Wprowadzenie

  • 1 minuta

Organizacje potrzebują obecnie aplikacji, które mogą autonomicznie obsługiwać złożone, wieloetapowe zadania, jednocześnie dostarczając spersonalizowane, uwzględniające kontekst odpowiedzi. Agenci sztucznej inteligencji przekształcają sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje z klientami, organizując przepływy pracy, pobierając odpowiednie informacje i utrzymując kontekst konwersacyjny między interakcjami.

Rozważmy Margie's Travel, platformę wynajmu wakacyjnego z tysiącami nieruchomości i ciągłymi zapytaniami od gości. Potrzebują inteligentnych systemów do rekomendowania spersonalizowanych pobytów, analizowania opinii gości i koordynowania wyspecjalizowanych zadań, takich jak sprawdzanie zapasów i analiza sentymentu. Dzięki agentom sztucznej inteligencji obsługiwanym przez usługę Azure Database for PostgreSQL firma może tworzyć skalowalne rozwiązania, które łączą wyszukiwanie wektorów w celu zrozumienia semantycznego, trwałej pamięci na potrzeby przechowywania kontekstu i orkiestracji wielu agentów dla złożonych przepływów pracy.

W tym module pokazano, jak tworzyć i wdrażać agentów sztucznej inteligencji przy użyciu usług Azure Database for PostgreSQL i struktur aranżacji.

W tym module nauczysz się:

  • Poznaj architektury agentów i sposób, w jaki usługa PostgreSQL obsługuje pobieranie informacji i pamięć.
  • Zastosuj operatory wyszukiwania wektorów i semantyki na potrzeby inteligentnego pobierania informacji.
  • Oceń struktury agentów, takie jak Microsoft Agent Framework, LangGraph, LlamaIndex i Foundry Agent Service.
  • Zaimplementuj agentów sztucznej inteligencji przy użyciu usługi agenta Foundry z integracją z bazą danych PostgreSQL.
  • Integrowanie agentów z protokołem MCP (Model Context Protocol) w celu uzyskania standardowego dostępu do narzędzi.

Po ukończeniu tego modułu będziesz mieć następujące umiejętności:

  • Twórz systemy wieloagentowe, które koordynują wyspecjalizowane zadania przy użyciu Azure Database for PostgreSQL.
  • Zaimplementuj wyszukiwanie wektorowe i semantyczne do odpowiedzi agentów uwzględniających kontekst.
  • Wdrażanie agentów za pomocą usługi Agenta Foundry, która uzyskuje dostęp do danych ustrukturyzowanych i semantycznych.
  • Integrowanie narzędzi opartych na programie MCP w celu rozszerzenia możliwości agenta z usługami zewnętrznymi.
  • Projektuj skalowalne architektury agentów, które utrzymują kontekst i zapewniają spersonalizowane interakcje.