Azure Logic Apps'te insan etkileşimleri olmadan otonom aracı iş akışları oluşturma

Şunlar için geçerlidir: Azure Logic Apps (Tüketim + Standart)

Bağımsız olarak çalışan yapay zeka destekli otomasyona ihtiyacınız olduğunda Azure Logic Apps'te otonom aracı iş akışları oluşturun. Bu iş akışları, insan müdahalesi olmadan kararlar almak ve görevleri tamamlamak için aracı döngülerini ve büyük dil modellerini (LLM) kullanır. Bu iş akışları uzun süre çalışan, daha güçlü idare, yalıtım gerektirebilen veya otomatik geri alma veya ücretlendirme stratejilerini destekleyebilecek otomasyon için de iyi çalışır.

Aşağıdaki örnek iş akışı, geçerli hava durumunu almak ve e-posta bildirimleri göndermek için otonom bir aracı kullanır:

Bu kılavuzda , Otonom Aracılar iş akışı türünü kullanan bir Tüketim veya Standart mantıksal uygulamanın nasıl oluşturulacağı gösterilmektedir. Bu iş akışı insan etkileşimi olmadan çalışır ve görevleri tamamlamak için oluşturduğunuz araçları kullanır. Aracı iş akışları hakkında üst düzey bir genel bakış için bkz. Azure Logic Apps'te yapay zeka aracısı iş akışları.

Önemli

Tüketim otonom aracı iş akışları önizleme aşamasındadır ve Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları'na tabidir.

Önkoşullar

Tüketim veya Standart mantıksal uygulama oluşturmak isteyip istemediğinize bağlı olarak aşağıdaki önkoşullar geçerlidir:

Tüketim (önizleme)

• Bir Azure hesabı ve aboneliği Ücretsiz bir Azure hesabı edinin.

• Otonom Aracılar adlı iş akışı türünü kullanan bir Tüketim mantığı uygulaması kaynağı. Bkz Azure portalında Tüketim mantıksal uygulama iş akışlarını oluşturma.

  Uyarı

  Visual Studio Code değil, yalnızca Azure portalını kullanarak otonom aracı iş akışları oluşturabilirsiniz.

  Tüketim otonom aracı iş akışları için ayrı bir yapay zeka modelini el ile ayarlamanız gerekmez. İş akışınız otomatik olarak Azure AI Foundry'de barındırılan bir Azure OpenAI Hizmeti modeli kullanan bir aracı eylemi içerir. Tüketim otonom iş akışları yalnızca mantıksal uygulamanızın bölgesine bağlı olan belirli modelleri destekler. Bkz. Desteklenen modeller.

Standart

• Bir Azure hesabı ve aboneliği Ücretsiz bir Azure hesabı edinin.

• Geliştirme deneyiminiz temelinde standart mantıksal uygulama kaynağı veya projesi:

  Deneyim	Gereksinim
  Azure portalı	Standart mantıksal uygulama kaynağı. Bkz. Azure portalında Standart iş akışları oluşturma.
  Visual Studio Code	Standart mantıksal uygulama projesi. Bkz. Visual Studio Code'da Standart iş akışları oluşturma. En son Azure Logic Apps uzantısına sahip olduğunuzdan emin olun.

  Uyarı

  Otonom aracı iş akışlarını ayarlama adımları hem Azure portalı hem de Visual Studio Code için çoğunlukla aynıdır. Bu kılavuzdaki örnekler, işlemin farklı olduğu her deneyime ilişkin yönergeleri gösterir.

• Aşağıdaki yapay zeka modeli kaynaklarından biri:

  Uyarı

  Aracı iş akışları yalnızca belirli modelleri destekler. Bkz. Desteklenen modeller.

  Model kaynağı	Description
  Azure OpenAI	Dağıtılan Azure OpenAI Hizmeti modeline sahip bir Azure OpenAI Hizmeti kaynağı. İş akışınızdaki aracıdan Azure OpenAI Hizmeti'nde dağıtılan yapay zeka modeline bağlanırken kaynak adına ihtiyacınız vardır. Daha fazla bilgi için bkz: - Azure OpenAI Hizmeti kaynağı oluşturma ve dağıtma - Model dağıtın
  Foundry Agent Servisi (Önizleme)	Azure AI Foundry'de dağıtılan bir Azure OpenAI modeline bağlı bir Azure AI Foundry projesi Not: Hub tabanlı bir proje değil, dökümhane projeleriniz olduğundan emin olun. Daha fazla bilgi için bkz: - Azure OpenAI Hizmeti kaynağı oluşturma ve dağıtma - Azure AI Foundry için proje oluşturma - Proje oluşturduktan sonra Azure AI hizmetlerini bağlama - Azure AI Foundry portalında yeni bağlantı oluşturma - Model dağıtın
  APIM Gen AI Gateway (Önizleme)	LLM API'sini kullanmak için bir Azure API Management hesabı. Daha fazla bilgi için bkz: - Azure API Management'ta yapay zeka ağ geçidi - Azure AI Foundry API'lerini içeri aktarma - Azure OpenAI API'lerini içeri aktarma

• Ajanınızı yapay zeka modelinize bağladığınızda kullanmanız gereken kimlik doğrulama.

  Azure AI Foundry projeleri için yönetilen kimlik kimlik doğrulaması kullanmanız gerekir.

  • Yönetilen kimlik doğrulaması

    Bu bağlantı, yönetilen kimlikle Microsoft Entra Kimliğini kullanarak kimlik doğrulamayı destekler. Üretim senaryolarında, Microsoft mümkün olduğunda yönetilen kimlik kullanmanızı kesinlikle önerir. Bu seçenek, ekstra ücret ödemeden en iyi ve üstün güvenliği sağlar. Azure bu kimliği sizin için yönetir, böylece kimlik bilgileri veya gizli diziler gibi hassas bilgileri sağlamanız veya yönetmeniz gerekmez. Bu bilgilere tek tek kullanıcılar bile erişemez. Microsoft Entra kimlik doğrulamasını destekleyen herhangi bir kaynak için erişimin kimliğini doğrulamak için yönetilen kimlikleri kullanabilirsiniz.

    Yönetilen kimlik kimlik doğrulamasını kullanmak için Standart mantıksal uygulama kaynağınızın sistem tarafından atanan yönetilen kimliği etkinleştirmesi gerekir. Varsayılan olarak, sistem tarafından atanan yönetilen kimlik Standart mantıksal uygulamada etkinleştirilir. Bu sürüm şu anda kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliğin kullanılmasını desteklemez.

    Uyarı

    Sistem tarafından atanan kimlik devre dışı bırakılırsa, kimliği yeniden başlatın.

