du kan få flere oplysninger om Microsoft Copilot Studio i dokumentationen til Microsoft Copilot Studio.
Copilot Studio lite-oplevelse i Microsoft 365 Copilot
Forretningsbrugere kan bruge det deklarative Copilot Studio lite-oplevelsesværktøj i Microsoft 365 Copilot til at oprette grundlæggende agenter til almindelige opgaver. Værktøjets deklarative karakter gør det muligt for brugerne at oprette en agent ved at beskrive den funktionalitet, de har brug for, eller de kan bruge en intuitiv visuel grænseflade til at angive indstillinger for deres agent.
Tips
Du kan finde flere oplysninger om oprettelsesagenter med Copilot Studio lite-oplevelsen i Byg agenter med Copilot Studio lite-oplevelsen.
Vælg en løsning til agentudvikling
Med en så bred vifte af tilgængelige værktøjer og strukturer kan det være udfordrende at beslutte, hvilke der skal bruges. Brug følgende overvejelser til at hjælpe dig med at identificere de rigtige valg til dit scenarie:
| Brugertype/scenarie | Anbefalet løsning | Nøglefunktioner | Typiske brugssager / fordele |
|---|---|---|---|
| Erhvervsbrugere med ringe eller ingen erfaring med softwareudvikling | Copilot Studio (lite-oplevelse i Microsoft 365 Copilot Chat) | - Simpel oprettelse af deklarativ agent - Ingen kodning påkrævet |
- Automatiser hverdagens opgaver - Giv ikke-teknisk personale mulighed for at bruge AI med minimal it-involvering |
| Forretningsbrugere med udviklingsfærdigheder med lav kode (Power Platform) | Copilot Studio (fuld version) | - Kombinerer low-code-værktøjer med viden om forretningsdomæner - Udvider Microsoft 365 Copilot-funktioner - Tilføjer agentfunktionalitet til Teams, Slack, Messenger |
- Byg agentløsninger med lav kode - Udvid virksomhedens produktivitetsværktøjer |
| Professionelle udviklere, der udvider Microsoft 365 Copilot | Microsoft 365 Agents SDK | - Fuld udviklerfleksibilitet - Byg komplekse udvidelser målrettet Microsoft 365-kanaler |
- Brugerdefinerede integrationer og avanceret helpdesk-medarbejderadfærd i Microsofts økosystem |
| Professionelle udviklere, der bygger Azure-baserede AI-løsninger | Støberi Agent Service | - Integreres med Azure AI og backend-tjenester - Understøtter flere modeller, lagerplads og søgemuligheder |
- Opret skalerbare, tilpassede agentløsninger ved hjælp af Azure-infrastruktur |
| Udviklere, der bygger enkeltstående systemer eller systemer med flere agenter | Microsoft Agent Framework | - Muliggør oprettelse af enkelt- eller multiagentsystemer - Understøtter forskellige orkestreringsmønstre |
- Byg komplekse, orkestrerede agentsystemer på tværs af forskellige miljøer |
Bemærk!
Der er overlapning mellem funktionerne i hver agentudviklingsløsning, og i nogle tilfælde vil faktorer som eksisterende kendskab til værktøjer, indstillinger for programmeringssprog og andre overvejelser påvirke beslutningen.