Forstå AI-agenter og Microsoft Foundry Agent Service
Tips
Se fanen Tekst og billeder for flere detaljer!
En AI-agent er en softwaretjeneste, der bruger generativ AI til at forstå og udføre opgaver på vegne af brugere eller andre programmer. I modsætning til traditionelle applikationer, der følger forudbestemte regler, kan AI-agenter operere uafhængigt ved at forstå konteksten, træffe beslutninger og tage handlinger for at opnå specifikke mål. Disse agenter kombinerer avancerede AI-modeller med specialiserede værktøjer for at skabe intelligent automatisering, der tilpasser sig forskellige scenarier.
Udviklingen af generativ AI gør det muligt for agenter at handle intelligent på vores vegne og forandrer, hvordan vi integrerer AI i forretningsprocesser og applikationer. At forstå, hvad AI-agenter er, og hvordan man bruger dem, er afgørende for at automatisere opgaver, træffe informerede beslutninger og forbedre brugeroplevelser.
Hvorfor AI-agenter er nyttige
AI-agenter bidrager med betydelig værdi på tværs af flere dimensioner:
Automatisering af rutineopgaver – AI-agenter håndterer gentagne og trivielle opgaver, hvilket frigør menneskelige medarbejdere til at fokusere på strategisk og kreativt arbejde. Dette fører til målbare stigninger i produktivitet og effektivitet.
Forbedret beslutningstagning – Ved at behandle store mængder data og levere indsigt understøtter AI-agenter bedre beslutningstagning. De kan analysere tendenser, forudsige resultater og give anbefalinger baseret på realtidsinformation. I modsætning til simple chatmodeller, der kun genererer tekst, bruger AI-agenter avancerede algoritmer og maskinlæring til at analysere data og træffe informerede beslutninger autonomt.
Skalerbarhed – AI-agenter skalerer operationer uden proportionale stigninger i personaleressourcer. Organisationer kan udvide deres kapaciteter uden væsentligt at øge driftsomkostningerne.
24/7 tilgængelighed - Som al software arbejder AI-agenter kontinuerligt uden pauser, sikrer at opgaver bliver udført hurtigt, og at tjenesterne forbliver tilgængelige døgnet rundt.
Eksempler på brugseksempler for AI-agent
AI-agenter har mange forskellige anvendelser på tværs af brancher:
Personlige produktivitetsagenter
Personlige produktivitetsagenter hjælper med daglige opgaver som at planlægge møder, sende e-mails og administrere to-do lister. Microsoft 365 Copilot hjælper brugere med at udarbejde dokumenter, lave præsentationer og analysere data i Microsoft Office-pakken.
Forskningsagenter
Forskningsagenter overvåger løbende tendenser, indsamler data og genererer rapporter. Finansielle tjenester bruger dem til at følge aktieudvikling, sundhedsorganisationer holder sig opdateret med medicinsk forskning, og marketingteams analyserer forbrugeradfærd.
Salgsagenter
Salgsagenter automatiserer leadgenerering og kvalificering. De undersøger potentielle leads, sender personlige opfølgningsbeskeder og planlægger salgsopkald. Denne automatisering gør det muligt for salgsteams at fokusere på at lukke handler frem for administrative opgaver.
Kundeserviceagenter
Kundeserviceagenter håndterer rutineforespørgsler, leverer oplysninger og løser almindelige problemer. Integreret i chatbots på hjemmesider eller beskedplatforme tilbyder de øjeblikkelig support. Cineplex bruger f.eks. en AI-agent til at behandle refusionsanmodninger, hvilket reducerer håndteringstiden betydeligt og forbedrer kundetilfredsheden.
Udvikleragenter
Udvikleragenter hjælper med softwareudviklingsopgaver, herunder kodegennemgang, fejlrettelse og repository-administration. De opdaterer automatisk kodebaser, foreslår forbedringer og sikrer, at kodningsstandarder opretholdes. GitHub Copilot eksemplificerer denne type agent.
Tips
For at lære mere om GitHub Copilot, udforsk læringsvejen GitHub Copilot fundamentals.
Sikkerhedsovervejelser for AI-agenter
Efterhånden som AI-agenter bliver mere autonome og integrerede i virksomhedens systemer, introducerer de sikkerhedsmæssige overvejelser, der rækker ud over traditionelle applikationstrusler. Da agenter kan få adgang til følsomme data, træffe beslutninger og handle selvstændigt, skal du designe med sikkerhed for øje fra starten.