    Sistem tarafından atanan kimlik, en az ayrıcalık ilkesine bağlı olarak Microsoft Entra rol tabanlı erişim denetimi (RBAC) için aşağıdaki rollerden birini gerektirir:

    Model kaynağı	Rol
    Azure OpenAI Hizmeti kaynağı	- Bilişsel Hizmetler OpenAI Kullanıcısı (en az ayrıcalıklı) - Bilişsel Hizmetler Katkıda Bulunanı
    Azure AI Foundry projesi	Azure AI Kullanıcısı

    Yönetilen kimlik kurulumu hakkında daha fazla bilgi için bkz:

    • Azure Logic Apps'te yönetilen kimliklerle erişimin ve bağlantıların kimliğini doğrulama
    • Azure OpenAI Hizmeti için rol tabanlı erişim denetimi
    • Microsoft Entra rolleri için en iyi yöntemler

  • URL ve anahtar tabanlı kimlik doğrulaması

    Bu bağlantı, yapay zeka modeliniz için uç nokta URL'sini ve API anahtarını kullanarak kimlik doğrulamasını destekler. Ancak, bağlantıyı oluşturmadan önce bu değerleri el ile bulmanız gerekmez. Model kaynağınızı seçtiğinizde değerler otomatik olarak görüntülenir.

    Önemli

    Bu kimlik doğrulama seçeneğini yalnızca bu kılavuzdaki örnekler, keşif senaryoları, üretim dışı senaryolar veya kuruluşunuzun ilkesi yönetilen kimlik doğrulaması kullanamadığını belirtiyorsa kullanın.

    Genel olarak, kimlik bilgileri, gizli diziler, erişim anahtarları, bağlantı dizeleri, sertifikalar, parmak izleri ve benzer bilgiler gibi hassas verileri ve kişisel verileri kullanılabilir veya desteklenen en yüksek güvenlik düzeyiyle koruduğundan ve koruduğundan emin olun. Hassas verileri sabit kodlamayın, diğer kullanıcılarla paylaşmayın veya başkalarının erişebileceği herhangi bir yerde düz metin kaydetmeyin. Gizli bilgiler tehlikeye girerse gizli bilgileri döndürmek veya iptal etmek için bir plan yapın.

    Daha fazla bilgi için bakınız:

    • Sırları korumaya yönelik en iyi yöntemler
    • Azure Key Vault'taki gizli bilgiler
    • Azure Key Vault'ta gizli dizileri döndürmeyi otomatikleştirme

• Örnekleri takip etmek için e-posta göndermek için bir e-posta hesabınız olmalıdır.

  Bu kılavuzdaki örneklerde bir Outlook.com hesabı kullanılır. Kendi senaryolarınız için, Azure Logic Apps'te Office 365 Outlook, Microsoft Teams, Slack gibi desteklenen herhangi bir e-posta hizmetini veya mesajlaşma uygulamasını kullanabilirsiniz. Diğer e-posta hizmetlerinin veya uygulamalarının kurulumu örneklere benzer, ancak küçük farklılıklara sahiptir.

Aracı iş akışları için desteklenen Azure OpenAI Hizmeti modelleri

Aşağıdaki liste, aracı iş akışlarıyla kullanabileceğiniz yapay zeka modellerini belirtir:

Tüketim (önizleme)

Aracınız otomatik olarak aşağıdaki Azure OpenAI Hizmeti modellerinden birini kullanır:

• gpt-4o-mini
• gpt-5o-mini

Önemli

Aracınızın kullandığı yapay zeka modeli herhangi bir bölgeden kaynaklanabilir, bu nedenle modelin işlediği veriler için belirli bir bölgeye ait veri yerleşimi garanti edilemez.

Standart

Yazılım temsilciniz aşağıdaki modellerden birini kullanabilir:

• gpt-5
• gpt-4.1
• gpt-4.1-mini
• gpt-4.1-nano
• gpt-4o
• gpt-4o-mini
• gpt-4
• gpt-35-turbo

Billing

• Tüketim: Faturalama, kullandıkça öde modelini kullanır. Ajan döngüsü fiyatlandırması, her bir ajan eyleminin kullandığı belirteç sayısına dayalıdır ve faturanızda Kurumsal Birimler olarak görülür. Belirli fiyatlandırma bilgileri için bkz. Azure Logic Apps fiyatlandırması.

• Standart: Aracı iş akışlarında ek ücret uygulanmasa da yapay zeka modeli kullanımı ücrete tabi olur. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Fiyatlandırma hesaplayıcısı.

Sınırlamalar ve bilinen sorunlar

Aşağıdaki tabloda mantıksal uygulama kaynak türünüz temelinde geçerli sınırlamalar ve bu sürümdeki bilinen sorunlar açıklanmaktadır.

Mantıksal uygulama	Sınırlamalar veya bilinen sorunlar
Both	Aracınıza yönelik araçlar oluşturmak için aşağıdaki sınırlamalar geçerlidir: - Tetikleyicileri değil yalnızca eylemleri ekleyebilirsiniz. - Bir araç bir eylemle başlamalıdır ve her zaman en az bir eylem içermelidir. - Bir araç yalnızca bulunduğu aracın içinde çalışır. - Denetim akışı eylemleri desteklenmiyor.
Consumption	- Tüketim aracısı iş akışlarını Visual Studio Code'da değil yalnızca Azure portalında oluşturabilirsiniz. - Aracınızın kullandığı yapay zeka modeli herhangi bir bölgeden kaynaklanabilir, bu nedenle modelin işlediği veriler için belirli bir bölgeye ait veri yerleşimi garanti edilemez. - Aracı eylemi, kullanılan belirteç sayısına göre kısıtlanır.
Standart	- Desteklenmeyen iş akışı türleri: Durum bilgisi olmayan Not: Azure AI Foundry projeleri yönetilen kimlik doğrulaması kullanmanızı gerektirir. - Azure OpenAI Hizmeti, Azure AI Foundry ve Azure Logic Apps'teki genel sınırlar için bkz: - Azure OpenAI Hizmeti kotaları ve sınırları - Azure AI Foundry Modellerinde Azure OpenAI kotaları ve sınırları - Azure Logic Apps sınırları ve yapılandırması

Otonom ajan iş akışı oluşturma

Aşağıdaki bölümde otonom aracı iş akışınızı oluşturmaya nasıl başlayacağınız gösterilmektedir.

Tüketim (önizleme)

Otonom Aracılar iş akışı türü, İstek tetikleyicisiyle başlayan kısmi bir iş akışı oluşturur. İş akışı boş bir Varsayılan Aracı eylemi de içerir.

Bu kısmi iş akışını açmak için şu adımları izleyin:

1. Azure portalında Tüketim mantıksal uygulama kaynağınızı açın.

2. Kaynak kenar çubuğundaki Geliştirme Araçları'nın altında tasarımcıyı seçerek kısmi aracı iş akışını açın.

   Tasarımcı, HTTP isteği alındığında adlı tetikleyiciyle kısmi bir iş akışı gösterir. Tetikleyicinin altında, Agent adlı bir Varsayılan Agent boş eylem görünür. Bu senaryo için başka bir tetikleyici kurulumuna ihtiyacınız yoktur.

   

3. Temsilcinizi ayarlamak için sonraki bölüme geçin.

Standart

Kullandığınız geliştirme deneyimine bağlı olarak, yeni bir iş akışı oluşturarak başlayın.

Azure portalında aracı iş akışı oluşturma

Boş bir Aracı ile iş akışı oluşturmak için şu adımları izleyin:

1. Azure portalında Standart mantıksal uygulama kaynağınızı açın.

2. Kaynak kenar çubuğundaki İş Akışları'nın altında İş Akışları'nı seçin.

3. İş Akışları sayfası araç çubuğunda Oluştur'u> seçin.

