Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Microsoft Foundry mencakup berbagai fitur, dan bagian tersulitnya adalah sering mengetahui dari mana harus memulai. Artikel ini memetakan tujuan umum ke titik awal, lalu meringkas produk dan kemampuan Foundry utama sehingga Anda dapat membedakannya.
Untuk daftar lengkap segala sesuatu di Foundry, lihat referensi kemampuan.
Mulailah dengan tujuan Anda
Temukan baris yang paling dekat dengan apa yang anda coba lakukan.
| Saya ingin | Mulai di sini | Mengapa |
|---|---|---|
| Mengirim permintaan ke model, tanpa agen atau alat | Membangun dengan model dan agen | Jalur terpendek ke panggilan kerja. Tambahkan agen nanti hanya jika Anda memerlukan alat atau orkestrasi. |
| Buat agen pertama saya | Pilih cara membuat | Tentukan pilihan antara agen prompt dan agen terhosting sebelum Anda berinvestasi pada salah satunya. Pilihan itu membentuk segalanya setelah itu. |
| Hosting sebuah agen yang telah saya tulis | Menerapkan agen yang dihosting | Menjalankan kode atau kontainer yang sudah ada dengan endpoint terkelola, penskalaan, dan identitas. |
| Menggunakan kerangka kerja sumber terbuka dengan Foundry | Kerangka kerja untuk agen yang dihosting | Menunjukkan bagaimana LangGraph, Microsoft Agent Framework, dan Kernel Semantik dipetakan ke hosting di Foundry. |
| Penilaian kualitas agen | Mengevaluasi aplikasi AI generatif | Menetapkan skor dasar terlebih dahulu, sehingga perubahan selanjutnya dapat diukur, bukan sekadar berdasarkan anekdot. |
| Tambahkan observabilitas | Observabilitas Foundry | Pelacakan, pemantauan, dan evaluasi berbagi satu model data, jadi siapkan bersama-sama. |
| Menyebarkan dan mengoperasikan aplikasi | Menyiapkan CI/CD untuk agen | Mendapatkan jalur rilis yang dapat diulang sebelum Anda menskalakan. Untuk tata kelola seluruh armada, lihat sarana kontrol. |
Produk dan kemampuan utama
Setiap baris mencantumkan satu titik masuk pada tingkat keputusan. Kolom Kapan menggunakannya menyatakan kecocokan terlebih dahulu, lalu batas di mana opsi lain cocok dengan yang lebih baik.
| Produk atau kemampuan | Apa fungsinya | Kapan harus menggunakannya | Untuk siapa |
|---|---|---|---|
| portal Foundry | Pengalaman web untuk model, agen, evaluasi, dan sumber daya. | Gunakan untuk menjelajahi dan membuat prototipe tanpa menulis kode. Jika Anda memerlukan build yang dapat diulang, pindahkan ke SDK atau CLI. | Siapa saja yang mengevaluasi Foundry |
| Agen perintah | Agen deklaratif yang ditentukan oleh instruksi, model, dan alat. | Gunakan saat Anda ingin agen tanpa runtime untuk mengelola. Jika Anda memerlukan kode kustom atau kontainer, gunakan agen yang dihosting sebagai gantinya. | Pengembang agen |
| Agen prompt berbasis suara | Arahkan agen yang berbicara dan mendengarkan secara waktu nyata, dengan orkestrasi suara terkelola. | Gunakan ini saat Anda menginginkan pengalaman berbasis suara tanpa perlu menyiapkan dan mengelola sendiri pipeline ucapan. Jika Anda hanya memerlukan respons teks, gunakan agen perintah. | Pengembang agen |
| Agen yang dihosting | Kode agen atau kerangka kerja Anda sendiri, dijalankan oleh Foundry. | Gunakan saat Anda memerlukan kontrol penuh logika dan dependensi agen. Jika instruksi dan alat sudah cukup, agen berbasis prompt lebih sederhana. | Pengembang agen |
| Model Foundry | Katalog model dari Microsoft, OpenAI, Anthropic, Meta, dan lainnya. | Gunakan untuk memilih dan menerapkan model yang digunakan oleh aplikasi atau agen Anda. Jika model memerlukan data domain Anda, pertimbangkan untuk menyempurnakan. | Pengembang aplikasi |
