Создайте агентные рабочие процессы для взаимодействий в чате в Azure Logic Apps

Применяется к: Azure Logic Apps (Расход + Стандарт)

Если вам нужна автоматизация на основе искусственного интеллекта, взаимодействующая с людьми, создайте рабочие процессы агента общения в Azure Logic Apps. Эти рабочие процессы используют естественный язык, циклы агента и большие языковые модели (LLM) для принятия решений и выполнения задач на основе предоставленных пользователем входных и вопросов, известных как запросы. Эти рабочие процессы лучше всего работают для автоматизации, управляемой пользователем, кратковременной или на основе сеансов.

В следующем примере рабочий процесс использует агент беседы для получения текущей погоды и отправки уведомлений по электронной почте:

В этом руководстве показано, как создать логическое приложение типа "Потребление" или "Стандартное," используя тип рабочего процесса разговорные агенты. Этот рабочий процесс выполняется с помощью предоставленных пользователем запросов и средств, созданных для выполнения задач. Общие сведения об агентических рабочих процессах см. в разделе "Рабочие процессы агента ИИ" в Azure Logic Apps.

Это важно

Рабочие процессы агентских разговорных систем потребления находятся в предварительном просмотре и подлежат дополнительным условиям использования для предварительных версий Microsoft Azure.

Предпосылки

• Учетная запись и подписка Azure. Получите бесплатную учетную запись Azure.

В зависимости от того, хотите ли вы создать приложение логики "Потребление" или "Стандартный", применяются следующие предварительные требования:

Потребление (предварительная версия)

• Ресурс приложения логики потребления, использующий тип рабочего процесса с именем "Конорационные агенты". См. статью "Создание рабочих процессов приложения логики потребления" на портале Azure.

  Рабочие процессы конверсационного агента не требуют настройки отдельной модели ИИ вручную. Рабочий процесс автоматически включает действие агента, использующее модель службы OpenAI Azure, размещенную в Microsoft Foundry. Рабочие процессы агента поддерживают только определенные модели. См. раздел "Поддерживаемые модели".

  Замечание

  Вы можете использовать только портал Azure для создания рабочих процессов разговорных агентов, а не "Visual Studio Code".

Для проверки подлинности и авторизации внешнего чата рабочие процессы агента потребления используют OAuth 2.0 с идентификатором Microsoft Entra.

Стандарт

• Учетная запись и подписка Azure. Получите бесплатную учетную запись Azure.

• Ресурс или проект логического приложения уровня "Стандартный", основанный на вашем опыте разработки:

  Опыт	Требование
  Портал Azure	Ресурс стандартного логического приложения. См. статью "Создание стандартных рабочих процессов" на портале Azure.
  Visual Studio Code	Стандартный проект логического приложения. См. статью "Создание стандартных рабочих процессов" в Visual Studio Code. Убедитесь, что у вас есть последнее расширение Azure Logic Apps.

  Замечание

  Действия по настройке беседного чата в основном одинаковы для портала Azure и Visual Studio Code. Примеры в этом руководстве представляют инструкции для каждого опыта взаимодействия, в которых процесс отличается в зависимости от ситуации.

• Один из следующих источников модели искусственного интеллекта:

  Замечание

  Рабочие процессы агента поддерживают только определенные модели. См. раздел "Поддерживаемые модели".

  Источник модели	Description
  Azure OpenAI	Ресурс службы Azure OpenAI с развернутой моделью службы Azure OpenAI. Вам потребуется имя ресурса при подключении агента в рабочем процессе к развернутой модели искусственного интеллекта в Службе Azure OpenAI. Для получения дополнительной информации см.: - Создание и развертывание ресурса Службы OpenAI Azure - Развертывание модели
  Шлюз ИИ поколения APIM	Учетная запись управления API Azure с API LLM для использования. Для получения дополнительной информации см.: - Шлюз искусственного интеллекта в службе "Управление API Azure" - Импорт Foundry API - Импорт API Azure OpenAI

• Проверка подлинности, используемая при подключении агента к модели ИИ.

  • Аутентификация управляемой идентификации

    Это подключение поддерживает проверку подлинности с помощью идентификатора Microsoft Entra с управляемым удостоверением. В производственных сценариях корпорация Майкрософт настоятельно рекомендует использовать управляемую идентичность, если это возможно. Этот вариант обеспечивает оптимальную и превосходную безопасность без дополнительных затрат. Azure управляет этим удостоверением, поэтому вам не нужно предоставлять конфиденциальную информацию или управлять ими, например учетными данными или секретами. Эта информация даже не доступна отдельным пользователям. Управляемые идентификаторы можно использовать для аутентификации доступа к любому ресурсу, который поддерживает проверку подлинности посредством Microsoft Entra.

    Чтобы использовать аутентификацию управляемого удостоверения, ресурс логического приложения типа 'Standard' должен быть включен с назначенным системой управляемым удостоверением. По умолчанию системно назначенное управляемое удостоверение включено в логическом приложении стандарта. В настоящее время это издание не поддерживает использование управляемой идентичности, назначаемой пользователем.

    Замечание

    Если удостоверение, назначаемое системой, отключено, включите удостоверение снова.

    Для удостоверения, присваиваемого системой, на основе принципа наименьшей привилегии требуется одна из следующих ролей для управления доступом на основе ролей Microsoft Entra (RBAC).

    Источник модели	Role
    Ресурс службы Azure OpenAI	- Пользователь OpenAI Cognitive Services (наименее привилегированный) - Участник службы OpenAI в Cognitive Services

    Дополнительные сведения о настройке управляемой идентичности см. в следующем источнике:

    • Проверка подлинности доступа и подключений с помощью управляемых удостоверений в Azure Logic Apps
    • Управление доступом на основе ролей для Службы Azure OpenAI
    • Лучшие практики для ролей Microsoft Entra

  • Проверка подлинности на основе URL-адресов и ключей

    Это подключение поддерживает проверку подлинности с помощью URL-адреса конечной точки и ключа API для модели ИИ. Однако перед созданием подключения вам не нужно вручную находить эти значения. Значения автоматически отображаются при выборе источника данных модели.

