Omówienie agentów sztucznej inteligencji i usługi Microsoft Foundry Agent
Wskazówka
Aby uzyskać więcej szczegółów, zobacz kartę Tekst i obrazy .
Agent sztucznej inteligencji to usługa oprogramowania, która używa generowania sztucznej inteligencji do zrozumienia i wykonywania zadań w imieniu użytkowników lub innych programów. W przeciwieństwie do tradycyjnych aplikacji, które są zgodne ze wstępnie określonymi regułami, agenci sztucznej inteligencji mogą działać niezależnie, rozumiejąc kontekst, podejmując decyzje i podejmując działania w celu osiągnięcia określonych celów. Ci agenci łączą zaawansowane modele sztucznej inteligencji z wyspecjalizowanymi narzędziami, aby tworzyć inteligentną automatyzację, która dostosowuje się do różnych scenariuszy.
Ewolucja generowania sztucznej inteligencji pozwala agentom zachowywać się inteligentnie w naszym imieniu, przekształcając sposób integrowania sztucznej inteligencji z procesami biznesowymi i aplikacjami. Zrozumienie, czym są agenci sztucznej inteligencji i jak ich używać, ma kluczowe znaczenie dla automatyzacji zadań, podejmowania świadomych decyzji i ulepszania środowisk użytkownika.
Dlaczego agenci sztucznej inteligencji są przydatni
Agenci sztucznej inteligencji zapewniają znaczącą wartość w wielu wymiarach:
Automatyzacja rutynowych zadań — agenci sztucznej inteligencji obsługują powtarzające się i przyziemne działania, uwalniając pracowników ludzkich do skupienia się na pracy strategicznej i kreatywnej. Prowadzi to do mierzalnego wzrostu produktywności i efektywności.
Ulepszone podejmowanie decyzji — dzięki przetwarzaniu ogromnych ilości danych i zapewnieniu szczegółowych informacji agenci sztucznej inteligencji obsługują lepsze podejmowanie decyzji. Mogą analizować trendy, przewidywać wyniki i oferować rekomendacje na podstawie informacji w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do prostych modeli czatów, które generują tylko tekst, agenci sztucznej inteligencji używają zaawansowanych algorytmów i uczenia maszynowego do samodzielnego analizowania danych i podejmowania świadomych decyzji.
Skalowalność — agenci sztucznej inteligencji skalują operacje bez proporcjonalnego wzrostu zasobów ludzkich. Organizacje mogą rozwijać swoje możliwości bez znacznego zwiększania kosztów operacyjnych.
Dostępność 24/7 — podobnie jak w przypadku wszystkich oprogramowania, agenci sztucznej inteligencji działają w sposób ciągły bez przerw, zapewniając, że zadania są wykonywane szybko, a usługi pozostają dostępne przez całą dobę.
Przykłady przypadków użycia agenta sztucznej inteligencji
Agenci sztucznej inteligencji mają różne zastosowania w różnych branżach:
Agenci produktywności osobistej
Agenci produktywności osobistej pomagają w codziennych zadaniach, takich jak planowanie spotkań, wysyłanie wiadomości e-mail i zarządzanie listami to-do. Microsoft 365 Copilot ułatwia użytkownikom tworzenie wersji roboczych dokumentów, tworzenie prezentacji i analizowanie danych w pakiecie Microsoft Office.
Agenci badań
Agenci badań stale monitorują trendy, zbierają dane i generują raporty. Usługi finansowe używają ich do śledzenia wydajności zapasów, organizacje opieki zdrowotnej pozostają na bieżąco z badaniami medycznymi, a zespoły marketingowe analizują zachowanie konsumentów.
Agenci sprzedaży
Agenci sprzedaży automatyzują generowanie i kwalifikacje potencjalnych klientów. Badają potencjalnych leadów, wysyłają spersonalizowane wiadomości przypominające i ustalają spotkania sprzedażowe. Ta automatyzacja umożliwia zespołom sprzedaży skoncentrowanie się na zamykaniu transakcji, a nie na zadaniach administracyjnych.
Agenci obsługi klienta
Agenci obsługi klienta obsługują rutynowe zapytania, dostarczają informacje i rozwiązują typowe problemy. Zintegrowane z czatbotami na stronach internetowych lub platformach obsługi wiadomości oferują natychmiastową pomoc techniczną. Na przykład Cineplex używa agenta sztucznej inteligencji do przetwarzania żądań zwrotu kosztów, co znacznie skraca czas obsługi i poprawia zadowolenie klientów.
