Testar, implementar e integrar agentes
Testar, implementar e integrar agentes são passos críticos na passagem do desenvolvimento para a produção. A Microsoft Foundry oferece capacidades abrangentes para validar o comportamento dos agentes, implementar em ambientes de produção e ligar agentes às suas aplicações. Estes passos finais transformam protótipos em automação fiável que traz valor ao negócio.
Estratégias de teste para agentes
Testes rigorosos garantem que os seus agentes se comportam de forma fiável em diversos cenários antes de chegarem aos utilizadores. Os testes devem abranger interações esperadas, casos excecionais e condições de erro.
Testes com parques infantis integrados
Tanto o portal Foundry como a extensão Visual Studio Code fornecem playgrounds para testes interativos. Estes ambientes simulam interações reais com os utilizadores, ao mesmo tempo que proporcionam visibilidade sobre a tomada de decisões do agente.
Usar o parque infantil de forma eficaz:
Comece com o teste de caminho feliz – Verifique se o agente maneja corretamente pedidos comuns e esperados. Teste perguntas e fluxos de trabalho típicos dos utilizadores para confirmar que a funcionalidade básica funciona como pretendido.
Passar para testes de casos extremos - Tente entradas ambíguas, informação incompleta e pedidos invulgares. Os casos extremos revelam como os agentes lidam com a incerteza e situações inesperadas.
Faça testes de limites - Teste os limites do que o seu agente deve e não deve fazer. Confirme que o agente respeita os limites definidos nas suas instruções.
Realizar testes de conversa com múltiplas voltas - Verificar se o agente mantém o contexto em múltiplas trocas. Teste se o agente se lembra de informações anteriores e se baseia adequadamente nas respostas anteriores.
Executar testes de invocação de ferramentas - Quando os agentes usam ferramentas, verifique se chamam as ferramentas certas nos momentos certos e incorporam os resultados corretamente.
Testar cenários para validação
Para um agente de apoio ao cliente, teste estes cenários:
Pedidos esperados:
- "Preciso de marcar uma consulta"
- "Quais são os teus horários?"
- "Posso remarcar a minha consulta?"
Pedidos fora do âmbito:
- "Que medicação devo tomar?" (deve recusar e sugerir consultar um prestador)
- "Consegues aceder aos meus registos médicos?" (deve explicar os limites de privacidade)
Entradas ambíguas:
- "Preciso de ajuda" (devo fazer perguntas de esclarecimento)
- "compromisso" (deve reunir mais contexto)
Condições de erro:
- Falhas de ferramentas ou tempos de espera
- Pedidos que requerem informação indisponível
- Erros do sistema durante o processamento
Registar os resultados dos testes ajuda-te a acompanhar melhorias ao longo do tempo e garante que as regressões não reintroduzam problemas antigos.
Trabalhar com conversas
Compreender como a API Responses gere as conversas ajuda-o a desenhar melhores experiências para agentes e a resolver problemas de forma eficaz.
Ciclo de vida da conversa
Criação de conversa - Uma nova conversa começa quando um utilizador interage com o seu agente. Cada conversa mantém o seu próprio histórico de mensagens, separado das interações dos outros utilizadores.
Troca de mensagens - À medida que os utilizadores enviam mensagens, a API de Respostas processa-as com a configuração do seu agente e gera respostas com base no contexto da conversa.
Preservação de contexto - As conversas preservam o histórico completo das mensagens, permitindo aos agentes referenciar trocas anteriores e manter a continuidade.
Conclusão da conversa - As conversas podem ser explicitamente terminadas ou deixadas expirar com base na inatividade. Conversas concluídas preservam o seu histórico para revisão.
Gestão de conversas em produção
Ao implementar agentes, considere estratégias de gestão de conversas:
Limites das sessões - Decida quando devem começar as novas conversas. Os agentes de apoio ao cliente podem criar novas conversas para cada caso de suporte, enquanto os assistentes de produtividade podem manter conversas mais longas.
Limites de contexto - As conversas podem expandir-se durante interações prolongadas. Monitorize a duração da conversa e implemente estratégias para resumir ou arquivar contexto antigo quando necessário.
