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Configurer votre environnement

La création de votre premier agent avec azure AI Foundry Agent Service est un processus en deux étapes :

  1. Configurez votre environnement d’agent.
  2. Créez et configurez votre agent à l’aide du Kit de développement logiciel (SDK) de votre choix ou du portail Azure Foundry.

Utilisez cet article pour en savoir plus sur la configuration de votre environnement d’agent.

Autorisations requises

Action Rôle obligatoire
Créer un compte et un projet Propriétaire du compte Azure AI
configuration standard Uniquement : Affecter RBAC pour les ressources requises (Cosmos DB, Recherche, Stockage, etc.) Administrateur de contrôle d’accès en fonction du rôle
Créer et modifier des agents Utilisateur Azure AI

Configurer votre environnement d’agent

Pour commencer, vous avez besoin d’une ressource Azure AI Foundry et d’un projet Foundry.
Les agents sont créés dans un projet spécifique, et chaque projet agit comme un espace de travail isolé. En d’autres termes :

  • Tous les agents du même projet partagent l’accès au même stockage de fichiers, au stockage de threads (historique des conversations) et aux index de recherche.
  • Les données sont isolées entre les projets. Les agents d’un projet ne peuvent pas accéder aux ressources d’un autre. Les projets sont actuellement l’unité de partage et d’isolation de Foundry. Pour en savoir plus sur les projets Foundry, consultez l’article qu’est-ce que Foundry AI.

Conditions préalables

  • Un abonnement Azure : créez-en un gratuitement.
  • Vérifiez que la personne qui crée le compte et le projet a le rôle Propriétaire du compte Azure AI dans l’étendue de l’abonnement
  • Si vous configurez une configuration standard, la même personne doit également disposer d’autorisations pour attribuer des rôles à des ressources requises (Cosmos DB, Recherche Azure AI, Stockage Blob Azure). Pour plus d’informations sur les rôles RBAC, spécifiques au service Azure AI Foundry Agent, consultez les rôles RBAC du service Azure AI Foundry Agent.
    • Le rôle intégré nécessaire est l’administrateur d’accès en fonction du rôle.
    • En outre, le rôle Propriétaire au niveau de l’abonnement répond également à cette exigence.
    • L’autorisation de clé nécessaire est la suivante : Microsoft.Authorization/roleAssignments/write

Choisir votre configuration

Le service Azure AI Foundry Agent offre trois modes de configuration d’environnement pour répondre aux besoins différents :

  • Configuration de base :

    Cette configuration est compatible avec les Assistants OpenAI et gère les états de l’agent à l’aide du stockage intégré de la plateforme. Il inclut les mêmes outils et fonctionnalités que l’API Assistants, avec une prise en charge supplémentaire des modèles et outils non OpenAI tels qu’Azure AI Search et Bing.

  • Installation standard :

    Inclut tout dans la configuration de base et le contrôle précis de vos données en vous permettant d’utiliser vos propres ressources Azure. Toutes les données client, y compris les fichiers, les threads et les magasins de vecteurs, sont stockées dans vos propres ressources Azure, ce qui vous donne la propriété et le contrôle complets.

  • Configuration standard avec un réseau virtuel BYO (Bring Your Own) :

    Inclut tout ce qui se trouve dans le programme d’installation standard, avec la possibilité ajoutée de fonctionner entièrement au sein de votre propre réseau virtuel. Cette configuration prend en charge Bring Your Own Virtual Network (BYO virtual network), ce qui permet un contrôle strict sur le déplacement des données et empêche l’exfiltration des données en conservant le trafic limité à votre environnement réseau.

Comparer les options de configuration

Cas d’usage Configuration de base Configuration standard avec mise en réseau publique Configuration standard avec mise en réseau privée
Démarrez rapidement sans gérer les ressources
Tous les historiques de conversation, fichiers et magasins de vecteurs sont stockés dans vos propres ressources.
Prise en charge des clés gérées par le client (CMK)
Isolation du réseau privé (apportez votre propre réseau virtuel)

Options de déploiement

Pour personnaliser ces modèles, consultez utiliser vos propres ressources.

Si vous souhaitez obtenir une assistance pour l'isolation du réseau privé, consultez la configuration sécurisée de réseau pour plus d'informations sur la manière d'utiliser votre propre réseau virtuel.

Description et déploiement automatique Diagramme (cliquez pour faire un zoom avant)
Déployez une configuration d’agent de base qui utilise Managed Identity pour l’authentification.
Un compte et un projet sont créés.
Un modèle GPT-4o est déployé.
Un coffre de clés géré par Microsoft est utilisé par défaut.
Déployer sur Azure
Diagramme d’architecture pour la configuration d’agent de base.
Déployez une configuration d’agent standard qui utilise Managed Identity pour l’authentification.
Un compte et un projet sont créés.
Un modèle GPT-4o est déployé.
Les ressources Azure pour le stockage des données client ( Stockage Azure, Azure Cosmos DB et Recherche Azure AI ) sont créées automatiquement si des ressources existantes ne sont pas fournies.
Ces ressources sont connectées à votre projet pour stocker des fichiers, des threads et des données vectorielles.
Un coffre de clés géré par Microsoft est utilisé par défaut.
Déployer sur Azure
Diagramme d’architecture pour la configuration d’agent standard.

[Facultatif] Sélection de modèle dans le modèle d’auto-déploiement

Important

Ne changez pas le paramètre modelFormat.

Les modèles prennent en charge seulement le déploiement de modèles Azure OpenAI. Consultez les modèles Azure OpenAI pris en charge dans l’article de prise en charge du modèle .

Vous pouvez personnaliser le modèle utilisé par votre agent en modifiant les paramètres du modèle dans le modèle d’auto-déploiement. Pour déployer un autre modèle, vous devez mettre à jour au moins les paramètres modelName et modelVersion.

Par défaut, le modèle de déploiement est configuré avec les valeurs suivantes :

Paramètre de modèle Valeur par défaut
modelName gpt-4o
modelFormat OpenAI (pour Azure OpenAI)
modelVersion 20-11-2024
modelSkuName GlobalStandard
modelLocation eastus

Quelle est l’étape suivante ?