    Это важно

    Используйте этот параметр проверки подлинности только для примеров, приведенных в этом руководстве, поисковых сценариях, непроизводственных сценариях или если политика вашей организации указывает, что невозможно использовать проверку подлинности управляемого удостоверения.

    Как правило, убедитесь, что вы защищаете конфиденциальные данные и персональные данные, такие как учетные данные, секреты, ключи доступа, строки подключения, сертификаты, отпечатки и аналогичные сведения с наивысшим доступным или поддерживаемым уровнем безопасности. Не сохраняйте конфиденциальные данные в жестком коде, делитесь с другими пользователями или сохраняйте в виде обычного текста в любом месте, к которому могут получить доступ другие пользователи. Настройте план для смены или отмены секретов в случае, если они скомпрометировались.

    Дополнительные сведения можно найти здесь

    • Рекомендации по защите секретов
    • Секреты в Azure Key Vault
    • Автоматизация смены секретов в Azure Key Vault

• Чтобы следовать примерам, вам нужна учетная запись электронной почты для отправки электронной почты.

  В примерах этого руководства используется учетная запись Outlook.com. В собственных сценариях можно использовать любую поддерживаемую службу электронной почты или приложение для обмена сообщениями в Azure Logic Apps, например Office 365 Outlook, Microsoft Teams, Slack и т. д. Настройка для других служб электронной почты или приложений аналогична примерам, но имеет незначительные отличия.

Ограничения и известные проблемы

В следующей таблице описаны текущие ограничения и известные проблемы в этом выпуске.

Логическое приложение	Ограничения или известные проблемы
Both	Чтобы создать инструменты для вашего агента, применяются следующие ограничения: — Можно добавлять только действия, а не триггеры. — Средство должно начинаться с действия и всегда должно содержать как минимум одно действие. — средство работает только внутри агента, где существует это средство. — Действия потока управления не поддерживаются.
Consumption	— Вы можете создавать рабочие процессы агента потребления только на портале Azure, а не в Visual Studio Code. — Модель искусственного интеллекта, которая используется агентом, может исходить из любого региона, поэтому расположение данных для определенного региона не гарантируется для данных, которые обрабатывает модель. — Действие агента ограничивается на основе количества используемых токенов.
Стандарт	— неподдерживаемые типы рабочих процессов: stateless Общие ограничения в службе Azure OpenAI и Azure Logic Apps см. в статье: - Квоты и ограничения службы Azure OpenAI - Ограничения и конфигурация Azure Logic Apps

Поддерживаемые модели службы OpenAI Azure для рабочих процессов агента

В следующем списке указаны модели ИИ, которые можно использовать с агентическими рабочими процессами:

Потребление (предварительная версия)

Цикл агента автоматически использует одну из следующих моделей службы Azure OpenAI:

• гпт-4о-мини
• gpt-5o-mini

Это важно

Модель искусственного интеллекта, используемая циклом агента, может происходить из любого региона, поэтому для данных, обрабатываемых моделью, не гарантируется размещение в определенном регионе.

Стандарт

Цикл агента может использовать одну из следующих моделей:

• gpt-5
• gpt-4.1
• gpt-4.1-mini
• gpt-4.1-nano
• gpt-4o
• гпт-4о-мини
• gpt-4
• gpt-35-turbo

Выставление счетов

• Потребление: выставление счетов осуществляется по модели "оплата по мере использования". Ценообразование цикла агента основано на количестве токенов, которые используются каждым действием агента, и отображаются в счете как корпоративные единицы. Чтобы получить информацию о конкретных ценах, см. цены на Azure Logic Apps.

• Стандартный: хотя агентические рабочие процессы не несут дополнительных расходов, использование модели искусственного интеллекта взимает плату. Дополнительные сведения см. в калькуляторе цен Azure.

Создание рабочего процесса для разговорного агента

В следующем разделе показано, как начать создание рабочего процесса агента беседы.

Потребление (предварительная версия)

Тип рабочего процесса " Агенты беседы" создает частичный рабочий процесс, который начинается с требуемого триггера с именем "При запуске нового сеанса чата". Рабочий процесс также включает пустое действие агента по умолчанию .

Чтобы открыть этот частичный рабочий процесс, выполните следующие действия.

1. В портал Azure откройте ресурс приложения логики потребления.

2. На боковой панели ресурсов в разделе "Средства разработки" выберите конструктор, чтобы открыть частичный рабочий процесс агента.

   В конструкторе показан частичный рабочий процесс, который начинается с требуемого триггера с именем "При запуске нового сеанса чата". Под триггером появится пустое действие Агент с именем Дефолтный агент. Для этого сценария вам не нужна другая настройка триггера.

   

3. Перейдите к следующему разделу, чтобы настроить цикл агента.

Стандарт

На основе используемого интерфейса разработки начните с создания нового рабочего процесса.

Создание агентического рабочего процесса на портале Azure

1. На портале Azure откройте ресурс стандартного логического приложения.

2. На боковой панели ресурса в разделе "Рабочие процессы" выберите "Рабочие процессы".

3. На панели инструментов страницы "Рабочие процессы" нажмите кнопку "Создать>".

4. В области создания рабочего процесса выполните следующие действия.

   1. В поле "Имя рабочего процесса" введите имя рабочего процесса.

   2. ВыберитеРазговорные агенты>Создать.

      

      Откроется конструктор и отображается частичный рабочий процесс, который начинается с необходимого триггера с именем "При запуске нового сеанса чата " и пустого действия агента , которое необходимо настроить позже.

      

   Прежде чем сохранить рабочий процесс, необходимо выполнить следующие задачи установки для действия агента :

   • Подключите агент к модели ИИ. Вы завершите эту задачу в следующем разделе.

   • Укажите инструкции агента, использующие естественный язык, чтобы описать роли, которые играет агент, задачи, которые агент может выполнять, и другие сведения, чтобы помочь агенту лучше понять, как работать. Вы также завершите эту задачу в следующем разделе.

5. Перейдите к следующему разделу, чтобы настроить цикл агента.

Создание агентического рабочего процесса в Visual Studio Code

1. В Visual Studio Code откройте рабочую область для проекта логического приложения Standard.

2. На панели действий выберите значок файлов, который открывает окно проводника для отображения проекта.