4. İş akışı oluştur bölmesinde aşağıdaki adımları tamamlayın:

   1. İş akışı adı için iş akışınız için bir ad belirtin.

   2. Otonom Aracılar>Oluştur'u seçin.

      

      Tasarımcı, sonrasında ayarlamanız gereken boş bir Aracı eylemi içeren kısmi bir iş akışını gösterir.

      

   İş akışınızı kaydedebilmeniz için önce Aracı eylemi için aşağıdaki kurulum görevlerini tamamlamanız gerekir:

   • Aracınızı yapay zeka modelinize bağlayın. Bu görevi sonraki bir bölümde tamamlayacaksınız.

   • Aracının oynadığı rolleri, aracının gerçekleştirebileceği görevleri ve aracının nasıl çalışabileceğini daha iyi anlamasına yardımcı olmak için diğer bilgileri açıklamak için doğal dil kullanan aracı yönergeleri sağlayın. Bu görevi daha sonraki bir bölümde de tamamlayacaksınız.

5. İş akışınıza bir tetikleyici ekleyin.

   İş akışınız, iş akışının ne zaman çalışmaya başladığını denetlemek için bir tetikleyici gerektirir. Senaryonuza uyan herhangi bir tetikleyiciyi kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Tetikleyiciler.

   1. Tasarımcıda Tetikleyici ekle'yi seçin.

   2. Tetikleyici ekle bölmesinde, senaryonuz için en iyi tetikleyiciyi eklemek için bu genel adımları izleyin.

      Bu örnekte HTTP isteği alındığında adlı İstek tetikleyicisi kullanılır. Bu makale için başka bir tetikleyici kurulumuna ihtiyacınız yoktur.

      

6. Ajanınızı bir yapay zeka modeliyle ayarlayabilmek için sonraki bölümü atlayın.

Visual Studio Code'da aracı iş akışı oluşturma

1. Visual Studio Code'da Standart mantıksal uygulama projenizin çalışma alanını açın.

2. Etkinlik Çubuğu'nda, projenizi göstermek için Gezgin penceresini açan dosyalar simgesini seçin.

3. Gezgin penceresinde, proje klasörü kısayol menüsünden İş akışı oluştur'u seçin.

4. Otonom aracı adlı iş akışı şablonunu seçin.

5. İş akışınız için bir ad girin ve Enter tuşuna basın.

   Artık projenizde yeni bir iş akışı klasörü görünür. Bu klasör, iş akışının temel JSON tanımını içeren bir workflow.json dosyası içerir.

6. workflow.json dosyasının kısayol menüsünde Tasarımcıyı aç'ı seçin.

   Tasarımcı, Tetikleyici ekle istemiyle başlayan kısmi bir iş akışını ve daha sonra ayarlamanız gereken boş bir Varsayılan Temsilci eylemini açar ve gösterir.

   

7. Temsilcinizi ayarlamak için sonraki bölüme geçin.

Aracı olmayan iş akışına aracı ekleme

Durum Bilgisi olan bir iş akışınız varsa, şu adımları izleyerek otonom aracı ve LLM özelliklerini eklemek için bir Aracı eylemi ekleyebilirsiniz:

1. Tasarımcıda Durum bilgisi olan iş akışınızı açın.

2. İş akışınıza Aracı adlı bir eylem eklemek için genel adımları izleyin.

   Alternatif olarak, Eylem ekle yerine Aracı ekle'yi seçebilirsiniz, örneğin:

   

3. Temsilcinizi bir yapay zeka modeli ile yapılandırmak için bir sonraki bölüme geçin.

Uyarı

İş akışını şimdi kaydetmeye çalışırsanız, iş akışı doğrulamasının başarısız olduğunu belirten bir hata alırsınız.

Standart iş akışında tasarımcı araç çubuğu, Hatalar düğmesinde kırmızı bir nokta da gösterir. Tasarımcı, değişiklikleri kaydedebilmeniz için önce aracının kuruluma ihtiyacı olduğundan sizi bu hata koşulu konusunda uyarır. Ancak, ajanı şu anda ayarlamanız gerekmez. İş akışınızı oluşturmaya devam edebilirsiniz. İş akışınızı kaydetmeden önce aracıyı ayarlamayı unutmayın.

Yapay zeka modelini ayarlama veya görüntüleme

Aracınızın yapay zeka modelini ayarlamak veya görüntülemek için mantıksal uygulama türünüz temelinde adımları izleyin:

Tüketim (önizleme)

Aracınız varsayılan olarak mantıksal uygulamanızın bölgesinde bulunan Azure OpenAI modelini otomatik olarak kullanır. Bazı bölgeler gpt-4o-mini'yi, diğerleri gpt-5o-mini'yi destekler.

Ajanınızın kullandığı modeli görüntülemek için şu adımları izleyin:

1. Tasarımcıda, Bilgi bölmesini açmak için Varsayılan Aracı eylemindeki başlık çubuğunu seçin.

2. Parametreler sekmesinde, Model Kimliği parametresi iş akışının kullandığı Azure OpenAI modelini gösterir, örneğin:

   

3. Sonraki bölüme geçerek aracı yeniden adlandırın.

Standart

1. Tasarımcıda, Bağlantı oluştur bölmesini açmak için Aracı eylemindeki başlık çubuğunu seçin.

   Bu bölme yalnızca var olan bir çalışma bağlantınız yoksa açılır.