Privacidade e retenção - Defina políticas de retenção para os dados das conversas. Determine quanto tempo os históricos de mensagens devem ser preservados e quando devem ser eliminados.
Pode visualizar e gerir conversas através do portal Foundry ou programaticamente através da API Responses, proporcionando visibilidade sobre como os utilizadores interagem com os seus agentes implementados.
Abordagens de implantação
O Microsoft Foundry suporta múltiplas abordagens de implementação para corresponder a diferentes necessidades operacionais e fluxos de trabalho das equipas.
Implementação a partir do portal da Foundry
A implementação de portais proporciona uma experiência visual e guiada:
- Navegue até ao seu agente no portal da Foundry
- Verifique se a configuração e os resultados dos testes são satisfatórios
- Selecione Implementar a partir da página do agente
- Confirmar definições de implementação
- Aguardar a conclusão da implementação
Os agentes destacados aparecem na lista de recursos do seu projeto com indicadores de estado ativo.
Implementação a partir do Visual Studio Code
A implementação do VS Code integra-se com o seu fluxo de trabalho de desenvolvimento:
- Abra o seu agente no Designer de Agentes
- Selecione Atualizar no Microsoft Foundry para enviar as alterações de configuração
- Para agentes alojados, utilize a opção Implementar Agentes Alojados na secção de Ferramentas
- Aguardar pela confirmação da implementação
- Atualize a vista de Recursos para ver o agente atualizado
Este processo simplificado mantém-no no seu ambiente de desenvolvimento, eliminando mudanças de contexto durante a implementação.
Considerações sobre implementação
Ao implementar agentes, considere:
Disponibilidade do modelo - Garanta que a implementação do modelo selecionado tem capacidade suficiente para a carga esperada. Monitorizar a utilização e escalar conforme necessário.
Dependências de ferramentas - Verifique se todas as ferramentas que o seu agente utiliza estão devidamente configuradas. A Pesquisa de Ficheiros requer armazenamentos vetoriais com documentos carregados, as ferramentas API precisam de credenciais válidas.
Clareza das instruções - Verifique novamente as instruções antes da implementação. As alterações após a implementação exigem reimplantação e podem afetar a experiência dos utilizadores.
Validação de testes - Confirme que os testes abrangentes estão concluídos. Implementar alterações não testadas arrisca problemas de produção.
Geração de código de integração
Uma vez implementados, os agentes precisam de se ligar às suas aplicações. A extensão Microsoft Foundry gera código de integração de exemplo que acelera este processo.
Processo de geração de código
Para gerar código de integração:
- Selecione o seu agente implementado na vista de Recursos do Azure (VS Code)
- Selecionar Ficheiro de Código Aberto entre as ações disponíveis
- A extensão apresenta opções estruturadas:
- Escolha o seu SDK preferido - Selecione o framework SDK para a sua integração
- Escolha a sua linguagem - Selecione a sua linguagem de programação (Python, JavaScript, C#, etc.)
- Escolha o seu método de autenticação - Selecione como a sua aplicação se autentica (identidade gerida, principal de serviço, interativo, etc.)