3. В окне обозревателя в контекстном меню папки проекта выберите "Создать рабочий процесс".

4. Выберите шаблон рабочего процесса с именем "Агент беседы".

5. Введите имя рабочего процесса и нажмите Enter.

   Теперь в проекте появится новая папка рабочего процесса. Эта папка содержит файлworkflow.json , содержащий базовое определение JSON рабочего процесса.

6. В контекстном меню файлаworkflow.json выберите "Открыть конструктор".

   Откроется конструктор и отображается частичный рабочий процесс, который начинается с требуемого триггера с именем "При запуске нового сеанса чата " и пустом действии агента по умолчанию , которое необходимо настроить позже.

   

7. Перейдите к следующему разделу, чтобы настроить цикл агента.

Замечание

Если вы попытаетесь сохранить рабочий процесс сейчас, панель инструментов конструктора отображает красную точку на кнопке "Ошибки ". Конструктор оповещает об этой ошибке, так как цикл агента требует настройки до того, как вы сможете сохранить какие-либо изменения. Однако вам сейчас не нужно выполнять настройку цикла агента. Вы можете продолжать создавать рабочий процесс. Просто не забудьте настроить цикл агента перед сохранением рабочего процесса.

Настройка или просмотр модели ИИ

Чтобы настроить или просмотреть модель ИИ для агента, выполните действия, основанные на типе приложения логики:

Потребление (предварительная версия)

По умолчанию агент автоматически использует модель Azure OpenAI, доступную в регионе приложения логики. Некоторые регионы поддерживают gpt-4o-mini, а другие поддерживают gpt-5o-mini.

Чтобы просмотреть модель, которую использует агент, выполните следующие действия.

1. В конструкторе выберите строку заголовка в действии агента по умолчанию, чтобы открыть область сведений.

2. На вкладке "Параметры " параметр "Идентификатор модели" отображает модель Azure OpenAI, которую использует рабочий процесс, например:

   

3. Перейдите к следующему разделу, чтобы переименовать действие агента.

Стандарт

1. В конструкторе выберите заголовок действия агента, чтобы открыть панель Создать подключение.

   Эта область открывается только в том случае, если у вас нет существующего рабочего подключения.

2. В разделе "Создание нового подключения " укажите следующие сведения:

   Параметр	Обязательно	Ценность	Description
   Имя подключения	Да	< имя подключения>	Имя, используемое для подключения к модели искусственного интеллекта. В этом примере используется fabrikam-azure-ai-connection.
   Источник модели агента	Да	- Azure OpenAI - Шлюз ИИ поколения APIM	Источник модели ИИ в ресурсе Службы OpenAI Azure или API LLM в учетной записи управления API Azure.
   Тип проверки подлинности	Да	- Управляемый идентитет - Проверка подлинности на основе URL-адресов и ключей	Тип аутентификации, используемый для проверки и авторизации доступа удостоверения к модели искусственного интеллекта. - Управляемое удостоверение требует, чтобы ваше логическое приложение "Стандартный" было с включенным управляемым удостоверением и настроенными необходимыми ролями для доступа на основе ролей. Дополнительные сведения см. в разделе Необходимые условия. - Для проверки подлинности на основе URL-адресов и ключей требуется URL-адрес конечной точки и ключ API для модели ИИ. Эти значения автоматически отображаются при выборе источника модели. Важно: только для примеров и изучения можно использовать URL-адрес и проверку подлинности на основе ключей. В рабочих сценариях используйте управляемое удостоверение.
   Subscription	Да	< Подписка Azure>	Выберите подписку Azure для ресурса Службы Azure OpenAI или учетной записи управления API Azure.
   Ресурс Azure OpenAI	Да, только если источником модели агента является Azure OpenAI	< Azure-OpenAI-Service-resource-name>	Выберите ресурс службы Azure OpenAI.
   Служба управления API Azure (предварительная версия)	Да, только если источником модели агента является ШЛЮЗ ИИ поколения APIM.	< API-Management-account>	Выберите учетную запись управления API Azure.
   API службы управления API Azure	Да, только если источником модели агента является ШЛЮЗ ИИ поколения APIM.	< API-Management-LLM-API>	Выберите API LLM в службе "Управление API Azure".
   Конечная точка API	Да	Заполняется автоматически	URL-адрес конечной точки для модели искусственного интеллекта в Службе OpenAI Azure или API LLM в службе управления API Azure. В этом примере используется https://fabrikam-azureopenai.openai.azure.com/.
   Ключ API	Да, только если тип проверки подлинности — URL-адрес и проверка подлинности на основе ключей	Заполняется автоматически	Ключ API для модели искусственного интеллекта в Службе OpenAI Azure или API LLM в службе управления API Azure.

   Например, если выбрать Azure OpenAI в качестве источника модели и управляемого удостоверения для проверки подлинности, сведения о подключении выглядят следующим образом:

   

3. По завершении нажмите кнопку "Создать".

   Если вы хотите создать другое подключение, на вкладке "Параметры " прокрутите вниз и выберите "Изменить подключение".

   Замечание

   Если подключение к вашей модели неверно, список моделей ИИ отображается недоступным.

4. Перейдите к следующему разделу, чтобы переименовать действие агента.

Переименование действия агента

Обновите имя действия агента, чтобы четко определить назначение агента, выполнив следующие действия:

1. В конструкторе выберите заголовок действия агента, чтобы открыть панель информации о действии агента.

2. В области сведений выберите имя действия агента и введите новое имя, например Weather agent.

   

3. Перейдите к следующему разделу, чтобы указать инструкции для цикла агента.

Настройка инструкций для цикла обработки агента

Цикл агента требует инструкций, описывающих роли, которые он может выполнять, и задачи, которые он может осуществлять. Чтобы помочь циклу агента узнать и понять эти обязанности, можно также включить следующие сведения:

• Структура рабочего процесса
• Доступные действия
• Любые ограничения или лимиты
• Взаимодействие для определенных сценариев или особых случаев

Чтобы получить наилучшие результаты, предоставьте четкие указания и будьте готовы итеративно уточнять ваши инструкции.

1. В поле "Инструкции для агента" введите инструкции , необходимые циклу агента для понимания ее роли и задач.