2. Yeni bağlantı oluştur bölümünde aşağıdaki bilgileri sağlayın:

   Parametre	Gerekli	Değer	Description
   Bağlantı Adı	Yes	< bağlantı adı>	Yapay zeka modelinize bağlantı için kullanılacak ad. Bu örnekte fabrikam-azure-ai-connection kullanılır.
   Etmen Model Kaynağı	Yes	- Azure OpenAI - Foundry Agent Servisi	Yapay zeka modelinin kaynağı.
   Kimlik Doğrulaması Türü	Yes	- Yönetilen kimlik - URL ve anahtar tabanlı kimlik doğrulaması	Bir kimliğin yapay zeka modelinize erişimini doğrulamak ve yetkilendirmek için kullanılacak kimlik doğrulama türü. Not: Azure AI Foundry projeleri için yönetilen kimlik doğrulaması kullanmanız gerekir. - Yönetilen kimlik , Standart mantıksal uygulamanızda yönetilen kimliğin etkinleştirilmesini ve rol tabanlı erişim için gerekli rollerle ayarlanmasını gerektirir. Daha fazla bilgi için bkz. Önkoşullar. - URL ve anahtar tabanlı kimlik doğrulaması için yapay zeka modeliniz için uç nokta URL'si ve API anahtarı gerekir. Model kaynağınızı seçtiğinizde bu değerler otomatik olarak görüntülenir. Önemli: Yalnızca örnekler ve araştırma için URL ve anahtar tabanlı kimlik doğrulamasını kullanabilirsiniz. Üretim senaryoları için Yönetilen kimlik'i kullanın.
   Subscription	Yes	< Azure aboneliği>	Azure OpenAI Hizmeti kaynağınızla ilişkili Azure aboneliğini seçin.
   Azure OpenAI Kaynağı	Evet, yalnızca Aracı Modeli KaynağıAzure OpenAI olduğunda	< Azure-OpenAI-Service-resource-name>	Azure OpenAI Hizmeti kaynağınızı seçin.
   AI Foundry Projesi	Evet, yalnızca Aracı Modeli KaynağıDöküm Aracı Hizmeti olduğunda	< Azure-AI-Foundry-project-name>	Azure AI Foundry'de projenizi seçin. Not: Projenizde gerekli rolü kısa süre önce atadıysanız rol izinleri etkin olmadan önce bir gecikmeyle karşılaşabilirsiniz. Bu arada, proje üzerinde doğru izinlere sahip olmadığınızı belirten bir hata iletisi görüntülenir.
   Azure API Management Hizmeti (önizleme)	Evet, yalnızca Aracı Modeli KaynağıAPIM Gen AI Gateway olduğunda.	< API-Management-account>	Azure API Management hesabınızı seçin.
   Azure API Management Hizmeti API'leri	Evet, yalnızca Aracı Modeli KaynağıAPIM Gen AI Gateway olduğunda.	< API-Management-LLM-API>	Azure API Management'ta LLM API'nizi seçin.
   API Uç Noktası	Yes	Otomatik olarak doldurulan	Azure OpenAI Hizmeti'nde yapay zeka modelinizin uç nokta URL'si. Bu örnekte https://fabrikam-azureopenai.openai.azure.com/ kullanılmıştır.
   API Anahtarı	Evet, yalnızca Kimlik Doğrulama TürüURL ve anahtar tabanlı kimlik doğrulaması olduğunda	Otomatik olarak doldurulan	Azure OpenAI Hizmeti'nde yapay zeka modelinizin API anahtarı.

   Örneğin, model kaynağı olarak Azure OpenAI'yi ve kimlik doğrulaması için Yönetilen kimlik'i seçerseniz bağlantı bilgileriniz aşağıdaki örneğe benzer:

   

   Kimlik doğrulaması için Yönetilen kimlik kullandığınızda model kaynağı olarak Foundry Agent Service'i seçerseniz, bağlantı bilgileriniz aşağıdaki örneğe benzer:

   

3. İşiniz bittiğinde Yeni oluştur'u seçin.

   Aracı bilgileri bölmesi artık bağlı yapay zeka modelini gösterir, örneğin:

   

   Farklı bir bağlantı oluşturmak istiyorsanız , Parametreler sekmesinde aşağı doğru aşağı kaydırın ve Bağlantıyı değiştir'i seçin.

   Uyarı

   Modelinize bağlantı yanlışsa yapay zeka Modeli listesi kullanılamıyor gibi görünür.

4. Aracıyı yeniden adlandırmak için sonraki bölüme geçin.

Aracıyı yeniden adlandırma

Aracı adını, aşağıdaki adımları izleyerek aracının amacını net bir şekilde belirleyecek şekilde güncelleştirin:

1. Tasarımcıda agent başlık çubuğunu seçerek agent bilgi bölmesini açın.

2. Bilgi bölmesinde aracı adını seçin ve yeni adı (örneğin, Weather agent) girin.

   

3. Aracı için talimatları sağlamak amacıyla sonraki bölüme geçin.

Aracı yönergelerini ayarlama

Aracı, üstlenebileceği rolleri ve yerine getirebileceği görevleri açıklayan yönergelere ihtiyaç duyar. Temsilcinin bu sorumlulukları öğrenmesine ve anlamasına yardımcı olmak için aşağıdaki bilgileri de ekleyebilirsiniz.

• İş akışı yapısı
• Kullanılabilir eylemler
• Tüm kısıtlamalar veya sınırlamalar
• Belirli senaryolar veya özel durumlar için etkileşimler

En iyi sonuçları elde etmek için açıklayıcı yönergeler sağlayın ve yönergelerinizi yinelemeli olarak iyileştirmeye hazır olun.

1. Aracı yönergeleri kutusuna aracının rolünü ve görevlerini anlaması için gereken yönergeleri girin.

   Bu örnekte, hava durumu ajanı örneği, test için kendi e-posta adresinizi içeren bir abone listesi sağlamanızı gerektiren aşağıdaki örnek yönergeleri kullanır:

   You're an AI agent that generates a weather report, which you send in email to each subscriber on a list. This list includes each subscriber's name, location, and email address to use.
   
   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".
   

   İşte bir örnek:

   

2. İsteğe bağlı olarak, aracının istem olarak kullandığı kullanıcı yönergelerini sağlayabilirsiniz.

   En iyi sonuçlar için, her kullanıcı yönergesinin belirli bir göreve odaklanmasını sağlayın, örneğin:

   1. Aracı bilgileri bölmesinde, Kullanıcı yönergeleri bölümünün altında, Kullanıcı yönergeleri Öğe - 1 kutusuna aracı istemini girin.

   2. Başka bir yönerge eklemek için Yeni öğe ekle'yi seçin.

   3. Kullanıcı yönergeleri öğesi - 2 kutusuna aracı için başka bir istem girin.

   4. İstediğiniz tüm istemleri eklemeyi tamamlayana kadar yineleyin.

3. Artık iş akışınızı kaydedebilirsiniz. Tasarımcı araç çubuğunda Kaydet'i seçin.

Hataları denetle

İş akışınızda bu aşamada hata olmadığından emin olmak için şu adımları izleyin:

Tüketim (önizleme)

1. Tasarımcı araç çubuğunda Çalıştır'ı> seçin.

2. İş akışı kenar çubuğundaki Geliştirme Araçları'nın altında Çalıştırma geçmişi'ni seçin.

3. Çalıştırma geçmişi sayfasındaki çalıştırmalar tablosunda en son iş akışı çalıştırmasını seçin.

   Uyarı

   Sayfada çalıştırma gösterilmiyorsa, araç çubuğunda Yenile'yi seçin.

   Durum sütununda Çalışıyor durumu gösteriliyorsa aracı iş akışı çalışmaya devam eder.

   İzleme görünümü açılır ve iş akışı işlemlerini durumlarıyla birlikte gösterir. Agent günlüğü bölmesi açık ve daha önce sağladığınız agent talimatlarını gösterir. Bölmede ayrıca ajanın yanıtı gösterilir.

   

   Temsilcinin şu anda kullanabileceği herhangi bir aracı yok. Bu da, temsilcinin görevleri tamamlaması için gereken araçları siz oluşturana kadar abone listesine e-posta gönderme gibi belirli eylemleri gerçekleştiremeyeceği anlamına geliyor.

4. Tasarımcıya geri dönün. İzleme görünümü araç çubuğunda Düzenle'yi seçin.

Standart

Azure portalında hataları denetleme

1. Tasarımcı araç çubuğunda Çalıştır'ı> seçin.

2. İş akışı kenar çubuğundaki Araçlar'ın altında Çalıştırma geçmişi'ni seçin.

3. Çalıştırma geçmişi sayfasındaki Çalıştırma geçmişi sekmesinde en son iş akışı çalıştırmasını seçin.