Vigtige sikkerhedsrisici omfatter:
| Risikoområde | Beskrivelse | Eksempel på påvirkning |
|---|---|---|
| Datalækage og eksponering for privatliv | Agenter får ofte adgang til følsomme forretnings- eller brugerdata. Uden ordentlige kontroller kan de utilsigtet afsløre fortrolige oplysninger. | En agent, der opsummerer interne filer, inkluderer ved et uheld private data i kundevendte svar. |
| Prompt injektion og manipulationsangreb | Ondsindede brugere skaber input, der tilsidesætter en agents tilsigtede adfærd, og narrer den til at afsløre data eller udføre uautoriserede handlinger. | Skjulte instruktioner i en besked får agenten til at lække systemoplysninger. |
| Uautoriseret adgang og eskalering af privilegier | Svag autentificering eller adgangskontroller giver agenter eller dårlige aktører, der kontrollerer dem, adgang til systemer, de ikke burde. | En agent tilknyttet et CRM-værktøj udfører administrator-niveau handlinger som eksport eller sletning af poster. |
| Dataforgiftning | Angribere ødelægger træning eller kontekstuelle data, hvilket får agenter til at træffe forudindtagede, forkerte eller usikre beslutninger. | Et forgiftet datasæt får en kundesupportmedarbejder til at anbefale skadeligt indhold. |
| Sårbarheder i forsyningskæden | Agenter er afhængige af eksterne API'er, plugins eller modelendepunkter, hvilket udvider angrebsfladen. | Et kompromitteret tredjepartsplugin indsætter ondsindet kode i agentens arbejdsgang. |
| Overafhængighed af autonome handlinger | Meget autonome agenter kan udføre utilsigtede handlinger, hvis de ikke er omhyggeligt begrænset eller valideret. | En agent sender fejlagtigt betalinger eller udgiver ubekræftet indhold. |
| Utilstrækkelig auditering og logning | Uden detaljeret logning er det svært at spore handlinger eller opdage ondsindet adfærd tidligt. | Sikkerhedsteams kan ikke identificere misbrug af data på grund af manglende aktivitetslogfiler. |
| Modelinversion og udgangslækage | Angribere kan udnytte modeloutput til at udlede følsomme data, der bruges under træning eller prompting. | Gentagne forespørgsler udtrækker private oplysninger fra et finjusteringsdatasæt. |
Afbødningsstrategier
For at reducere disse risici, skal man anvende en security-by-design-tilgang, der inkluderer:
- Håndhævelse af rollebaserede adgangskontroller (RBAC) og mindst privilegier-tilladelser
- Tilføjelse af promptfiltrerings- og valideringslag for at forhindre injektionsangreb
- Sandboxing eller gateing af følsomme operationer bag human-in-the-loop-godkendelser
- Opretholdelse af omfattende logning og sporbarhed for alle agenthandlinger
- Regelmæssig revision af tredjepartsafhængigheder og integrationer
- Løbende omtræning og validering af modeller for at opdage datadrift eller forsøg på forgiftning
Ved at indlejre disse praksisser tidligt i udviklingen kan du implementere AI-agenter sikkert og selvsikkert i virkelige miljøer.
Oversigt over Microsoft Foundry Agent Service
Microsoft Foundry Agent Service er en fuldt administreret tjeneste designet til at give udviklere mulighed for sikkert at bygge, implementere og skalere AI-agenter af høj kvalitet uden at håndtere underliggende beregnings- og lagringsressourcer. Tjenesten giver dig mulighed for at skabe agenter, der er skræddersyet til dine behov gennem skræddersyede instruktioner og avancerede værktøjer.
Tidligere krævede det betydelig kodningsindsats at skabe agent-lignende oplevelser ved brug af standard-API'er. Microsoft Foundry Agent Service håndterer kompleksiteten gennem en strømlinet grænseflade, der gør det muligt at bygge agenter via Foundry-portalen eller i dine egne applikationer med færre end 50 linjer kode.
Agenttyper
Microsoft Foundry understøtter to primære typer agenter:
Deklarative agenter - Agenter defineret gennem konfiguration frem for kode. Deklarative agenter findes i to former:
- Prompt-baserede agenter - En enkelt agent konfigureret med en model, instruktioner, værktøjer og prompts. Dette er den mest almindelige type og fokus for dette modul.
- Workflow-agenter - Multi-agent-orkestreringer defineret i YAML, hvilket muliggør komplekse scenarier, hvor flere agenter samarbejder om at løse opgaver.
Hostede agenter - Containeriserede agenter, der oprettes og implementeres i kode, og derefter hostes af Foundry-platformen. Hostede agenter giver dig fuld kontrol over agentlogik og eksekvering, mens platformen styrer infrastrukturen.
At forstå disse agenttyper hjælper dig med at vælge den rette tilgang til dine scenarier. Dette modul fokuserer primært på deklarative prompt-baserede agenter, som giver den mest tilgængelige vej i gang.
Nøglefunktioner i Microsoft Foundry Agent Service
Tjenesten tilbyder flere kraftfulde funktioner:
Automatisk værktøjskald - Tjenesten håndterer hele værktøjskaldslivscyklussen, inklusive at køre modellen, kalde værktøjer og returnere resultater. Dette eliminerer kompleks integrationskode.
Sikkert administrerede data - Samtaletilstande administreres sikkert via Responses API'en, hvilket fjerner behovet for manuel tilstandsstyring.
Omfattende værktøjskatalog - Et rigt sæt indbyggede og fællesskabsværktøjer udvider agentens muligheder ud over tekstgenerering, herunder kodeudførelse, filsøgning, websøgning og integrationer med Azure tjenester og eksterne API'er.
Modelvalg – Vælg mellem forskellige AI-modeller , der matcher dine præstations- og omkostningskrav.
Virksomhedssikkerhed - Tjenesten sikrer databeskyttelse og overholdelse af sikker datahåndtering, nøglefri autentificering og indbyggede indholdssikkerhedsfiltre.
Tilpassede lagringsløsninger - Brug platformstyret lagring eller medbring din egen Azure Blob-lagring for fuld synlighed og kontrol.
Observabilitet og sporing - Indbyggede overvågningsmuligheder hjælper dig med at spore agentadfærd, fejlfinde problemer og optimere ydeevnen i produktion.
Disse funktioner giver en strømlinet og sikker måde at bygge og implementere AI-agenter på sammenlignet med at udvikle direkte med Inference API'en.
Bemærkning
Du kan udforske mere om agenter generelt med modulet Grundlæggende om AI-agenter .