¿Qué es el servicio del agente de Azure AI?

Agente de servicio de IA de Azure es un servicio totalmente administrado diseñado para permitir a los desarrolladores crear, implementar y escalar de forma segura agentes de inteligencia artificial extensible y de alta calidad sin necesidad de administrar los recursos de proceso y almacenamiento subyacentes. Lo que originalmente tomó cientos de líneas de código para admitir llamada a funciones del lado cliente ahora se puede hacer en solo unas pocas líneas de código con el servicio agente de Azure AI.

¿Qué es un agente de IA?

En Azure AI Foundry, un agente de IA actúa como un microservicio "inteligente" que se puede usar para responder a preguntas (RAG), realizar acciones o automatizar completamente los flujos de trabajo. Para ello, combina la eficacia de los modelos de inteligencia artificial generativa con herramientas que le permiten acceder a orígenes de datos reales e interactuar con ellos.

Dado que Azure AI Agent Service usa el mismo protocolo de conexión que Azure OpenAI Assistants, puede usar SDK de OpenAI o SDK de Azure AI Foundry para crear y ejecutar un agente en solo unas líneas de código. Por ejemplo, para crear un agente de IA con el SDK de Azure AI Foundry, puede definir simplemente qué modelo usa la inteligencia artificial, las instrucciones sobre cómo debe completar las tareas y las herramientas que puede usar para acceder a otros servicios e interactuar con ellos.

Python

agent = project_client.agents.create_agent(
    model="gpt-4o-mini",
    name="my-agent",
    instructions="You are helpful agent",
    tools=code_interpreter.definitions,
    tool_resources=code_interpreter.resources,
)

Después de definir un agente, puede empezar a pedirle que realice el trabajo invocando una ejecución sobre un subproceso de actividad, que es simplemente una conversación entre varios agentes y usuarios.

Python

# Create a thread with messages
thread = project_client.agents.create_thread()
message = project_client.agents.create_message(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content="Could you please create a bar chart for the operating profit using the following data and provide the file to me? Company A: $1.2 million, Company B: $2.5 million, Company C: $3.0 million, Company D: $1.8 million",
)

# Ask the agent to perform work on the thread
run = project_client.agents.create_and_process_run(thread_id=thread.id, agent_id=agent.id)

# Fetch and log all messages to see the agent's response
messages = project_client.agents.list_messages(thread_id=thread.id)
print(f"Messages: {messages}")

Cada vez que se invoque la operación de ejecución, el servicio agente de Azure AI completará todo el ciclo de vida de llamada de la herramienta por usted en 1) ejecutando el modelo con las instrucciones proporcionadas, 2) invocando las herramientas a medida que el agente los llama y 3) devolviendo los resultados de nuevo a usted.

Una vez que haya obtenido los conceptos básicos, puede empezar a usar varios agentes juntos para automatizar flujos de trabajo aún más complejos con AutoGen y Kernel semántico. Dado que Azure AI Agent Service es un servicio totalmente administrado, puede centrarse en la creación de flujos de trabajo y los agentes que los impulsan sin necesidad de preocuparse por el escalado, la seguridad o la administración de la infraestructura subyacente para agentes individuales.

¿Por qué usar Azure AI Agent Service?

En comparación con el desarrollo con la API de inferenciadirectamente, Azure AI Agent Service proporciona una manera más simplificada y segura de compilar e implementar agentes de INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Esto incluye:

• Llamada automática a herramientas: no es necesario analizar una llamada a herramienta, invocar la herramienta y controlar la respuesta; todo esto ahora se realiza en el lado servidor
• Datos administrados de forma segura: en lugar de administrar su propio estado de conversación, puede confiar en subprocesos para almacenar toda la información que necesita
• Herramientas listas para usar: además de las herramientas de intérprete de código y recuperación de archivos proporcionadas por Azure OpenAI Assistants, Azure AI Agent Service también incluye un conjunto de herramientas que puede usar para interactuar con los orígenes de datos, como Bing, Azure AI Search y Azure Functions.

Lo que originalmente tomó cientos de líneas de código ahora se puede hacer en solo unos cuantos con el servicio agente de Azure AI.

Comparación de agentes de Azure y asistentes de Azure OpenAI

Ambos servicios le permiten compilar agentes con la misma API y SDK, pero si tiene requisitos empresariales adicionales, es posible que desee considerar el uso del servicio agente de Azure AI. Azure AI Agent Service proporciona todas las funcionalidades de los asistentes además de:

Selección de modelos flexible: cree agentes que usen modelos de Azure OpenAI u otros, como Llama 3, Mistral y Cohere. Elija el modelo más adecuado para satisfacer sus necesidades empresariales.

Amplia integración de datos: base sus agentes de IA en el conocimiento empresarial relevante y seguro de diversos orígenes de datos, como Microsoft Bing, Búsqueda de Azure AI y otras API.

Seguridad de nivel empresarial: garantice la privacidad y el cumplimiento de los datos con el control seguro de datos, la autenticación sin claves y ninguna salida pública.

Elija la solución de almacenamiento: traiga su propio almacenamiento de blobs de Azure para obtener visibilidad y control completos de los recursos de almacenamiento, o bien use el almacenamiento administrado por la plataforma para facilitar el uso seguro.

IA responsable

En Microsoft, estamos comprometidos con el avance de la inteligencia artificial controlado por ciertos principios que antepongan a las personas. Los modelos generativos, como los disponibles en Azure OpenAI, tienen importantes beneficios potenciales, pero, sin un diseño cuidadoso y mitigación prudente, tales modelos tienen el potencial de generar contenido incorrecto o incluso dañino. Microsoft ha realizado inversiones significativas para ayudar a protegerse contra el abuso y el daño no intencionado, entre las que se incluyen la incorporación de los principios de Microsoft para el uso responsable de la IA, la adopción de un Código de Conducta para el uso del servicio, la creación de filtros de contenido para ayudar a los clientes y el suministro de información y orientación sobre IA responsable que los clientes deben tener en cuenta al usar el servicio de agente de IA Azure.

Introducción al servicio agente de Azure AI

Para empezar a trabajar con el servicio agente de Azure AI, debe crear un centro de Azure AI Foundry y un proyecto de agente en la suscripción de Azure.

Inicie con la guía deinicio rápido si es la primera vez que usa el servicio.

1. Puede crear un centro de inteligencia artificial y un proyecto con los recursos necesarios.
2. Después de crear un proyecto, puede implementar un modelo compatible como GPT-4o.
3. Cuando tenga un modelo implementado, también puede empezar a realizar llamadas API al servicio mediante los SDK.

Pasos siguientes

Obtenga más información acerca de los modelos que impulsan agentes.