Архитектура агентных решений: принципы и шаблоны

Агенты — это системы искусственного интеллекта, разработанные для помощи пользователям в интерпретации данных, принятии решений и автоматизации задач для повышения продуктивности и эффективности. Агенты ИИ могут быть:

• Разговорный: Взаимодействие с пользователями через чат
• Автономный: Работает независимо без непрерывного человеческого направления

Агенты понимают пользовательские запросы и могут сочетать понимание языка с бизнес-логикой.

Этот контент Architecting agent solutions содержит рекомендации по основным принципам и схемам создания безопасных и надёжных агентов, с акцентом на Microsoft 365 Copilot. Фреймворк предоставляет стандартизированные подходы к разработке агентов, обеспечивая максимальную отдачу инвестиций при сохранении корпоративной безопасности и соответствия требованиям.

Эта структура:

• Демонстрирует лидерство устанавливая отраслевые стандарты для архитектуры агентов, укрепляя лидерство Microsoft в ответственном ИИ.
• Предоставляет рекомендуемые рекомендации по разработке средств для Copilot, снижая путаницу.
• Обеспечивает качество и доверие , отдавая приоритет надёжности, отслеживаемости и ответственному ИИ для безопасных, подлежащих аудиту решений.
• Позволяет масштабироваться предоставляя разработчикам возможность создавать решения, соответствующие отраслевым стандартам и Microsoft установленным лучшим практиками, без необходимости технической поддержки со стороны Microsoft.
• Согласует стандарты стандартизируя терминологию и критерии оценки для решений Copilot и агентов по всей организации.

Необходимые условия

Для эффективного использования этой структуры необходимо иметь:

• Базовое понимание возможностей Microsoft 365 Copilot
• Знакомство с понятиями и терминологией агентов
• Знания безопасности и требований соответствия требованиям предприятия
• Опыт работы с процессами жизненного цикла разработки программного обеспечения

Основные столпы рамки

Фреймворк определяет три основных столпа, которые направляют все решения по развитию агентов.

Соответствует назначению

Столп соответствия цели гарантирует, что внедрение ИИ приносит значимую пользу при сохранении соответствующего уровня сложности.

• Меньше — значит больше: приносит ли использование ИИ ценность, компенсирующую дополнительную сложность?
• Пользовательский опыт: Доступен ли нужный агент для конечных пользователей, в нужных клиентах и в нужное время?
• Fit: Выбирает ли решение правильную модель ИИ и применяет её на правильном этапе процесса, чтобы сбалансировать простоту, стоимость и надёжность?

Узнайте больше: Определите соответствие цели

Операционность

Оперативность гарантирует, что решения надёжно предоставляют правильные ответы и поведение во всех операционных сценариях.

• Соответствует ли решение единому показателю качества?
• Сохраняет ли решение техническую надёжность (надёжность API, устойчивость, ограничения)?
• Удовлетворяют ли администрирование, управление и управление жизненным циклом операционные потребности?
• Обеспечивает ли решение достаточную наблюдаемость, чтобы доверять долгосрочному качеству и отдаче инвестиций?

Узнать больше: Определить операционность

Доверие, отслеживаемость и прозрачность

Третий столп фреймворка закладывает основу для ответственного внедрения ИИ через три взаимосвязанных компонента:

• Доверие: следует ли агент ответственным принципам ИИ, соблюдает ли нормативные требования и сохраняет ли данные в безопасности?
• Отслеживаемость: Все действия и решения понятны и легко ли проверяются, чтобы пользователи могли понять и проверить, как работает агент?
• Прозрачность: Знают ли пользователи и администраторы, где хранятся данные, как они используются, и могут ли проверить источник информации?

Узнать больше: определить доверие, отслеживаемость и прозрачность

Что этот фреймворк не охватывает

Этот фреймворк не дублирует контент, уже рассмотренный установленными стандартами, такими как Azure Well-Architected Framework, Power Platform Well-Architected, Национальный институт стандартов и технологий (NIST) или другие признанные рамки безопасности. Вместо этого он дополняет эти ресурсы, сосредотачиваясь именно на принципах агент-центричной архитектуры. Хотя этот документ не повторяет рекомендации из этих фреймворков, рассматривайте их как часть общей архитектуры решения.

Этот фреймворк не содержит подробных инструкций по реализации конкретных технологий или платформ. Вместо этого она сосредоточена на принципах и шаблонах высокого уровня, которые можно адаптировать к различным условиям и требованиям.