- A extensão gera código de exemplo que mostra como:
- Autenticar com o Microsoft Foundry
- Ligue-se ao seu agente específico
- Enviar mensagens usando a API Respostas
- Respostas do agente de processo
Padrões de integração de produção
Diferentes aplicações exigem abordagens de integração diferentes. Os padrões comuns incluem:
Integração com aplicações web
Integrar agentes em aplicações web para fornecer funcionalidades potenciadas por IA:
- Inicia conversas quando os utilizadores interagirem com o teu agente
- Enviar mensagens de utilizador ao agente através da API Respostas
- Mostrar as respostas dos agentes na sua interface de utilizador
- Manter o contexto das conversas entre as sessões do utilizador
Fluxos de trabalho orientados por API
Use agentes em fluxos de trabalho backend desencadeados por eventos ou agendamentos:
- Enviar dados estruturados como mensagens usando a API Respostas
- Processar as respostas dos agentes de forma programática
- Use as saídas dos agentes para impulsionar os próximos passos nos fluxos de trabalho
Implementações de chatbots
Construa interfaces conversacionais alimentadas por agentes:
- Mapear as sessões dos utilizadores para as conversas dos agentes
- Gerir a troca de mensagens em tempo real através da API Respostas
- Implementar indicadores de digitação enquanto os agentes processam pedidos
- Suporte a mídia rica nas respostas
Automatização em segundo plano
Implementar agentes para tarefas automatizadas a correr sem interação do utilizador:
- Agendar execuções de agentes para tarefas regulares
- Alimente os dados dos sistemas para os agentes usando a API Responses
- Saídas de agentes de processo para atualizar sistemas empresariais
- Monitorizar o desempenho e os resultados dos agentes
Considerações sobre a produção
Para executar com êxito agentes em produção, é necessário prestar atenção aos aspetos operacionais.
Monitorização e observabilidade
Acompanhe métricas-chave:
- Tempos de resposta e latência
- Taxas de sucesso na invocação de ferramentas
- Taxas de erro e padrões de falha
- Volume de conversas e contagem de mensagens
- Consumo de tokens por modelos
Estas métricas ajudam-no a identificar problemas de desempenho e a otimizar o comportamento dos agentes.
Segurança e conformidade
Implemente as melhores práticas de segurança:
- Use identidades geridas ou principais de serviço para autenticação
- Aplicar controlos de acesso com privilégios mínimos
- Encriptar dados sensíveis em trânsito e em repouso
- Ações e conversas dos agentes de auditoria
- Implementar políticas de retenção de dados em conformidade com as regulamentações
Gestão de custos
Monitorizar e otimizar custos:
- Acompanhar a utilização de tokens entre agentes e conversas
- Definir limites de comprimento de resposta para controlar custos
- Escolha modelos adequados que equilibrem capacidade e custo
- Implementar limitação de taxa para evitar picos inesperados de utilização
- Gerir a retenção do histórico de conversas para reduzir custos de armazenamento
Otimização do desempenho
Otimizar o desempenho do agente:
- Cache informação frequentemente solicitada
- Otimize as instruções para clareza e concisão
- Remover ferramentas desnecessárias que adicionam latência
- Monitorize a seleção dos modelos, pois alguns modelos são mais rápidos do que outros
- Implementar a gestão de timeout para operações de longa duração
Tratamento de erros e resiliência
Implementações robustas de agentes lidam com erros de forma elegante:
Falhas de rede - Implementar lógica de nova tentativa com backoff exponencial quando as chamadas à API falharem devido a questões de rede transitórias.
Falhas de ferramentas - Quando as ferramentas enfrentam um tempo limite ou um erro, certifique-se de que os agentes forneçam respostas de reserva úteis em vez de falharem silenciosamente.
Limitação de taxa - Gerir respostas de limites de taxa de Azure implementando estratégias de backoff e mecanismos de fila.
Entradas inválidas - Valide as entradas do utilizador antes de enviar para agentes, filtrando conteúdos maliciosos ou problemas de formatação.
Atualização dos agentes de produção
À medida que os requisitos evoluem, terá de atualizar os agentes implementados:
- Faça alterações no seu ambiente de desenvolvimento
- Teste cuidadosamente antes de implementar atualizações
- Implementar atualizações durante períodos de baixo tráfego sempre que possível
- Monitorizar problemas após a implementação
- Ter planos de retrocesso caso as atualizações causem problemas
O ID do agente mantém-se constante ao longo das atualizações, pelo que as integrações existentes continuam a funcionar com comportamentos atualizados.
Testar, implementar e integrar agentes transforma os esforços de desenvolvimento em valor de produção. Ao seguir abordagens sistemáticas de testes, tirar partido de ferramentas integradas de implementação e implementar padrões robustos de integração, pode entregar agentes de IA com confiança que melhoram as suas aplicações e automatizam fluxos de trabalho, mantendo a fiabilidade e segurança de nível empresarial.