   В этом примере в примере агента погоды используются следующие примеры инструкций, в которых вы позже задаете вопросы и предоставляете собственный адрес электронной почты для тестирования:

   You're an AI agent that answers questions about the weather for a specified location. You can also send a weather report in email if you're provided email address. If no address is provided, ask for an email address.
   
   Format the weather report with bullet lists where appropriate. Make your response concise and useful, but use a conversational and friendly tone. You can include suggestions like "Carry an umbrella" or "Dress in layers".
   

   Ниже приведен пример:

   

2. Теперь вы можете сохранить рабочий процесс. На панели инструментов конструктора выберите Сохранить.

Проверка ошибок

Чтобы убедиться, что рабочий процесс не имеет ошибок на этом этапе, выполните следующие действия на основе приложения логики и среды разработки.

Потребление (предварительная версия)

1. На панели инструментов конструктора выберите "Чат".

2. В клиентском интерфейсе чата задайте следующий вопрос: What is the current weather in Seattle?

3. Убедитесь, что ответ является ожидаемым, например:

   

4. Вернитесь к рабочему процессу в конструкторе.

5. На боковой панели рабочего процесса в разделе "Средства разработки" выберите журнал выполнения.

6. На странице журнала выполнения в таблице запусков выберите последний запуск рабочего процесса.

   Замечание

   Если страница не отображает никаких запусков, на панели инструментов нажмите кнопку "Обновить".

   Если в столбце "Состояние " отображается состояние "Выполнение ", рабочий процесс агента по-прежнему работает.

   Откроется представление мониторинга и отображаются операции рабочего процесса со своим состоянием. Откроется область журнала агента и отображаются инструкции по циклу агента, предоставленные ранее. На панели также показан ответ агента.

   

   У действия агента нет средств для использования в настоящее время, что означает, что цикл агента не может выполнять никаких конкретных действий, таких как отправка электронной почты в список подписчиков, пока не создадите средства, необходимые циклу агента для выполнения задач.

7. Вернитесь к дизайнеру. На панели инструментов представления мониторинга нажмите кнопку "Изменить".

Стандарт

Проверка ошибок на портале Azure

1. На панели инструментов конструктора выберите "Чат".

2. В клиентском интерфейсе чата задайте следующий вопрос: What is the current weather in Seattle?

3. Убедитесь, что ответ является ожидаемым, например:

   

4. Вернитесь к рабочему процессу в конструкторе.

5. На боковой панели рабочего процесса в разделе "Сервис" выберите "Журнал выполнения".

6. На странице "Журнал выполнения", на вкладке "Журнал выполнения", выберите последний запуск рабочего процесса.

   Замечание

   Если страница не отображает никаких запусков, на панели инструментов нажмите кнопку "Обновить".

   Если в столбце "Состояние " отображается состояние "Выполнение ", рабочий процесс агента по-прежнему работает.

   Откроется представление мониторинга и отображаются операции рабочего процесса со своим состоянием. Откроется область журнала агента и отображаются инструкции по циклу агента, предоставленные ранее. На панели также показан ответ агента.

   

   Однако в цикле агента нет средств для использования в настоящее время, что означает, что цикл агента на самом деле не может выполнять какие-либо определенные действия, такие как отправка электронной почты, пока не создадите средства, необходимые циклу агента для выполнения задач. Вы даже можете получить сообщение электронной почты, отклоненное сервером электронной почты.

7. Вернитесь к дизайнеру. На панели инструментов представления мониторинга нажмите кнопку "Изменить".

Проверка ошибок в Visual Studio Code

1. В окне обозревателя проекта приложения логики разверните папку с именем рабочего процесса и перейдите в файл workflow.json .

2. В контекстном меню файла выберите "Обзор", который запускает сеанс отладки.

3. На странице "Обзор" выберите "Чат".

4. В клиентском интерфейсе чата задайте следующий вопрос: What is the current weather in Seattle?

5. Убедитесь, что ответ является ожидаемым, например:

   

6. Вернитесь на страницу обзора .

7. В разделе "Журнал выполнения" выберите последний запуск рабочего процесса.

   Замечание

   Если страница не отображает никаких запусков, на панели инструментов нажмите кнопку "Обновить".

   Если в столбце "Состояние " отображается состояние "Выполнение ", рабочий процесс агента по-прежнему работает.

   Откроется представление мониторинга и отображаются операции рабочего процесса со своим состоянием. Откроется область журнала агента и отображаются инструкции по циклу агента, предоставленные ранее. На панели также показан ответ агента.

   Однако в цикле агента нет средств для использования в настоящее время, что означает, что цикл агента на самом деле не может выполнять какие-либо определенные действия, такие как отправка электронной почты, пока не создадите средства, необходимые циклу агента для выполнения задач. Вы даже можете получить сообщение электронной почты, отклоненное сервером электронной почты.

8. На панели инструментов отладки нажмите кнопку "Остановить ", чтобы закрыть сеанс отладки.

9. Вернитесь к дизайнеру.

Создать инструмент для получения данных о погоде

Чтобы агент выполнял предварительно созданные действия, доступные в Azure Logic Apps, необходимо создать один или несколько средств для использования цикла агента. Инструмент должен содержать по крайней мере одно действие и только эти действия. Цикл агента вызывает средство с помощью определенных аргументов.

В этом примере цикл агента нуждается в инструменте, который получает прогноз погоды. Вы можете создать это средство, выполнив следующие действия.

1. В конструкторе, внутри действия агента и в разделе "Добавить инструмент", выберите знак плюса (+), чтобы открыть область, в которой можно просмотреть доступные действия.

2. В области "Добавление действия" выполните общие действия для приложения логики, чтобы добавить действие, которое лучше всего подходит для вашего сценария.

   В этом примере используется действие MSN Weather с именем Get current weather.

   После выбора действия контейнер инструментов и выбранное действие отображаются в цикле агента в конструкторе. Обе области сведений также открываются одновременно.

   

3. В области сведений о средстве переименуйте инструмент, чтобы описать его назначение. В этом примере используйте Get weather.

4. На вкладке "Сведения"введите описание средства. В этом примере используйте Get the weather for the specified location.