   Uyarı

   Sayfada çalıştırma gösterilmiyorsa, araç çubuğunda Yenile'yi seçin.

   Durum sütununda Çalışıyor durumu gösteriliyorsa aracı iş akışı çalışmaya devam eder.

   İzleme görünümü açılır ve iş akışı işlemlerini durumlarıyla birlikte gösterir. Agent günlüğü bölmesi açık ve daha önce sağladığınız agent talimatlarını gösterir.

   

   Temsilcinin şu anda kullanacak herhangi bir aracı yoktur, yani aracı, görevleri tamamlaması için gereken araçları oluşturana kadar abone listesine e-posta göndermek gibi belirli eylemleri aslında gerçekleştiremez.

4. Tasarımcıya geri dönün. İzleme görünümü araç çubuğunda Düzenle'yi seçin.

Visual Studio Code'da hataları denetleme

1. Mantıksal uygulama projenizin Gezgin penceresinde iş akışı adına sahip klasörü genişletin ve workflow.json dosyasına gidin.

2. Dosya kısayol menüsünden Genel Bakış'ı seçin. Hata ayıklama oturumu başlatmak için F5 tuşuna basın.

3. Çalıştırma tamamlandıktan sonra Çalıştırma geçmişi'nin altında en son iş akışı çalıştırmasını seçin.

   Uyarı

   Sayfada çalıştırma gösterilmiyorsa, araç çubuğunda Yenile'yi seçin.

   Durum sütununda Çalışıyor durumu gösteriliyorsa aracı iş akışı çalışmaya devam eder.

   İzleme görünümü açılır ve iş akışı işlemlerini durumlarıyla birlikte gösterir. Agent günlüğü bölmesi açık ve daha önce sağladığınız agent talimatlarını gösterir. Bölmede ayrıca ajanın yanıtı gösterilir.

   Ancak, aracının şu anda kullanması gereken herhangi bir araç yoktur; bu da aracının görevlerini tamamlaması için gereken araçları oluşturana kadar e-posta gönderme gibi belirli eylemleri gerçekleştiremez. E-posta sunucunuzun iletiyi reddettiğini belirten bir e-posta bile alabilirsiniz.

4. Hata ayıklama oturumunu durdurmak için hata ayıklama araç çubuğunda Bağlantıyı Kes'i seçin.

5. Tasarımcıya geri dönün.

'Hava durumunu alma' aracı oluşturma

Bir aracının Azure Logic Apps'te sağlanan önceden oluşturulmuş eylemleri çalıştırması için aracının kullanması için bir veya daha fazla araç oluşturmanız gerekir. Bir araç en az bir eylem ve yalnızca eylemler içermelidir. Aracı, belirli bağımsız değişkenleri kullanarak aracı çağırır.

Bu örnekte, ajanın hava durumu tahminini alabilecek bir araca ihtiyacı vardır. Aşağıdaki adımları izleyerek bu aracı oluşturabilirsiniz:

1. Tasarımcıda, aracının içinde ve Araç ekle'nin altında artı işaretini (+) seçerek kullanılabilir eylemlere göz atabileceğiniz bölmeyi açın.

2. Eylem ekle bölmesinde, senaryonuz için en uygun eylemi eklemek için mantıksal uygulamanızın genel adımlarını izleyin.

   Bu örnek, Geçerli hava durumunu al adlı MSN Hava Durumu eylemini kullanır.

   Eylemi seçtikten sonra tasarımcıdaki aracıda hem Araç kapsayıcısı hem de seçili eylem görünür. Her iki bilgi bölmesi de aynı anda açılır.

   

3. Araç bilgileri bölmesinde, amacını açıklamak için aracı yeniden adlandırın. Bu örnekte kullanın Get weather.

4. Ayrıntılar sekmesinde, Açıklama için araç açıklamasını girin. Bu örnek için Get the weather for the specified location.

   

   Açıklama'nın altında Aracı Parametreleri bölümü yalnızca belirli kullanım örnekleri için geçerlidir. Daha fazla bilgi için bkz. Aracı parametreleri oluşturma.

5. Aracı parametreleri, kullanım örnekleri ve bu kullanım örneklerine göre bunların nasıl oluşturulacağı hakkında daha fazla bilgi edinmek için sonraki bölüme geçin.

'Geçerli hava durumunu al' eylemi için aracı parametreleri oluşturma

Eylemler genellikle kullanılacak değerleri belirtmenizi gerektiren parametrelere sahiptir. Araçlardaki eylemler, tek bir fark dışında neredeyse aynıdır. Araçlardaki eylemler için parametre değerlerini belirlemek üzere aracının kullandığı temsilci parametrelerini oluşturabilirsiniz. Model tarafından oluşturulan çıkışları, model olmayan kaynaklardan gelen değerleri veya bir bileşimi belirtebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz Aracı parametreleri.

Aşağıdaki tabloda, aracı parametreleri oluşturmaya yönelik kullanım örnekleri ve kullanım örneğine göre bunların nerede oluşturulacağı açıklanmaktadır:

İçin	Aracı parametresi nerede oluşturulur?
Yalnızca model tarafından oluşturulan çıkışları kullanın. Aynı araçtaki diğer eylemlerle paylaşın.	Eylem parametresinden başlayın. Ayrıntılı adımlar için bkz. Yalnızca model tarafından oluşturulan çıkışları kullanma.
Model olmayan değerler kullanın.	Herhangi bir aracı parametresine gerek yok. Bu deneyim, Azure Logic Apps'teki normal eylem kurulum deneyimiyle aynıdır, ancak Model olmayan kaynaklardan değerleri kullanma bölümünde kolaylık sağlamak için tekrarlanır.
Model tarafından oluşturulan çıkışları model dışı değerlerle kullanın. Aynı araçtaki diğer eylemlerle paylaşın.	Aracı Parametreleri bölümünde araçtan başlayın. Ayrıntılı adımlar için bkz. Model çıkışlarını ve model olmayan değerleri kullanma.

Yalnızca model tarafından oluşturulan çıkışları kullanma

Yalnızca model tarafından oluşturulan çıkışları kullanan bir eylem parametresi için aşağıdaki adımları izleyerek bir aracı parametresi oluşturun:

1. Araçta, bilgi bölmesini açmak için eylemi seçin.

   Bu örnekte eylem Geçerli hava durumunu al'dır.

2. Parametre seçeneklerini göstermek için Parametreler sekmesinde parametre kutusunun içini seçin.

3. Konum kutusunun sağ kenarında yıldızlar düğmesini seçin.

   Bu düğme şu araç ipucuna sahiptir: Ajan parametresini oluşturmak için seçin.

   

   Aracı parametre oluştur penceresi, kaynak eylem parametresinden önceden doldurulmuş Ad, Tür ve Açıklama alanlarını gösterir.

   Aşağıdaki tabloda aracı parametresini tanımlayan alanlar açıklanmaktadır:

   Parametre	Değer	Description
   İsim	< agent-parameter-name>	Aracı parametre adı.
   Türü	< ajan-parametre-veri-türü>	Aracı parametre veri türü.
   Açıklama	< agent-parameter-description>	Parametrenin amacını kolayca tanımlayan aracı parametresi açıklaması.