| Penyesuaian halus | Kustomisasi model pada data Anda sendiri. | Gunakan saat pemberian prompt dan pengambilan informasi tidak dapat mencapai kualitas yang Anda butuhkan. Jika kekurangan tersebut tidak memiliki konteks, gunakan penelusuran sebagai gantinya. | Insinyur ML |
| Toolbox | Endpoint terkelola yang mengemas berbagai alat yang dapat dipanggil oleh agen. | Gunakan untuk memberikan tindakan agen dan untuk mengatur alat secara terpusat. Jika agen hanya membutuhkan data Anda sendiri, mulailah dengan Foundry IQ. | Pengembang agen |
| Foundry IQ | Pengambilan agenik melalui pangkalan pengetahuan. | Gunakan untuk mendasarkan jawaban pada konten Anda. Jika Anda hanya memerlukan beberapa file yang diunggah, pencarian file lebih ringan. | Pengembang agen |
| Memori (pratinjau) | Kemampuan agen persisten untuk mengingat antar sesi. | Gunakan saat agen harus mengingat giliran sebelumnya atau konteks pengguna. Jika setiap permintaan bersifat mandiri, lewati. | Pengembang agen |
| Alur kerja | Orkestrasi beberapa agen dan langkah-langkah. | Gunakan saat satu tugas mencakup beberapa agen atau tahapan. Jika satu agen dengan alat bantu dapat menyelesaikan pekerjaan, gunakan pendekatan yang lebih sederhana. | Pengembang agen |
| Microsoft Foundry SDK | Pustaka klien untuk Python, C#, JavaScript, dan Java. | Gunakan untuk membangun Foundry ke dalam aplikasi. Jika Anda membuat kerangka awal dan menyebarkan proyek agen, tambahkan Azure Developer CLI. | Pengembang aplikasi |
| Azure Developer CLI (azd) | Perancah baris perintah, penyebaran, dan manajemen lingkungan. | Gunakan untuk membuat, menjalankan, dan mengirim proyek agen berulang kali. Jika Anda hanya memanggil model dari aplikasi, SDK sudah cukup. | Insinyur platform |
| Ekstensi Visual Studio Code | Proyek, model, dan agen Foundry dalam editor. | Gunakan untuk membangun dan men-debug tanpa meninggalkan Visual Studio Code. Jika Anda ingin asisten AI mendorong Foundry, gunakan agen pengkodian. | Pengembang aplikasi |
| Agen pengkodian dan MCP | Akses Protokol Konteks Model ke Foundry untuk agen pengkodian. | Gunakan untuk membiarkan GitHub Copilot atau Claude Code bekerja terhadap Foundry. Jika Anda lebih suka penulisan langsung, gunakan ekstensi Visual Studio Code. | Pengembang aplikasi |
| LangChain dan LangGraph | Integrasi model, alat, memori, dan penelusuran Foundry. | Gunakan saat tim Anda sudah membangun di LangChain atau LangGraph. Jika Anda memulai dari nol, agen native memerlukan lebih sedikit glue code. | Pengembang agen |
| Observabilitas Foundry | Pelacakan, pemantauan, dan dasbor untuk agen dan model. | Gunakan untuk melihat apa yang sebenarnya dilakukan agen dalam produksi. Jika Anda membandingkan versi sebelum rilis, mulailah dengan evaluasi. | Teknisi kualitas AI |
| Evaluasi | Penilaian untuk aplikasi dan agen AI generatif. | Gunakan untuk mengukur kualitas dan menangkap regresi sebelum rilis. Jika Anda memerlukan cakupan pengujian adversarial, tambahkan red teaming AI. | Teknisi kualitas AI |
| AI red teaming | Pemindaian adversarial otomatis terhadap model atau agen. | Gunakan untuk memeriksa perilaku yang tidak aman atau dapat dieksploitasi. Jika Anda mengukur kualitas dalam keseharian, evaluasi lebih sesuai. | Administrator Keamanan |
| Pagar pembatas dan kontrol | Filter konten dan kontrol keamanan untuk model dan agen. | Gunakan untuk memastikan keselamatan saat program berjalan. Jika Anda menguji keselamatan sebelum rilis, padukan dengan red teaming AI. | Administrator Keamanan |
| Bidang kontrol foundry | Tata kelola bagi agen, model, dan alat di seluruh lingkungan Anda. | Gunakan untuk menetapkan batas, kebijakan, dan pengawasan di banyak proyek. Jika Anda mengatur satu proyek, pengaturan proyek sudah cukup. | Insinyur platform |