Informazioni sugli agenti di intelligenza artificiale e sul servizio Microsoft Foundry Agent
Un agente di intelligenza artificiale è un servizio software che usa l'intelligenza artificiale generativa per comprendere ed eseguire attività per conto di utenti o altri programmi. A differenza delle applicazioni tradizionali che seguono regole predeterminate, gli agenti di intelligenza artificiale possono operare in modo indipendente comprendendo il contesto, prendendo decisioni e eseguendo azioni per raggiungere obiettivi specifici. Questi agenti combinano modelli avanzati di intelligenza artificiale con strumenti specializzati per creare automazione intelligente che si adatta a vari scenari.
L'evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa consente agli agenti di comportarsi in modo intelligente per conto dell'utente, trasformando la modalità di integrazione dell'IA nei processi e nelle applicazioni aziendali. Comprendere quali agenti di intelligenza artificiale sono e come usarli è fondamentale per automatizzare le attività, prendere decisioni informate e migliorare le esperienze utente.
Perché gli agenti di intelligenza artificiale sono utili
Gli agenti di intelligenza artificiale offrono un valore significativo in più dimensioni:
Automazione delle attività di routine : gli agenti di intelligenza artificiale gestiscono attività ripetitive e banali, liberando gli operatori umani di concentrarsi sul lavoro strategico e creativo. Ciò comporta un aumento misurabile della produttività e dell'efficienza.
Processo decisionale avanzato : elaborando grandi quantità di dati e fornendo informazioni dettagliate, gli agenti di intelligenza artificiale supportano un processo decisionale migliore. Possono analizzare le tendenze, prevedere i risultati e offrire raccomandazioni basate su informazioni in tempo reale. A differenza dei modelli di chat semplici che generano solo testo, gli agenti di intelligenza artificiale usano algoritmi avanzati e Machine Learning per analizzare i dati e prendere decisioni informate in modo autonomo.
Scalabilità : gli agenti di intelligenza artificiale ridimensionano le operazioni senza aumenti proporzionali delle risorse umane. Le organizzazioni possono aumentare le proprie capacità senza aumentare significativamente i costi operativi.
Disponibilità 24/7 : come tutti i software, gli agenti di intelligenza artificiale funzionano continuamente senza interruzioni, assicurando che le attività vengano completate tempestivamente e che i servizi rimangano disponibili tutto il giorno.
Esempi di casi d'uso di un agente IA
Gli agenti di intelligenza artificiale hanno applicazioni diverse in tutti i settori:
Agenti di produttività personale
Gli agenti di produttività personali aiutano con attività quotidiane come la pianificazione di riunioni, l'invio di messaggi di posta elettronica e la gestione degli elenchi di to-do. Microsoft 365 Copilot consente agli utenti di creare documenti, creare presentazioni e analizzare i dati all'interno della suite di Microsoft Office.
Agenti di ricerca
Gli agenti di ricerca monitorano continuamente le tendenze, raccolgono dati e generano report. I servizi finanziari li usano per tenere traccia delle prestazioni azionarie, le organizzazioni sanitarie rimangono aggiornate con la ricerca medica e i team di marketing analizzano il comportamento dei consumatori.
Agenti di vendita
Gli agenti di vendita automatizzano la generazione e la qualificazione dei lead. Cercano potenziali lead, inviano messaggi di follow-up personalizzati e pianificano le chiamate di vendita. Questa automazione consente ai team di vendita di concentrarsi sulla chiusura delle trattative anziché sulle attività amministrative.
Agenti del servizio clienti
Gli agenti del servizio clienti gestiscono richieste di routine, forniscono informazioni e risolvono problemi comuni. Integrati in chatbot su siti Web o piattaforme di messaggistica, offrono supporto immediato. Ad esempio, Cineplex usa un agente IA per elaborare richieste di rimborso, riducendo significativamente il tempo di gestione e migliorando la soddisfazione dei clienti.