   Uyarı

   Microsoft, eylemin Swagger tanımını izlemenizi önerir. Örneğin, global olarak barındırılan ve çok kiracılı Azure tarafından yönetilen MSN Hava Durumu 'paylaşılan' bağlayıcısı üzerinden Geçerli hava durumunu al eylemi için MSN Hava Durumu bağlayıcısının teknik başvuru makalesine bakın.

4. Hazır olduğunuzda Oluştur'u seçin.

   Aşağıdaki örnek, Konum aracısı parametresiyle Geçerli hava durumunu al eylemini gösterir:

   

5. İş akışınızı kaydedin.

Model olmayan kaynaklardan değerleri kullanma

Yalnızca model olmayan değerler kullanan bir eylem parametresi değeri için, kullanım örneğiniz için en uygun seçeneği belirtin:

İş akışında önceki işlemlerden gelen çıkışları kullanma

Bu çıktılara göz atmak ve bunlardan seçim yapmak için şu adımları izleyin:

1. Parametre kutusunun içini seçin ve ardından dinamik içerik listesini açmak için şimşek simgesini seçin.

2. Listeden, tetikleyici veya eylem bölümünde istediğiniz çıkışı seçin.

3. İş akışınızı kaydedin.

İfadelerin sonuçlarını kullanma

İfade oluşturmak için şu adımları izleyin:

1. Parametre kutusunun içini seçin ve ardından işlev simgesini seçerek ifade düzenleyicisini açın.

2. İfadeyi oluşturmak için kullanılabilir işlevler arasından seçim yapın.

3. İş akışınızı kaydedin.

Daha fazla bilgi için bkz . Azure Logic Apps'te iş akışı ifade işlevlerine başvuru kılavuzu.

Model çıkışlarını ve model olmayan değerleri kullanma

Bazı senaryoların model dışı değerlerle model tarafından oluşturulan her iki çıkışı da kullanan bir eylem parametresi değeri belirtmesi gerekebilir. Örneğin, statik metin kullanan bir e-posta gövdesi, iş akışındaki önceki işlemlerden model dışı çıkışlar ve model tarafından oluşturulan çıkışlar oluşturmak isteyebilirsiniz.

Bu senaryolar için aşağıdaki adımları izleyerek araçta aracı parametresini oluşturun:

1. Tasarımcıda ajan parametresini oluşturmak istediğiniz aracı seçin.

2. Ayrıntılar sekmesinde, Aracı Parametreleri'nin altında Parametre Oluştur'u seçin.

3. Yeni aracı parametresi seçeneklerini genişletin ve aşağıdaki bilgileri sağlayın, ancak eylem parametresi ayrıntılarıyla uyumlu bir şekilde sunun.

   Bu örnekte, örnek eylem Geçerli hava durumunu al'dır.

   Uyarı

   Microsoft, eylemin Swagger tanımını izlemenizi önerir. Örneğin, Geçerli hava durumunu al eylemi için bu bilgileri bulmak için MSN Hava Durumu bağlayıcısı teknik başvuru makalesine bakın. Örnek hareket, genel, çok kiracılı Azure'da barındırılan ve çalıştırılan paylaşılan MSN Hava Durumu bağlayıcısı tarafından sağlanır.

   Parametre	Değer	Description
   İsim	< agent-parameter-name>	Aracı parametre adı.
   Türü	< ajan-parametre-veri-türü>	Aracı parametre veri türü.
   Açıklama	< agent-parameter-description>	Parametrenin amacını kolayca tanımlayan aracı parametresi açıklaması. Aşağıdaki seçenekler arasından seçim yapabilir veya bunları birleştirerek bir açıklama sağlayabilirsiniz: - Parametrenin amacı, izin verilen değerler, kısıtlamalar veya sınırlar gibi ayrıntıları içeren düz metin. - İş akışının önceki adımlarından çıkan çıktılar. Bu çıkışlara göz atmak ve bu çıkışları seçmek için Açıklama kutusunun içini seçin ve ardından şimşek simgesini seçerek dinamik içerik listesini açın. Listeden istediğiniz çıkışı seçin. İfadelerden elde edilen sonuçlar. İfade oluşturmak için Açıklama kutusunun içini seçin ve ardından işlev simgesini seçerek ifade düzenleyicisini açın. İfadeyi oluşturmak için kullanılabilir işlevler arasından seçim yapın.

   İşiniz bittiğinde , Aracı Parametreleri'nin altında yeni aracı parametresi görüntülenir.

4. Tasarımcıda, araçta eylemi seçerek eylem bilgileri bölmesini açın.

5. Parametreler sekmesinde, parametre seçeneklerini göstermek için parametre kutusunun içini seçin ve ardından robot simgesini seçin.

6. Aracı parametreleri listesinden, daha önce tanımladığınız aracı parametresini seçin.

   Tamamlanmış Geçerli hava durumunu al aracı aşağıdaki örneğe benzer:

   

7. İş akışınızı kaydedin.

'E-posta gönder' aracı oluşturma

Birçok senaryoda, bir aracıya genellikle birden fazla araç gerekir. Bu örnekte, temsilcinin hava durumu raporunu e-postayla gönderen bir araca ihtiyacı vardır.

Bu aracı oluşturmak için şu adımları izleyin:

1. Tasarımcıda, ajanda, mevcut olan aracın yanındaki artı işaretini (+) seçerek bir eylem ekleyin.

2. Eylem ekle bölmesinde, yeni aracınız için başka bir eylem seçmek için bu genel adımları izleyin.

   Bu örnek, E-posta gönder (V2) adlı Outlook.com eylemini kullanır.

   Daha önce olduğu gibi, eylemi seçtikten sonra hem yeni Araç hem de eylem tasarım ortamındaki ajan içinde görünür. Her iki bilgi bölmesi de aynı anda açılır.

   

3. Araç bilgileri bölmesinde, amacını açıklamak için aracı yeniden adlandırın. Bu örnekte kullanın Send email.

4. Ayrıntılar sekmesinde, Açıklama için araç açıklamasını girin. Bu örnek için Send current weather by email.

   

5. İş akışınızı kaydedin.

'E-posta gönder (V2)' eylemi için aracı parametreleri oluşturma

E-posta gönder (V2) eylemi için ayarlayacak farklı aracı parametreleri dışında, bu bölümdeki adımlar 'Geçerli hava durumunu al' eylemi için aracı parametreleri oluşturma işlemiyle neredeyse aynıdır.

1. E-posta gönder (V2) eylemindeki parametre değerleri için aracı parametreleri oluşturmak için önceki genel adımları izleyin.

   Eylem için To, Subject ve Body adlı üç aracı parametresi gerekir. Eylemin Swagger tanımı için bkz. E-posta gönderme (V2).

   İşiniz bittiğinde, örnek eylem burada gösterildiği gibi önceden tanımlanmış aracı parametrelerini kullanır:

   

   Tamamlanan E-posta gönder aracı aşağıdaki örneğe benzer:

   

2. İş akışınızı kaydedin.