Agenci deweloperzy
Agenci deweloperów pomagają w zadaniach tworzenia oprogramowania, w tym przegląd kodu, naprawianie usterek i zarządzanie repozytorium. Automatycznie aktualizują bazy kodu, sugerują ulepszenia i zapewniają utrzymanie standardów kodowania. GitHub Copilot stanowi przykład tego typu agenta.
Wskazówka
Aby dowiedzieć się więcej na temat GitHub Copilot, zapoznaj się ze ścieżką szkoleniową GitHub Copilot: podstawy.
Zagadnienia dotyczące zabezpieczeń agentów sztucznej inteligencji
Ponieważ agenci sztucznej inteligencji stają się bardziej autonomiczni i zintegrowani z systemami przedsiębiorstwa, wprowadzają zagadnienia dotyczące zabezpieczeń poza tradycyjnymi zagrożeniami aplikacji. Ponieważ agenci mogą uzyskiwać dostęp do poufnych danych, podejmować decyzje i działać niezależnie, musisz od samego początku projektować z uwzględnieniem zabezpieczeń.
Kluczowe zagrożenia bezpieczeństwa obejmują:
| Obszar ryzyka | Opis | Przykładowy wpływ |
|---|---|---|
| Wyciek danych i ujawnienie prywatności | Agenci często uzyskują dostęp do poufnych danych biznesowych lub użytkowników. Bez odpowiednich mechanizmów kontroli mogą przypadkowo ujawniać poufne informacje. | Agent podsumowujący pliki wewnętrzne przypadkowo zawiera dane prywatne w odpowiedziach klientów. |
| Ataki wstrzykiwania i manipulacji promptów | Złośliwi użytkownicy tworzą dane wejściowe, które zastępują zamierzone działanie agenta, wykorzystując go do ujawniania danych lub wykonywania nieautoryzowanych działań. | Ukryte instrukcje w komunikacie powodują wyciek poświadczeń systemowych agenta. |
| Nieautoryzowany dostęp i eskalacja uprawnień | Słabe uwierzytelnianie lub mechanizmy kontroli dostępu umożliwiają agentom lub złym aktorom uzyskanie dostępu do systemów, do których nie powinni mieć dostępu. | Agent połączony z narzędziem CRM wykonuje akcje na poziomie administratora, takie jak eksportowanie lub usuwanie rekordów. |
| Zatrucie danych | Osoby atakujące uszkodzą dane szkoleniowe lub kontekstowe, powodując, że agenci podejmują stronniczą, niepoprawną lub niebezpieczną decyzję. | Zatruty zestaw danych powoduje, że agent pomocy technicznej klienta zaleca szkodliwą zawartość. |
| Luki w zabezpieczeniach łańcucha dostaw | Agenci korzystają z zewnętrznych interfejsów API, wtyczek lub punktów końcowych modelu, rozszerzając obszar ataków. | Naruszona wtyczka innej firmy wprowadza złośliwy kod do przepływu pracy agenta. |
| Nadmierne poleganie na działaniach autonomicznych | Agenci wysoce autonomiczni mogą wykonywać niezamierzone akcje, jeśli nie są dokładnie ograniczone lub weryfikowane. | Agent błędnie wysyła płatności lub publikuje niezweryfikowaną zawartość. |
| Nieodpowiednia możliwość audytu i rejestrowanie | Bez szczegółowego rejestrowania śledzenie akcji lub wczesne wykrywanie złośliwego zachowania jest trudne. | Zespoły ds. zabezpieczeń nie mogą identyfikować nieprawidłowego użycia danych z powodu brakujących dzienników aktywności. |
| Inwersja modelu i wyciek danych wyjściowych | Osoby atakujące mogą wykorzystywać dane wyjściowe modelu do wnioskowania poufnych danych używanych podczas trenowania lub monitowania. | Powtarzające się zapytania wyodrębniają prywatne informacje z zestawu danych dostrajania. |
Strategie ograniczania ryzyka
Aby zmniejszyć te zagrożenia, należy wdrożyć podejście oparte na zabezpieczeniach, które obejmuje:
- Wymuszanie kontroli dostępu opartej na rolach (RBAC) i zasady najmniejszych uprawnień
- Dodawanie warstw filtrowania monitów i walidacji w celu zapobiegania atakom polegającym na wstrzyknięciu
- Operacje w trybie piaskownicy lub ograniczanie poufnych operacji za pomocą zatwierdzeń przez człowieka w pętli
- Obsługa kompleksowego rejestrowania i śledzenia dla wszystkich akcji agenta
- Regularne przeprowadzanie audytu zależności i integracji stron trzecich
- Ciągłe ponowne trenowanie i walidacja modeli w celu wykrywania prób dryfu danych lub zatrucia
Osadzając te rozwiązania na wczesnym etapie rozwoju, można bezpiecznie i z pewnością wdrażać agentów sztucznej inteligencji w rzeczywistych środowiskach.