Agenti per sviluppatori
Gli agenti di sviluppo supportano le attività di sviluppo software, tra cui la revisione del codice, la correzione di bug e la gestione dei repository. Aggiornano automaticamente codebase, suggeriscono miglioramenti e assicurano che vengano mantenuti gli standard di codifica. GitHub Copilot exemplifica questo tipo di agente.
Suggerimento
Per ulteriori informazioni su GitHub Copilot, esplora il percorso di apprendimento GitHub Copilot fondamenti.
Considerazioni sulla sicurezza per gli agenti di intelligenza artificiale
Man mano che gli agenti di intelligenza artificiale diventano più autonomi e integrati nei sistemi aziendali, introducono considerazioni sulla sicurezza oltre alle minacce tradizionali delle applicazioni. Poiché gli agenti possono accedere ai dati sensibili, prendere decisioni e agire in modo indipendente, è necessario progettare tenendo conto della sicurezza fin dall'inizio.
I principali rischi per la sicurezza includono:
| Area di rischio | Descrizione | Impatto di esempio |
|---|---|---|
| Perdita di dati ed esposizione alla privacy | Gli agenti accedono spesso ai dati aziendali o utente sensibili. Senza controlli appropriati, possono esporre involontariamente informazioni riservate. | Un agente che riepiloga i file interni include accidentalmente dati privati nelle risposte rivolte ai clienti. |
| Attacchi di inserimento e manipolazione del prompt | Gli utenti malintenzionati creano input che alterano il comportamento atteso di un agente, inducendolo a rivelare dati o ad eseguire azioni non autorizzate. | Le istruzioni nascoste in un messaggio causano la perdita delle credenziali di sistema da parte dell'agente. |
| Escalation di privilegi e accesso non autorizzato | L'autenticazione debole o i controlli di accesso lasciano che agenti o attori malintenzionati accedano a sistemi a cui non dovrebbero. | Un agente connesso a uno strumento CRM esegue azioni a livello di amministratore, ad esempio l'esportazione o l'eliminazione di record. |
| Avvelenamento dei dati | Gli attaccanti corrompono i dati di addestramento o contestuali, causando decisioni faziose, scorrette o non sicure da parte degli agenti. | Un set di dati non elaborato fa sì che un agente di supporto clienti consiglia contenuto dannoso. |
| Vulnerabilità della supply chain | Gli agenti si basano su API esterne, plug-in o endpoint del modello, espandendo la superficie di attacco. | Un plug-in di terze parti compromesso inserisce codice dannoso nel flusso di lavoro dell'agente. |
| Dipendenza eccessiva dalle azioni autonome | Gli agenti altamente autonomi possono eseguire azioni indesiderate se non sono vincolate o convalidate con attenzione. | Un agente invia erroneamente pagamenti o pubblica contenuti non verificati. |
| Verificabilità e registrazione inadeguate | Senza la registrazione dettagliata, è difficile tracciare le azioni o rilevare il comportamento dannoso in anticipo. | I team di sicurezza non possono identificare l'uso improprio dei dati a causa di log attività mancanti. |
| Inversione del modello e perdita di output | Gli utenti malintenzionati potrebbero sfruttare gli output del modello per dedurre i dati sensibili usati durante il training o la segnalazione. | Le query ripetute estraggono informazioni private da un set di dati di ottimizzazione. |
Strategie di mitigazione
Per ridurre questi rischi, adottare un approccio di sicurezza per progettazione che include:
- Applicazione dei controlli degli accessi in base al ruolo e delle autorizzazioni con privilegi minimi
- Aggiunta di livelli di filtro e convalida delle richieste per evitare attacchi injection
- Sandboxing o controllo delle operazioni sensibili dietro approvazioni con intervento umano.
- Gestione completa della registrazione e della tracciabilità per tutte le azioni dell'agente
- Controllo periodico di dipendenze e integrazioni di terze parti
- Training e convalida continui dei modelli per rilevare deriva dei dati o tentativi di poisoning
Incorporando queste pratiche all'inizio dello sviluppo, è possibile distribuire gli agenti di intelligenza artificiale in modo sicuro e con fiducia in ambienti reali.
