Sviluppare agenti con il servizio Microsoft Foundry Agent

Completato

Le soluzioni precedenti per ottenere un'esperienza simile a un agente richiedevano centinaia di righe di codice per eseguire operazioni come il riferimento a dati di base o la connessione a una funzione personalizzata. Ora, il servizio agente semplifica tutto questo, supportando la chiamata a funzioni lato client con poche righe di codice e connessioni a Funzioni di Azure o a uno strumento definito da OpenAPI.

Nota

Il Servizio Agente Fonderia Azure AI offre diversi vantaggi per la creazione di agenti, ma non è sempre la soluzione più adatta per il caso d'uso. Ad esempio, se si sta tentando di creare un'integrazione con Microsoft 365, è possibile scegliere l'esperienza Lite di Copilot Studio e se si sta tentando di orchestrare più agenti, è possibile scegliere Semantic Kernel Agents Framework.

Questa unità Informazioni fondamentali sugli agenti di intelligenza artificiale esplora altre opzioni per la creazione di agenti.

Sviluppo di app che usano agenti

Il servizio Agente Foundry offre diversi SDK e un'API REST per l'integrazione degli agenti nell'app usando il linguaggio di programmazione preferito. L'esercizio più avanti in questo modulo è incentrato su Python, ma il modello generale è lo stesso per REST o altri SDK del linguaggio.

Il diagramma illustra i passaggi generali seguenti che è necessario implementare nel codice:

1. Connettersi al progetto AI Foundry per l'agente, usando l'endpoint del progetto e l'autenticazione Entra ID.
2. Ottenere un riferimento a un agente esistente creato nel portale di Microsoft Foundry oppure crearne uno nuovo che specifica:
   • La distribuzione del modello nel progetto che l'agente deve usare per interpretare e rispondere alle richieste.
   • Istruzioni che determinano la funzionalità e il comportamento dell'agente.
   • Strumenti e risorse che l'agente può usare per eseguire attività.
3. Creare un thread per una sessione di chat con l'agente. Tutte le conversazioni con un agente vengono eseguite su un thread con stato che conserva la cronologia dei messaggi e gli artefatti di dati generati durante la chat.
4. Aggiungere messaggi al thread e richiamarlo con l'agente.
5. Controllare lo stato del thread e, una volta pronto, recuperare i messaggi e gli artefatti di dati.
6. Ripetere i due passaggi precedenti come ciclo di chat fino alla conclusione della conversazione.
7. Al termine, eliminare l'agente e il thread per pulire le risorse ed eliminare i dati non più necessari.

Nota

Si avrà la possibilità di mettere questo modello in azione nell'esercizio più avanti in questo modulo.

Strumenti disponibili per l'agente

Gran parte delle funzionalità avanzate di un agente deriva dalla sua capacità di determinare quando e come usare strumenti. Gli strumenti rendono disponibili funzionalità aggiuntive per l'agente e se la conversazione o l'attività garantisce l'uso di uno o più strumenti, l'agente chiama tale strumento e gestisce la risposta.

È possibile assegnare strumenti quando si crea un agente nel portale di Microsoft Foundry o quando si definisce un agente nel codice usando l'SDK.

Ad esempio, uno degli strumenti disponibili è l'interprete di codice. Questo strumento consente all'agente di eseguire codice personalizzato da esso scritto per raggiungere un obiettivo, ad esempio codice MATLAB per creare un grafico o risolvere un problema di analisi dei dati.

Gli strumenti disponibili sono suddivisi in due categorie:

Strumenti di conoscenza

Gli strumenti di conoscenza migliorano il contesto o la conoscenza dell'agente. Gli strumenti disponibili includono:

• Ricerca Bing: usa i risultati di ricerca Bing per eseguire il grounding dei prompt con dati live in tempo reale dal Web.
• Ricerca file: esegue il grounding dei prompt con dati dei file in un archivio vettoriale.
• Ricerca di intelligenza artificiale di Azure: vesegue il grounding dei prompt con dati dai risultati delle query di Ricerca di intelligenza artificiale di Azure.
• Microsoft Fabric: usa l'agente dati dell'infrastruttura per eseguire il grounding dei prompt con dati degli archivi dati di Fabric.

Suggerimento

È anche possibile integrare dati con licenza di terze parti usando lo strumento di azione Specifica OpenAPI (descritto di seguito).

Strumenti di azione

Gli strumenti di azione eseguono un'azione o una funzione. Gli strumenti disponibili includono:

• Interprete del codice: sandbox per codice Python generato dal modello che può accedere ed elaborare i file caricati.
• Funzione personalizzata: chiamare il codice della funzione personalizzata: è necessario fornire definizioni di funzione e implementazioni.
• Funzione di Azure: chiamare il codice in Funzioni di Azure serverless.
• Specifica OpenAPI: chiamare API esterne in base alla specifica OpenAPI 3.0.

Connettendo strumenti predefiniti e personalizzati, è possibile consentire all'agente di eseguire innumerevoli attività per conto dell'utente.