Abone listesi aracı oluşturma

Son olarak, bu örnekte kullanılacak aracı parametre değerleri için abone listesi sağlamak üzere Aboneleri al adlı bir araç oluşturun. Bu araç, abone adını, e-posta adresini ve konumu sağlamak için Oluştur eylemini kullanır. Alternatif olarak, bu girişleri blob depolamadan veya veritabanından da kaynaklayabilirsiniz. Azure Logic Apps, veri kaynağı olarak kullanabileceğiniz birçok seçenek sunar.

Bu örnek için şu adımları izleyin:

1. Aracı "Get subscribers" olarak yeniden adlandırın.

2. Aboneleri al aracında aşağıdaki açıklamayı kullanın:

   Get the list of subscribers, including their name, location, and email address. To generate the weather report, use the location for each subscriber. To send the weather report, use the email address for each subscriber.

3. Oluştur eylemini olarak Subscriber listyeniden adlandırın. Giriş kutusunda aşağıdaki JSON dizisini kullanın, ancak örnek abone verilerini test etmek için kullanmak istediğiniz verilerle değiştirin. Örneğin, farklı konumların hava durumunu elde edebilmeniz için e-posta adreslerini kendi e-posta adreslerinizle değiştirin.

   [
       {
           "Name": "Fabrikam",
           "Email": "FabrikamGoods@outlook.com",
           "Location": "Boston"
       },
       {
           "Name": "Contoso",
           "Email": "ContosoGoods@outlook.com",
           "Location": "Jaipur"
       },
       {
           "Name": "Sophie Owen",
           "Email": "sophieowen@outlook.com",
           "Location": "Seattle"
       }
   ]
   

   Tamamlanan Aboneleri al aracı aşağıdaki örneğe benzer:

   

4. İş akışınızı kaydedin, ardından her şeyin beklediğiniz gibi çalıştığından emin olmak için iş akışını test edin.

   Her konum için hava durumunu içeren bir e-posta almalısınız.

Ajanlar ve araçlar için en iyi yöntemler

Aşağıdaki bölümlerde daha iyi aracılar ve araçlar oluşturmanıza yardımcı olabilecek öneriler, en iyi yöntemler ve diğer yönergeler sağlanır.

Agents

Aşağıdaki kılavuz, temsilciler için en iyi uygulamaları sunar.

'Oluştur' eylemleriyle prototip aracılar ve araçlar

Aracınızın ve araçlarınızın prototipini oluşturmak için gerçek eylemleri ve canlı bağlantıları kullanmak yerine, Gerçek eylemleri "taklit etmek" veya simülasyonunu yapmak için Oluştur eylemlerini kullanın. Bu yaklaşım aşağıdaki avantajları sağlar:

• Oluşturma eylemleri yan etkiler üretmez ve bu da bu eylemlerin fikir, tasarım ve test için yararlı olmasını sağlar.

• Canlı bağlantıları ayarlamak ve kullanmak zorunda kalmadan aracı yönergelerini, istemlerini, araç adlarını ve açıklamalarını, ayrıca aracı parametrelerini ve açıklamalarını taslağı oluşturabilir ve geliştirebilirsiniz.

• Aracınızın ve araçlarınızın yalnızca Oluştur eylemleriyle çalıştığını onayladığınızda, gerçek eylemlere geçiş yapmaya hazır olursunuz.

• Gerçek eylemlere geçtiğinizde, gerçek eylemlerle çalışmak için aracı parametrelerinizi yeniden yönlendirmeniz veya yeniden oluşturmanız gerekir. Bu işlem biraz zaman alabilir.

Sohbet geçmişi bağlam uzunluğunu yönetme

İş akışı aracısı, geçerli belirteç veya ileti sınırına bağlı olarak, araç çağrıları da dahil olmak üzere sohbet geçmişini veya bağlamı koruyarak, bunları bir sonraki etkileşim için modele aktarır. Zaman içinde aracı geçmişi büyür ve sonunda modelinizin bağlam uzunluğu sınırını veya en fazla giriş belirteci sayısını aşar. Modeller bağlam uzunluklarında farklılık gösterir.

Örneğin gpt-4o , her belirtecin 3-4 karakter uzunluğunda olduğu 128.000 giriş belirtecini destekler. Ajans geçmişi modelin bağlam uzunluğuna yaklaştığında, limitin altında kalabilmek için eski veya ilgisiz iletileri bırakmayı düşünmelisiniz.

Aracı geçmişinizi azaltmaya yönelik bazı yaklaşımlar şunlardır:

• Oluştur eylemini kullanarak araçlardan elde edilen sonuçların boyutunu küçültün. Daha fazla bilgi için bkz. Araçlar - En iyi yöntemler.

• Modelin davranışını denetlemek için aracı yönergelerinizi ve istemlerinizi dikkatlice düzenleyin.

• Deneysel özellik: Sohbet geçmişinde tutmak ve modele geçirmek için maksimum token veya mesaj sayısını azaltabilmek amacıyla sohbet azaltma özelliğini deneme seçeneğiniz vardır.

  Bir iş akışı aracısı, yalnızca aracıda bulunan Aracı Geçmişi Azaltma Türü gelişmiş parametresi dışında Azure OpenAI yerleşik hizmet sağlayıcısı bağlayıcısı ile neredeyse aynı gelişmiş parametrelere sahiptir. Bu parametre, en fazla belirteç veya ileti sayısına göre aracının koruduğu geçmişi denetler.

  Bu özellik etkin geliştirme aşamasındadır ve tüm senaryolarda çalışmayabilir. Belirteç veya ileti sınırını azaltmak için Aracı Geçmişi Azaltma Türü seçeneğini değiştirebilirsiniz. Ardından istediğiniz sayısal sınırı belirtirsiniz.

  Bu özelliği denemek için şu adımları izleyin:

  1. Tasarımcıda, bilgi bölmesini açmak için temsilcinin başlık çubuğunu seçin.

  2. Parametreler sekmesinde Gelişmiş parametreler bölümünü bulun.

  3. Aracı Geçmişi Azaltma Türü adlı parametrenin mevcut olup olmadığını denetleyin. Aksi takdirde Gelişmiş parametreler listesini açın ve bu parametreyi seçin.

  4. Aracı Geçmişi Azaltma Türü listesinden aşağıdaki seçeneklerden birini belirleyin:

     Seçenek	Description
     Belirteç sayısını azaltma	En Fazla Belirteç Sayısı adlı parametreyi gösterir. Bir sonraki etkileşim için aracı geçmişinde tutulacak ve modele geçirilecek maksimum belirteç sayısını belirtir. Varsayılan değer, Azure OpenAI Hizmeti'nde kullanılan modele göre farklılık gösterir. Varsayılan sınır 128.000'dir.
     İleti sayısını azaltma	İleti Sayısı Sınırı adlı parametreyi gösterir. Aracı geçmişinde saklanacak ve modele aktarılacak en fazla ileti sayısını belirtir, bir sonraki etkileşim için. Varsayılan sınır yok.

Tools

Aşağıdaki kılavuz araçlar için en iyi yöntemleri sağlar.

• Ad, bir araç için en önemli değerdir. Adın kısa ve açıklayıcı olduğundan emin olun.

• Araç açıklaması, araç için yararlı ve faydalı bağlam sağlar.

• Hem araç adının hem de açıklamanın karakter sınırları vardır.

