Ajanların mimari çözümleri: Prensipler ve kalıplar

Ajanlar, verileri yorumlamak, karar vermek ve görevleri otomatikleştirmek için verimliliği ve verimliliği artırmak için kullanıcılara yardımcı olmak üzere tasarlanmış yapay zeka sistemleridir. Yapay zeka ajanları şunlar olabilir:

• Konuşma: Chat arayüzleri üzerinden kullanıcılarla etkileşim
• Otonom: Sürekli insan yönlendirmesi olmadan bağımsız koşmak

Temsilciler kullanıcı taleplerini anlar ve dil anlayışını iş mantığıyla birleştirebilirler.

Bu Mimari ajan çözümleri içeriği, güvenli ve güvenilir ajanlar oluşturmaya yönelik temel ilkeler ve tasarım desenleri hakkında rehberlik sağlar ve Microsoft 365 Copilot'a odaklanmaktadır. Çerçeve, ajanların geliştirilmesi için standartlaştırılmış yaklaşımlar sunarak, maksimum yatırım getirisi sağlarken kurumsal düzeyde güvenlik ve uyumu korur.

Bu çerçeve:

• Ajans mimarisi için sektör standartları belirleyerek liderliğini gösterir ve Microsoft'un sorumlu yapay zeka liderliğini pekiştirir.
• Copilot için ajan geliştirmeye yönelik önerilen rehberlik sağlar ve karışıklığı azaltır.
• Güvenlilik, izlenebilirlik ve sorumlu yapay zekaya öncelik vererek güvenli, denetlenebilir çözümler için kalite ve güven sağlar.
• Geliştiricilerin Microsoft'un teknik desteğine ihtiyaç duymadan endüstri ve Microsoft'un öngördüğü en iyi uygulamalara uygun çözümler geliştirmelerini sağlayarak ölçeklendirmeyi sağlar.
• Copilot ve ajan çözümleri için organizasyon genelinde terminoloji ve değerlendirme ölçütlerini standartlaştırarak standartları bütünleştirir.

Prerequisites

Bu çerçeveyi etkili kullanmak için şunları yapmanız gerekir:

• Microsoft 365 Copilot özellikleri hakkında temel bilgiler
• Ajan kavramları ve terimleriyle aşinalık
• Kurumsal güvenlik ve uyum gereksinimleri hakkında bilgi
• Yazılım geliştirme yaşam döngüsü süreçleriyle ilgili deneyim

Temel çerçeve sütunları

Çerçeve, tüm ajan geliştirme kararlarını yönlendiren üç temel temel temel unsuru belirler.

Amaca uygun

Amaca uygunluk sütunu, yapay zeka uygulamasının uygun karmaşıklık seviyelerini korurken anlamlı değer sağlamasını sağlar.

• Az daha fazladır: Yapay zeka kullanımı, ek karmaşıklığı dengeleyen değer mi sağlıyor?
• Kullanıcı deneyimi: Doğru ajan son kullanıcılara, doğru istemcilerde, doğru zamanda mevcut mu?
• Uyum: Çözüm, doğru yapay zeka modelini seçip basitlik, maliyet ve güvenilirliği dengelemek için sürecin doğru aşamasında mı uygular?

Daha fazla bilgi edinin: Amaca uygunluğu belirleyin

Çalışabilirlik

Operasyonel uyumluluk, çözümlerin tüm operasyonel senaryolarda doğru cevaplar ve davranışlar sağlamasını sağlar.

• Çözüm tutarlı bir kalite ölçütünü karşılıyor mu?
• Çözüm teknik güvenilirliği (API güvenilirliği, dayanıklılık, sınırlar) koruyor mu?
• Yönetim, yönetişim ve yaşam döngüsü yönetimi operasyonel ihtiyaçları karşılıyor mu?
• Çözüm, uzun vadeli kalite ve yatırım getirisine güven sağlamak için yeterli gözlemlenebilirlik sağlıyor mu?

Daha fazla bilgi edinin: Çalışabilirliği belirleyin

Güven, izlenebilirlik ve şeffaflık

Çerçevenin üçüncü temel unsuru, üç birbirine bağlı bileşen aracılığıyla sorumlu yapay zeka uygulamasının temelini oluşturur:

• Güven: Temsilci sorumlu yapay zeka ilkelerine uyup yönetmeliklere uyuyup verileri güvende mi tutuyor?
• İzlenebilirlik: Tüm eylemler ve kararlar açık ve kolayca incelenebilir mi, böylece kullanıcılar ajanın nasıl çalıştığını anlayıp denetleyebilir mi?
• Şeffaflık: Kullanıcılar ve yöneticiler verilerin nerede saklandığını, nasıl kullanıldığını biliyor mu ve bilgi kaynağını kontrol edebiliyor mu?

Daha fazla bilgi edinin: Güven, izlenebilirlik ve şeffaflığı belirleyin

Bu çerçevenin kapsamadığı şeyler

Bu çerçeve, Azure Well-Architected Framework, Power Platform Well-Architected, National Institute of Standards and Technology (NIST) veya diğer tanınan güvenlik çerçeveleri gibi belirlenmiş standartlar tarafından ele alınan içeriği yinelemez. Bunun yerine, bu kaynakları özellikle ajan merkezli mimari prensiplerine odaklanarak tamamlar. Bu belge, bu çerçevelerden gelen rehberliği yeniden ifade etmese de, onları genel çözüm mimarisinin bir parçası olarak değerlendirin.

Bu çerçeve, belirli teknolojiler veya platformlar için ayrıntılı uygulama talimatları sunmaz. Bunun yerine, çeşitli bağlamlara ve gereksinimlere uyarlanabilecek yüksek düzey ilkelere ve kalıplara odaklanır.