Panoramica del servizio Microsoft Foundry Agent
Il servizio Microsoft Foundry Agent è un servizio completamente gestito progettato per consentire agli sviluppatori di creare, distribuire e ridimensionare in modo sicuro agenti di intelligenza artificiale di alta qualità senza gestire le risorse di calcolo e archiviazione sottostanti. Il servizio consente di creare agenti personalizzati in base alle proprie esigenze tramite istruzioni personalizzate e strumenti avanzati.
In precedenza, la creazione di esperienze simili all'agente richiedeva un notevole lavoro di scrittura del codice usando le API standard. Il servizio Microsoft Foundry Agent gestisce la complessità tramite un'interfaccia semplificata, consentendo di compilare agenti tramite il portale foundry o nelle proprie applicazioni con meno di 50 righe di codice.
Tipi di agente
Microsoft Foundry supporta due tipi principali di agenti:
Agenti dichiarativi: gli agenti definiti tramite la configurazione anziché il codice. Gli agenti dichiarativi sono disponibili in due forme:
- Agenti basati su prompt : un singolo agente configurato con un modello, istruzioni, strumenti e richieste. Questo è il tipo più comune e l'oggetto di questo modulo.
- Agenti del flusso di lavoro : orchestrazioni multi-agente definite in YAML, consentendo scenari complessi in cui più agenti collaborano per completare le attività.
Agenti ospitati : agenti in contenitori creati e distribuiti nel codice, quindi ospitati dalla piattaforma Foundry. Gli agenti ospitati offrono il controllo completo sulla logica e sull'esecuzione dell'agente mentre la piattaforma gestisce l'infrastruttura.
La comprensione di questi tipi di agente consente di scegliere l'approccio appropriato per gli scenari. Questo modulo è incentrato principalmente sugli agenti dichiarativi basati su prompt, che forniscono il percorso più accessibile per iniziare.
Funzionalità principali del servizio Microsoft Foundry Agent
Il servizio offre diverse potenti funzionalità:
Chiamata automatica degli strumenti : il servizio gestisce l'intero ciclo di vita delle chiamate agli strumenti, inclusa l'esecuzione del modello, la chiamata di strumenti e la restituzione dei risultati. In questo modo viene eliminato il codice di integrazione complesso.
Dati gestiti in modo sicuro : gli stati di conversazione vengono gestiti in modo sicuro tramite l'API Risposte, eliminando la necessità di gestire manualmente lo stato.
Catalogo di strumenti estesi: un ricco set di strumenti predefiniti e della community estende le funzionalità degli agenti oltre la generazione del testo, tra cui l'esecuzione del codice, la ricerca di file, la ricerca web e le integrazioni con i servizi Azure e le API esterne.
Selezione del modello : scegliere tra vari modelli di intelligenza artificiale per soddisfare i requisiti di prestazioni e costi.
Sicurezza di livello aziendale : il servizio garantisce la privacy e la conformità dei dati con la gestione sicura dei dati, l'autenticazione senza chiave e i filtri di sicurezza dei contenuti predefiniti.
soluzioni di archiviazione Customizable: usare l'archiviazione gestita dalla piattaforma o usare un archivio BLOB Azure personalizzato per ottenere visibilità e controllo completi.
Osservabilità e traccia : le funzionalità di monitoraggio predefinite consentono di tenere traccia del comportamento dell'agente, dei problemi di debug e ottimizzare le prestazioni nell'ambiente di produzione.
Queste funzionalità offrono un modo semplificato e sicuro per creare e distribuire agenti di intelligenza artificiale rispetto allo sviluppo diretto con l'API inferenza.
Annotazioni
È possibile esplorare altre informazioni sugli agenti in generale con il modulo Concetti fondamentali degli agenti di intelligenza artificiale .