  Bazı sınırlar, iş akışında aracıdaki değişiklikleri kaydettiğinizde değil, model tarafından Azure OpenAI Hizmeti'nde çalışma esnasında uygulanır.

• Aynı birimde bulunan çok fazla araç, birim kalitesi üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olabilir.

  Genel bir yönerge, bir ajanın en fazla 10 araç içermesini önerir. Ancak bu kılavuz, Azure OpenAI Hizmeti'nden kullandığınız modele göre değişiklik gösterir.

• Araçlarda eylemlerin tüm girişlerinin modelden gelmesi gerekmez.

  Model dışı kaynaklardan gelen eylem girişlerini ve modelden gelen girişleri ayrıntılı bir şekilde denetleyebilirsiniz. Örneğin, bir aracın e-posta gönderen bir eylemi olduğunu varsayalım. Düz ve çoğunlukla statik bir e-posta gövdesi sağlayabilirsiniz, ancak bu e-posta gövdesinin bir parçası için model tarafından oluşturulan çıkışları kullanabilirsiniz.

• Araç sonuçlarını modele geçirmeden önce özelleştirin veya dönüştürün.

  Oluştur eylemini kullanarak bir araçtan elde edilen sonuçları modele geçirmeden önce değiştirebilirsiniz. Bu yaklaşım aşağıdaki avantajları sağlar:

  • Modele geçen ilgisiz bağlamı azaltarak yanıt kalitesini artırın. Büyük bir yanıttan yalnızca ihtiyacınız olan alanları gönderirsiniz.

  • Modele geçen belirteçler için faturalama ücretlerini azaltın ve modelin bağlam uzunluğu sınırını (modele geçen en fazla belirteç sayısı) aşmaktan kaçının. Yalnızca ihtiyacınız olan alanları gönderirsiniz.

  • Araçta birden çok eylemden elde eden sonuçları birleştirin.

  • ** Beklenen sonuçları simüle etmek için araç sonuçlarını taklit edebilirsiniz. Sahte eylemler verileri kaynakta değiştirmeden bırakır ve Azure Logic Apps dışında kaynak kullanımı için ücret uygulanmaz.

Vekil parametreleri

Aşağıdaki kılavuz aracı parametreleri için en iyi yöntemleri sağlar.

• Ad, aracı parametresi için en önemli değerdir. Adın kısa ve açıklayıcı olduğundan emin olun.

• Ajan parametresi açıklaması, araç için yararlı ve faydalı bir bağlam sunar.

Sorunları giderme

Bu bölümde, aracı iş akışlarını oluştururken veya çalıştırırken karşılaşabileceğiniz hataları veya sorunları gidermeye yardımcı olacak yönergeler açıklanmaktadır.

Araç yürütme verilerini gözden geçirme

İş akışı çalıştırma geçmişi, belirli bir çalıştırma sırasında neler olduğunu öğrenmenize yardımcı olan yararlı bilgiler sağlar. Aracı iş akışı süreci için, belirli bir aracı döngüsünün yinelemesi için araç çalıştırma giriş ve çıkışlarını bulabilirsiniz.

1. İş akışı menüsündeki Araçlar'ın altında Çalıştırma geçmişi'ni seçerek Çalıştırma geçmişi sayfasını açın.

2. Çalıştırma geçmişi sekmesindeki Tanımlayıcı sütununda, istediğiniz iş akışı çalıştırmasını seçin.

   Her adımın durumunu göstermek için izleme görünümü açılır.

3. İncelemek istediğiniz aracıyı seçin. Sağ tarafta Ajan günlüğü bölmesi görüntülenir.

   Etkileşim sırasında araç çalıştırmaları da dahil olmak üzere bu bölmede aracı günlüğü gösterilir.

4. Belirli bir noktada araç yürütme verilerini almak için aracı günlüğünde bu noktayı bulun ve araç yürütme referansını seçin, örneğin:

   

   Bu eylem sizi izleme görünümünde eşleşen araca taşır. Ajan şu anki yineleme sayısını gösterir.

5. İzleme görünümünde, gözden geçirmek istediğiniz girişleri, çıkışları ve özellikleri içeren aracıyı veya eylemi seçin.

   Aşağıdaki örnekte, daha önce seçilen araç yürütme için seçili bir eylem gösterilmektedir:

   

   Aracıyı seçerseniz, modele giren ve modelden dönen aşağıdaki bilgileri gözden geçirebilirsiniz, örneğin:

   • Modele geçirilen girdi mesajları.
   • Modelden döndürülen çıkış iletileri.
   • Modelin ajanı çağırmasını istediği araçlar.
   • Modele geri iletilen araç sonuçları.
   • Her isteğin kullandığı belirteç sayısı.

6. Farklı bir ajan döngüsü yinelemesini gözden geçirmek için ajan içinde sol veya sağ oka tıklayın.

Application Insights günlükleri

İş akışınız için Application Insights veya gelişmiş telemetri ayarlarsanız, diğer eylemler gibi aracı olaylarının günlüklerini gözden geçirebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Logic Apps'te Standart iş akışları için Application Insights'ta gelişmiş telemetriyi etkinleştirme ve görüntüleme.

Model bağlam uzunluğu üst sınırı aşıldı

Aracınızın günlük geçmişi modelin bağlam uzunluğunu veya en fazla giriş belirteci sayısını aşarsa aşağıdaki örneğe benzer bir hata alırsınız:

Bu modelin bağlam uzunluğu üst sınırı 4097 belirteçtir. Ancak, 4927 belirteç istediniz (iletilerde 3927, tamamlanmada 1000). Lütfen iletilerin uzunluğunu veya tamamlanma süresini azaltın.

Etmeninizin günlükte tuttuğu ve sonraki etkileşim için modele aktardığı belirteç veya ileti sayısı sınırını azaltmayı deneyin. Bu örnek için Belirteç sayısı azaltma'yı seçip En Fazla Belirteç Sayısı'nı hatanın belirtilen bağlam uzunluğu üst sınırı olan 4097'nin altında bir sayıya ayarlayabilirsiniz.

Daha fazla bilgi için bkz. Sohbet geçmişi bağlam uzunluğunu yönetme.

Örnek kaynakları temizleme

Örnekler için oluşturduğunuz kaynaklara ihtiyacınız yoksa ücretlendirilmeye devam etmemesi için kaynakları sildiğinizden emin olun. Bu kaynakları içeren kaynak grubunu silmek için bu adımları izleyebilir veya her kaynağı tek tek silebilirsiniz.

1. Azure arama kutusuna kaynak grupları girin ve Kaynak grupları'nı seçin.

2. Bu örnekteki kaynakları içeren kaynak gruplarını bulun ve seçin.

3. Genel Bakış sayfasında Kaynak grubunu sil'i seçin.

4. Onay bölmesi görüntülendiğinde kaynak grubu adını girin ve Sil'i seçin.

İlgili içerik

• Azure Logic Apps'te yapay zeka aracısı iş akışları
• Laboratuvar: Azure Logic Apps'te ilk otonom aracı iş akışınızı oluşturma
• Azure Logic Apps sınırları ve yapılandırması
• Azure OpenAI Hizmeti kotaları ve sınırları