   

   В разделе "Описание" раздел "Параметры агента" применяется только для конкретных вариантов использования. Дополнительные сведения см. в разделе "Создание параметров агента".

5. Перейдите к следующему разделу, чтобы узнать больше о параметрах агента, их вариантах использования и способах их создания на основе этих вариантов использования.

Создание параметров агента для действия "Получение текущей погоды"

Действия обычно имеют параметры, требующие указания используемых значений. Действия в инструментах почти одинаковы, за исключением одного отличия. Можно создать параметры агента, которые используются циклом агента для определения значений параметров в действиях инструментов. Вы можете указать созданные моделью выходные данные, значения из немоделированных источников или комбинацию. Дополнительные сведения см. в разделе "Параметры агента".

В следующей таблице описаны сценарии использования для создания параметров агента и места, где их следует создавать в зависимости от сценария использования:

Кому	Где создать параметр агента
Используйте только созданные моделью выходные данные. Поделитесь с другими операциями в том же инструменте.	Начните с параметра действия. Подробные инструкции см. только в разделе "Использование созданных моделью выходных данных".
Используйте немодельные значения.	Параметры агента не требуются. Этот интерфейс совпадает с обычным интерфейсом настройки действий в Azure Logic Apps, но повторяется для удобства использования значений из немоделных источников.
Используйте созданные моделью выходные данные с немоделными значениями. Поделитесь с другими операциями в том же инструменте.	Начните с средства в разделе "Параметры агента". Подробные инструкции см. в разделе "Использование выходных данных модели" и немоделированных значений.

Использовать только созданные моделью выходные данные

Для параметра действия, использующего только созданные моделью выходные данные, создайте параметр агента, выполнив следующие действия:

1. В средстве выберите действие, чтобы открыть область сведений.

   В этом примере действие — Получение текущей погоды.

2. На вкладке "Параметры" щёлкните на поле параметра, чтобы отобразить параметры.

3. В правом краю поля "Расположение " нажмите кнопку "Звезды".

   Эта кнопка имеет следующую подсказку: выберите, чтобы создать параметр агента.

   

   В окне параметра агента create отображаются поля "Имя", "Тип" и " Описание ", которые предварительно заполнены из параметра исходного действия.

   В следующей таблице описываются поля, определяющие параметр агента:

   Параметр	Ценность	Description
   Имя	< agent-parameter-name>	Имя параметра агента.
   Тип	< тип данных параметра агента>	Тип данных параметра агента.
   Описание	< agent-parameter-description>	Описание параметра агента, которое легко определяет назначение параметра.

   Замечание

   Корпорация Майкрософт рекомендует следовать определению Swagger действия. Например, для действия "Получить текущую погоду", которое находится в соединителе MSN Weather "shared", размещенном и управляемом глобальным мультитенантным Azure, см. статью технической справки по соединителю MSN Weather.

4. Когда будете готовы, нажмите Создать.

   В следующем примере показано действие "Получить текущую погоду " с параметром агента location :

   

5. Сохраните рабочий процесс.

Использование значений из немоделных источников

Для значения параметра действия, использующего только немодельные значения, выберите вариант, который лучше всего подходит для вашего варианта использования:

Использование выходных данных из предыдущих операций в рабочем процессе

Чтобы просмотреть и выбрать из этих выходных данных, выполните следующие действия.

1. Выберите внутри поля параметра и щелкните значок молнии, чтобы открыть список динамического содержимого.

2. В списке в разделе триггера или действия выберите нужные выходные данные.

3. Сохраните рабочий процесс.

Использование результатов из выражений

Чтобы создать выражение, выполните следующие действия.

1. Выберите внутри поля параметра и щелкните значок функции, чтобы открыть редактор выражений.

2. Выберите из доступных функций, чтобы создать выражение.

3. Сохраните рабочий процесс.

Дополнительные сведения см. в руководстве по функциям выражений рабочих процессов в Azure Logic Apps.

Использование выходных данных модели и немоделных значений

В некоторых сценариях может потребоваться указать значение параметра действия, которое использует как результаты, созданные моделью, так и значения, не связанные с моделью. Например, может потребоваться создать текст электронной почты, который использует статический текст, немодельные выходные данные из предыдущих операций в рабочем процессе и выходные данные, созданные моделью.

Для этих сценариев создайте параметр агента в средстве, выполнив следующие действия.

1. В конструкторе выберите средство, в котором нужно создать параметр агента.

2. На вкладке "Сведения" в разделе "Параметры агента" выберите "Создать параметр".

3. Разверните новый параметр агента и укажите следующие сведения, чтобы они соответствовали деталям параметров действия.

   В этом примере пример действия — Получение текущей погоды.

   Замечание

   Корпорация Майкрософт рекомендует следовать определению Swagger действия. Например, для получения этих сведений о действии Получить текущую погоду, см. статью технического справочника о соединителе MSN Weather. Пример действия предоставляется управляемым коннектором MSN Weather, размещенным в общем кластере в облачной системе Azure с поддержкой нескольких арендаторов.

   Параметр	Ценность	Description
   Имя	< agent-parameter-name>	Имя параметра агента.
   Тип	< тип данных параметра агента>	Тип данных параметра агента.
   Описание	< agent-parameter-description>	Описание параметра агента, которое легко определяет назначение параметра. Вы можете выбрать один из следующих параметров или объединить их для предоставления описания: — Обычный литеральный текст с такими сведениями, как назначение параметра, допустимые значения, ограничения или ограничения. — выходные данные из предыдущих операций в рабочем процессе. Чтобы просмотреть и выбрать эти выходные данные, выберите в поле "Описание ", а затем щелкните значок молнии, чтобы открыть список динамического содержимого. В списке выберите нужные выходные данные. — Результаты из выражений. Чтобы создать выражение, выберите внутри поля "Описание ", а затем щелкните значок функции, чтобы открыть редактор выражений. Выберите из доступных функций, чтобы создать выражение.

   По завершении в разделе "Параметры агента" появится новый параметр агента.

4. В конструкторе, в инструменте, выберите действие, чтобы открыть область сведений о действии.

5. На вкладке "Параметры" выберите в поле параметра, чтобы отобразить варианты, а затем выберите значок робота.