Omówienie usługi Microsoft Foundry Agent
Usługa Microsoft Foundry Agent to w pełni zarządzana usługa umożliwiająca deweloperom bezpieczne tworzenie, wdrażanie i skalowanie wysokiej jakości agentów sztucznej inteligencji bez zarządzania podstawowymi zasobami obliczeniowymi i magazynowymi. Usługa umożliwia tworzenie agentów dostosowanych do potrzeb za pomocą niestandardowych instrukcji i zaawansowanych narzędzi.
Wcześniej tworzenie środowisk podobnych do agentów wymagało znacznego nakładu pracy przy użyciu standardowych interfejsów API. Usługa Microsoft Foundry Agent obsługuje złożoność za pośrednictwem usprawnionego interfejsu, umożliwiając tworzenie agentów za pośrednictwem portalu Foundry lub we własnych aplikacjach z mniej niż 50 wierszami kodu.
Typy agentów
Rozwiązanie Microsoft Foundry obsługuje dwa podstawowe typy agentów:
Agenci deklaratywne — agenci zdefiniowani za pomocą konfiguracji, a nie kodu. Agenci deklaracyjni mają dwie formy:
- Agenci oparty na monitach — pojedynczy agent skonfigurowany przy użyciu modelu, instrukcji, narzędzi i monitów. Jest to najbardziej typowy typ i fokus tego modułu.
- Agenci przepływu pracy — aranżacje wielu agentów zdefiniowane w języku YAML, umożliwiając złożone scenariusze, w których wielu agentów współpracuje w celu wykonywania zadań.
Hostowani agenci — agenci zlokalizowani w kontenerach, tworzeni i wdrażani w kodzie, a następnie hostowani przez platformę Foundry. Hostowani agenci zapewniają pełną kontrolę nad logiką działania agenta i jego wykonywaniem, podczas gdy platforma zarządza infrastrukturą.
Zrozumienie tych typów agentów pomaga wybrać odpowiednie podejście dla Twoich scenariuszy. Ten moduł koncentruje się głównie na deklaratywnych agentach opartych na monitach, które zapewniają najbardziej dostępną ścieżkę do rozpoczęcia pracy.
Najważniejsze funkcje usługi Microsoft Foundry Agent Service
Usługa oferuje kilka zaawansowanych możliwości:
Automatyczne wywoływanie narzędzi — usługa obsługuje cały cykl życia wywoływania narzędzi, w tym uruchamianie modelu, wywoływanie narzędzi i zwracanie wyników. Eliminuje to złożony kod integracji.
Bezpieczne zarządzane dane — stany konwersacji są bezpiecznie zarządzane za pośrednictwem interfejsu API odpowiedzi, co pozwala usunąć potrzebę ręcznego zarządzania stanem.
Extensive tool catalog — bogaty zestaw wbudowanych i społecznościowych narzędzi rozszerza możliwości agentów poza generowanie tekstu, w tym wykonywanie kodu, wyszukiwanie plików, wyszukiwanie w Internecie i integracje z usługami Azure i zewnętrznymi interfejsami API.
Wybór modelu — wybierz spośród różnych modeli sztucznej inteligencji , aby dopasować je do wymagań dotyczących wydajności i kosztów.
Zabezpieczenia klasy korporacyjnej — usługa zapewnia prywatność danych i zgodność z bezpiecznymi obsługą danych, uwierzytelnianiem bez klucza i wbudowanymi filtrami bezpieczeństwa zawartości.
Dostosowywalne rozwiązania przechowywania — używanie magazynu zarządzanego przez platformę lub korzystanie z własnego przechowywania Blob w Azure w celu uzyskania pełnej widoczności i kontroli.
Możliwość obserwowania i śledzenie — wbudowane funkcje monitorowania ułatwiają śledzenie zachowania agenta, problemów z debugowaniem i optymalizowanie wydajności w środowisku produkcyjnym.
Te funkcje zapewniają usprawniony i bezpieczny sposób kompilowania i wdrażania agentów sztucznej inteligencji w porównaniu z tworzeniem za pomocą interfejsu API wnioskowania bezpośrednio.
Uwaga / Notatka
Możesz dowiedzieć się więcej o ogólnych aspektach agentów dzięki modułowi Podstawy agentów sztucznej inteligencji.