6. В списке параметров агента выберите параметр агента, определенный ранее.

   Готовое средство получения текущей погоды выглядит следующим образом:

   

7. Сохраните рабочий процесс.

Создание средства отправки электронной почты

Для многих сценариев агент обычно нуждается в нескольких инструментах. В этом примере цикл агента нуждается в инструменте, отправляющем отчет о погоде по электронной почте.

Чтобы создать это средство, выполните следующие действия.

1. В конструкторе, в агенте, рядом с существующим инструментом выберите знак плюса (+), чтобы добавить действие.

2. В области "Добавление действия" выполните следующие общие действия , чтобы выбрать другое действие для нового инструмента.

   В примерах используется действие Outlook.com с именем Send an email (V2).

   Как и раньше, после выбора действия новое средство и действие отображаются в цикле агента в конструкторе одновременно. Обе области сведений открываются одновременно.

   

3. В области сведений о средстве переименуйте инструмент, чтобы описать его назначение. В этом примере используйте Send email.

4. На вкладке "Сведения"введите описание средства. В этом примере используйте Send current weather by email.

   

Создание параметров агента для действия "Отправка сообщения электронной почты (V2)"

За исключением различных параметров агента для настройки действия Отправка сообщения электронной почты (V2), шаги в этом разделе почти совпадают с шагами для создания параметров агента для действия "Получить текущую погоду".

• Выполните предыдущие общие действия, чтобы создать параметры агента для значений параметров в действии "Отправить сообщение электронной почты (V2).

  Действие должно иметь три параметра агента с именем To, Subject и Body. Определение Swagger действия см. в разделе "Отправка сообщения электронной почты( версия 2)".

  После завершения примера действия используются ранее определенные параметры агента, как показано на следующем рисунке:

  

  Готовое средство отправки электронной почты выглядит следующим образом:

  

Рекомендации по лучшим практикам для циклов агентов и инструментов

В следующих разделах приведены рекомендации, передовые методы и другие рекомендации, которые помогут вам создать лучшие процессы агентов и инструменты.

Циклы агента

В следующем руководстве приведены лучшие практики для агентских циклов.

Прототип агента: циклы и инструменты с действиями Compose

Вместо того чтобы использовать реальные действия и активные соединения для прототипирования циклов и инструментов агента, используйте действия Compose для "эмуляции" или моделирования фактических действий. Этот подход обеспечивает следующие преимущества:

• Действия Compose не создают побочных эффектов, что делает их полезными для генерации идей, проектирования и тестирования.

• Вы можете разрабатывать и уточнять инструкции для циклических операций агентов, подсказки, а также названия и описания инструментов, параметры и описания агентов — и всё это без необходимости настраивать и использовать активные подключения.

• При подтверждении того, что цикл и инструменты агента работают только с действиями Compose , вы можете переключиться на фактические действия.

• При переключении на фактические действия необходимо перенаправить или повторно создать параметры агента для работы с фактическими действиями, которые могут занять некоторое время.

Управление длиной контекста истории чата

Цикл агента поддерживает журнал чата или контекст, включая вызовы инструментов, в зависимости от текущего ограничения на количество маркеров или сообщений для сохранения и передачи в модель для следующего взаимодействия. Со временем журнал цикла агента растет и в конечном итоге превышает ограничение длины контекста модели или максимальное количество входных маркеров. Модели различаются по их длине контекста.

Например, gpt-4o поддерживает 128 000 входных маркеров, где каждый маркер имеет 3-4 символа. Когда журнал циклов агента приближается к длине контекста модели, рассмотрите удаление устаревших или неуместных сообщений, чтобы не превышать предел.

Ниже приведены некоторые способы сокращения истории циклов агента.

• Уменьшите размер результатов из инструментов с помощью действия Compose. Для получения дополнительной информации см. Инструменты – Лучшие практики.

• Тщательно разрабатывайте инструкции и подсказки цикла агента, чтобы управлять поведением модели.

• Экспериментальная возможность: у вас есть возможность попробовать сокращение истории чата, чтобы уменьшить максимальное количество токенов или сообщений для сохранения в журнале чата и передачи в модель.

  Цикл агента имеет почти те же расширенные параметры, что и встроенный соединитель поставщика услуг Azure OpenAI, за исключением расширенного параметра типа сокращения журнала агента , который существует только в действии агента. Этот параметр управляет историей, которую ведет цикл агента, исходя из максимального числа токенов или сообщений.

  Эта возможность находится в активной разработке и может не работать для всех сценариев. Можно изменить параметр Тип сокращения истории агента, чтобы уменьшить ограничения на маркеры или сообщения. Затем установите нужный числовой предел.

  Чтобы попробовать возможность, выполните следующие действия.

  1. В конструкторе выберите заголовок действия агента, чтобы открыть панель сведений.

  2. На вкладке "Параметры" найдите раздел "Дополнительные параметры ".

  3. Проверьте, существует ли параметр с именем Agent History Reduction Type. В противном случае откройте список дополнительных параметров и выберите этот параметр.

  4. В списке тип сокращения истории агентов выберите один из следующих вариантов:

     Вариант	Description
     Сокращение количества маркеров	Отображает параметр с именем "Максимальное число маркеров". Указывает максимальное количество маркеров в журнале циклов агента для сохранения и передачи в модель для следующего взаимодействия. Значение по умолчанию зависит от используемой в настоящее время модели в Службе Azure OpenAI. Ограничение по умолчанию — 128 000.
     Сокращение количества сообщений	Отображает параметр с именем "Число сообщений". Указывает максимальное количество сообщений в журнале циклов агента для сохранения и передачи в модель для следующего взаимодействия. Ограничение по умолчанию не существует.

Tools

В следующих рекомендациях приведены лучшие практики для инструментов.

• Наиболее важным значением для инструмента является его имя. Убедитесь, что имя является кратким и описательным.

• Описание инструмента предоставляет полезный и информативный контекст для инструмента.

• Имя и описание инструмента имеют ограничения на символы.

  Некоторые ограничения применяются моделью в службе Azure OpenAI во время выполнения, а не при сохранении изменений в цикле агента в рабочем процессе.

• Слишком много инструментов в одном цикле выполнения агента может негативно повлиять на его качество.

  Хороший общий руководящий принцип рекомендует, чтобы цикл агента включает не более 10 инструментов. Однако это руководство зависит от модели, используемой службой Azure OpenAI.

• В инструментах для действий необязательно, чтобы все входные данные поступали из модели.

  Вы можете точно управлять входными данными действий из источников, отличных от модели, и входных данных, поступающих из модели. Например, предположим, что средство имеет действие, которое отправляет сообщение электронной почты. Вы можете предоставить обычный и в основном статический текст электронной почты, но использовать созданные моделью выходные данные для части этого текста электронной почты.

• Настройте или преобразуйте результаты средства перед их передачей в модель.

  Вы можете изменить результаты из средства перед их передачей в модель с помощью действия Compose. Этот подход обеспечивает следующие преимущества:

  • Повышение качества отклика путем уменьшения неуместного контекста , который передается в модель. Вы отправляете только нужные поля из большого ответа.

  • Уменьшите издержки на оплату счетов за токены, которые передаются в модель, и предотвращайте превышение ограничения модели на длину контекста, то есть на максимальное количество токенов, которое может быть передано в модель. Вы отправляете только необходимые поля.

  • Объедините результаты из нескольких действий в средстве.

  • Вы можете симулировать результаты работы инструмента, чтобы эмулировать ожидаемые результаты от фактических действий. Тестовые действия оставляют данные без изменений в источнике и не влекут за собой расходы на использование ресурсов за пределами Azure Logic Apps.

Параметры агента

Ниже приведены рекомендации по параметрам агента.

• Имя является наиболее важным значением параметра агента. Убедитесь, что имя является кратким и описательным.

• Описание параметра агента предоставляет важный и полезный контекст для инструмента.

Активация или запуск рабочего процесса

Вы можете активировать или запустить рабочие процессы агента общения следующими способами в зависимости от среды развертывания:

Окружающая среда	Description
Непроизводство	На панели инструментов конструктора рабочих процессов выберите "Чат" , чтобы вручную запустить сеанс чата с агентом беседы на портале Azure. Важно. Этот метод предназначен только для тестовой деятельности. Тестирование на основе портала использует временный ключ разработчика. Внешние пользователи или рабочие системы не могут использовать этот ключ. Дополнительные сведения см. в разделе "Проверка подлинности и авторизация".
Производство	Для организации доступа к циклу конверсационного агента необходимо настроить аутентификацию для внешних пользователей или клиентов, таких как веб-сайты, мобильные приложения, боты и другие службы Azure. Затем он может активировать рабочий процесс с помощью URL-адреса клиента чата.

В следующей таблице описывается, как пользователи или клиенты чата используют URL-адрес клиента чата для запуска рабочего процесса в рабочей среде:

Тип рабочего процесса	Использование URL-адреса клиента чата	Требуемая проверка подлинности
Потребление	Откройте URL-адрес в браузере или вставьте URL-адрес в элемент HTML iFrame .	OAuth 2.0 с идентификатором Microsoft Entra
Стандарт	Откройте URL-адрес в браузере, вставьте URL-адрес в элемент iFrame или, если вы используете триггер запроса , вызовите URL-адрес HTTP триггера.	Управляемое удостоверение или простая проверка подлинности

Чтобы внедрить URL-адрес клиента чата в элемент HTML iFrame, используйте следующий формат:

Тип рабочего процесса	Html-элемент iFrame
Consumption	<iframe src="https://agents.<region>.logic.azure.com/scaleunits/<scale-unit-ID>/flows/<workflow-ID>/agentChat/IFrame" title="<chat-client-name>"></iframe>
Стандарт	<iframe src="https://<logic-app-name>.azurewebsites.net/api/agentsChat/<workflow-name>/IFrame" title="<chat-client-name>"></iframe>

Проверка подлинности и авторизация

Для непроизводственных действий, таких как проектирование, разработка и быстрое тестирование, портал Azure предоставляет, управляет и использует ключ разработчика для запуска рабочего процесса и выполнения действий от вашего имени. В следующем списке рекомендуется несколько лучших практик для обработки этого ключа разработчика:

• Используйте ключ разработчика строго как средство на этапе разработки для аутентификации и авторизации.

• Перед тем как предоставить рабочий процесс вашего агента беседы другим агентам, для автоматизации или для более широких групп пользователей, выберите миграцию на подписанный SAS с ограничениями сети или используйте следующие методы проверки подлинности и авторизации для внешнего чата, в зависимости от типа вашего рабочего процесса агента беседы:

  Рабочий процесс	Authentication
  Consumption	OAuth 2.0 с идентификатором Microsoft Entra
  Стандарт	Управляемое удостоверение, Easy Auth (аутентификация службы приложений)

  Если любой элемент за пределами сессии вашего портала Azure должен вызывать или взаимодействовать с рабочим процессом, не используйте ключ разработчика.

Когда вы будете готовы выпустить агентский рабочий процесс в рабочую среду, выполните действия по миграции, чтобы подготовиться к проверке подлинности и авторизации в рабочей среде. Дополнительные сведения см. в разделе "Проверка подлинности и авторизация".

Миграция на рабочую проверку подлинности

1. В ресурсе приложения логики настройте следующую проверку подлинности на основе типа рабочего процесса:

   Рабочий процесс	Authentication
   Consumption	OAuth 2.0 с Microsoft Entra ID, создав политику авторизации агента в логическом приложении. Чтобы создать эту политику, выполните следующие действия. 1. Выполните общие действия, чтобы создать политику, но вместо них используйте следующие шаги. 2. Выберите Azure Active Directory (AAD). 3. Выберите правило авторизации агента (для разговорных агентов). 4. В разделе "Идентификаторы объектов" введите идентификатор объекта для каждого пользователя, приложения или корпоративного приложения, который может получить доступ к циклу агента. 5. По завершении на панели инструментов нажмите кнопку "Сохранить". Для получения дополнительной информации см.: - Поиск важных идентификаторов для пользователя - Объекты приложения и субъекта-службы в идентификаторе Microsoft Entra
   Стандарт	Управляемое удостоверение, Easy Auth (аутентификация службы приложений)

2. Принудительно применять любые шаблоны доступа, требующие проверки подлинности.

3. При необходимости заблокируйте url-адреса конечной точки триггера, отключив или повторно создав неиспользуемые URL-адреса SAS.

4. Чтобы включить внешний клиентский интерфейс чата на веб-сайт или в любом другом месте для поддержки взаимодействия с человеком, получите URL-адрес клиента чата и внесите URL-адрес в элемент HTML iFrame, выполнив следующие действия:

   1. На панели инструментов конструктора или боковой панели рабочего процесса выберите "Чат".

   2. В разделе Essentials скопируйте или выберите ссылку URL-адреса клиента чата , которая откроется на новой вкладке браузера.

   3. Внедрение URL-адреса клиента чата в элемент HTML iFrame, который использует следующий формат:

      Рабочий процесс	Html-элемент iFrame
      Consumption	<iframe src="https://agents.<region>.logic.azure.com/scaleunits/<scale-unit-ID>/flows/<workflow-ID>/agentChat/IFrame" title="<chat-client-name>"></iframe>
      Стандарт	<iframe src="https://<logic-app-name>.azurewebsites.net/api/agentsChat/<workflow-name>/IFrame" title="<chat-client-name>"></iframe>

Устранение неполадок миграции проверки подлинности

В следующей таблице описываются распространенные проблемы, которые могут возникнуть при попытке перейти с ключа разработчика на Easy Auth, их возможные причины и действия, которые можно предпринять:

Симптом	Вероятно, причина	Действие
Тесты портала работают, но внешние вызовы получают ответ 401 .	Внешние вызовы не имеют допустимого подписанного маркера SAS или маркера доступа Easy Auth (только для стандартных рабочих процессов).	Используйте URL-адрес триггера рабочего процесса с подписанным SAS или настройте Easy Auth (только для стандартных рабочих процессов).
Тесты конструктора работают, но вызовы службы "Управление API Azure" завершаются сбоем.	Отсутствует ожидаемая информация о заголовке в вызовах управления API.	Добавьте получение токена OAuth 2.0 в политику управления API или используйте аутентификацию с использованием управляемого удостоверения, где это поддерживается.
Доступ становится нестабильным после изменения роли.	Кэшированный сеанс на портале Azure	— выйдите и войдите обратно. Получите новый токен.

Устранение неполадок

В этом разделе описано руководство по устранению ошибок или проблем, которые могут возникнуть при сборке или запуске агентных рабочих процессов.

Просмотр данных о выполнении инструмента

Журнал выполнения рабочего процесса содержит полезные сведения, которые помогают узнать, что произошло во время определенного запуска. Для агентического рабочего процесса можно найти входные и выходные данные выполнения средства для определенной итерации цикла агента.

1. В меню рабочего процесса в разделе "Сервис" выберите "Журнал выполнения ", чтобы открыть страницу журнала выполнения .

2. На вкладке "Журнал выполнения " в столбце "Идентификатор" выберите нужный рабочий процесс.

   Откроется представление мониторинга для отображения состояния каждого шага.

3. Выберите действие агента, которое требуется проверить. Справа появится панель журнала агента.

   На этой панели показан журнал агента, включая выполнение инструментов во время взаимодействия.

4. Чтобы получить данные о выполнении средства в определенной точке, найдите точку в журнале агента и выберите ссылку на выполнение средства, например:

   

   Это действие перемещает вас в сопоставляющий инструмент в режиме мониторинга. Действие агента отображает текущее количество итераций.

5. В представлении мониторинга выберите действие агента или действие с входными, выходными данными и свойствами, которые требуется проверить.

   В следующем примере показано выбранное действие для ранее выбранного выполнения инструмента.

   

   Если вы выберете агента, вы сможете просмотреть следующую информацию, которая передается в модель и возвращается из нее, например:

   • Входные сообщения, передаваемые в модель.
   • Выходные сообщения, возвращаемые из модели.
   • Инструменты, которые модель попросила вызвать в цикле выполнения агента.
   • Результаты инструмента, переданные обратно в модель.
   • Количество токенов, используемых каждым запросом.

6. Чтобы просмотреть другую итерацию цикла агента, в интерфейсе агента выберите стрелку влево или вправо.

Журналы в Application Insights

Если вы настроили Application Insights или расширенную телеметрию для рабочего процесса, можно просмотреть журналы событий цикла агента, как и любое другое действие. Дополнительные сведения см. в статье "Включение и просмотр расширенной телеметрии" в Application Insights для стандартных рабочих процессов в Azure Logic Apps.

Превышена максимальная длина контекста модели

Если журнал журнала агента превышает длину контекста модели или максимальное количество входных маркеров, вы получите ошибку, которая выглядит следующим образом:

Максимальная длина контекста этой модели составляет 4097 маркеров. Однако вы запросили 4927 токенов (3927 в сообщениях, 1000 в завершении). Пожалуйста, сократите длину сообщений или завершённых ответов.

Попробуйте уменьшить ограничение на количество токенов или сообщений, которые цикл агента хранит в журнале и передает в модель для следующего взаимодействия. В этом примере можно выбрать сокращение количества маркеров и задать максимальное число маркеров ниже указанной максимальной длины контекста ошибки, равной 4097.

Дополнительные сведения см. в разделе "Управление длиной контекста журнала чата".

Очистка примерных ресурсов

Если вам не нужны ресурсы, созданные для примеров, удалите ресурсы, чтобы вы не продолжали взимать плату. Вы можете выполнить следующие действия, чтобы удалить группу ресурсов, содержащую эти ресурсы, или удалить каждый ресурс по отдельности.

1. В поле поиска Azure введите группы ресурсов и выберите группы ресурсов.

2. Найдите и выберите группы ресурсов, содержащие ресурсы в этом примере.

3. На странице "Обзор" выберите "Удалить группу ресурсов".

4. Когда появится область подтверждения, введите имя группы ресурсов и нажмите кнопку "Удалить".

Связанный контент

• Рабочие процессы агента ИИ в Azure Logic Apps
• Лаб: Создайте ваш первый рабочий процесс конверсационного агента в Azure Logic Apps
• Ограничения и настройка Azure Logic Apps
• Квоты и ограничения службы Azure OpenAI