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适用于：Azure 逻辑应用（标准）
重要
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Azure 逻辑应用支持在 Azure OpenAI 服务中使用具有大型语言模型（LLM）的代理来完成任务的工作流。 代理使用迭代循环过程来解决复杂的多步骤问题。 大型语言模型是一个经过训练的程序，用于识别模式并执行无需人工交互的作业，例如：
- 分析、解释以及推理信息，例如说明、提示、输入和其他数据。
- 根据结果和可用数据做出决策。
- 根据代理的说明制定答案，并将其返回给提问者。
可以生成使用自治代理或对话代理的工作流。 代理使用自然语言与你和连接的模型进行通信。 该代理还使用模型生成的输出来执行工作 - 与人机交互或不交互。 该模型可帮助代理提供以下功能：
- 接受有关代理功能、操作方法以及如何响应的信息。
- 自主或通过聊天接收和响应请求（提示）。
- 根据可用信息处理输入、分析数据并做出选择。
- 选择用于完成完成请求所需的任务的工具。 基本上，工具 是一系列包含一个或多个动作以完成任务的步骤。 工具只能使用动作，而不能使用触发器。
- 适应需要灵活性且变化多端、动态、不可预知或不稳定的环境。
使用可用于在代理中生成工具的 1,400 多个连接器 ，代理工作流支持大量可从代理和模型功能中受益的方案。 根据用例，代理可以在有或没有人工交互的情况下执行工作。
下图显示了在使用 Azure 逻辑应用创建 AI 代理工作流的指南中创建的示例代理工作流。 工作流使用代理获取天气预报，并在电子邮件中发送该预测。 此图显示了代理信息窗格，在此可以设置代理并提供有关代理执行内容的指令说明。
这些高级步骤描述代理的工作原理：
代理接受提供的说明、提示和输入，例如位置或电子邮件地址。
若要了解提示（请求）和完成该提示所需的任务，代理使用 Azure OpenAI 服务中的已部署模型 来处理、分析和解释提供的信息。
根据代理说明，该模型有助于规划代理为必要任务调用哪些工具。
代理程序返回工具结果并响应提示。
本概念指南介绍主要概念、代理和非代理工作流之间的差异、代理结构、其他示例方案和基本计费信息。
有关详细信息，请参阅以下文档：
重要概念
下表提供了关键概念的基本简介：
| 概念 | DESCRIPTION |
|---|---|
| 代理 | 使用结构化迭代过程来解决复杂多步骤问题的预生成作。 此代理可以通过使用聊天界面与人类交互，并通过调用在 Azure 逻辑应用中使用预生成作创建的工具来处理服务、系统、应用和数据。 代理可以使用 Azure OpenAI 服务中部署的模型处理信息、做出选择和完成任务。 注意：代理工作流可以序列中包含多个代理。 不能将代理内联添加为另一个代理中的工具。 但是，代理可以通过满足以下要求来使用另一个代理： - 辅助代理存在于同一标准逻辑应用中的另一个代理工作流中。 - 辅助代理工作流必须以创建可调用终结点的触发器（例如 请求 触发器）开头。 - "父"代理必须拥有一个工具，可以在此逻辑应用中运行名为调用工作流的动作。 可以使用此动作来运行辅助代理的工作流。 有关详细信息，请参阅 什么是 AI 代理？ |
| 大型语言模型 （LLM） | 一个经过训练的程序，用于识别模式并执行工作，而无需人工干预。 有关详细信息，请参阅 Azure OpenAI 服务模型。 |
| 代理循环 | 使用结构化迭代过程解决复杂多步骤问题的代理的另一个名称。 代理通过迭代地执行以下步骤来实现此目标： 1. 思考：从特定数据源收集、处理和分析可用信息和输入，例如文本、图像、音频、传感器数据等。 应用原因、逻辑或学习模型来了解请求、创建计划或解决方案，并选择最佳作来回答或满足来自生成 AI 模型的帮助的请求。 2. 行动：根据做出的选择和可用的工具，完成数字或真实世界中的任务。 3. 学习 （可选）：通过使用反馈或其他信息来适应其自己的行为。 |
| 工具 | 工具包含一个或多个为代理执行任务的动作。 例如，工具可以发送电子邮件、处理数据源、执行计算或转换、与 API 交互等。 有关详细信息，请参阅以下文档： - 限制和已知问题 - 创建用于获取天气预报的工具 |
| 代理参数 | 基于代理参数的用例，在工具或一个操作参数中创建的一个参数。 创建代理参数，以便代理能将仅限模型的输出传递为工具中某一操作的参数输入。 你不需要为来自非模型源的值设置代理参数。 有关详细信息，请参阅 “创建代理参数”。 代理参数在以下方面不同于传统参数： - 代理参数仅适用于在其中定义它们的工具。 此限制意味着不能与其他工具共享代理参数。 相比之下，可以在全局范围内与工作流中的操作和控制流结构共享传统参数。 - 当工作流开始运行时，代理参数没有解析的值。 仅当代理使用特定参数调用工具时，代理参数才会接收值。 这些参数将成为调用该工具的代理参数。 - 即使该工具存在于同一循环迭代中，代理也可以使用不同的代理参数值多次调用同一工具。 例如，工具可以检查西雅图和伦敦的天气。 |
| 频道 | 代理聊天界面中的输入和输出通道。 代理有一个 通道 选项卡，用于控制是否可以在聊天界面中与代理交换消息。 有关详细信息，请参阅以下文档： - 代理聊天界面的限制 - 频道选项卡 - 为代理设置聊天交互 |
| 上下文 | 代理通过将最大数量的令牌或消息保留为上下文并将该上下文传递到模型进行下一个聊天交互来维护聊天历史记录。 每个模型都有不同的 上下文长度 限制。 有关详细信息，请参阅聊天历史记录上下文长度的限制（令牌限制）。 |
代理和非代理工作流之间的差异
使用代理的工作流可以超出对非代理工作流施加的限制。 代理工作流可以适应发生意外事件的环境，根据提示、输入和可用数据选择要使用的工具，不断提高其性能，处理非结构化数据，支持复杂方案，并提供更高级别的适应性和灵活性。 非代理工作流在稳定环境中表现最佳，遵循预定义的规则，并执行静态、可预测和重复的任务。
下表提供了代理工作流和非代理工作流之间的更多比较：
| 方面 | 代理人 | 非代理 |
|---|---|---|
| 逻辑 | 根据输入和其他可用信息，对要执行的任务做出明智的选择，并采取措施。 | 遵循预定义的规则和固定序列。 |
| 任务管理 | 将任务视为单独的实体 | 不適用 |
| 数据结构 | 处理非结构化数据。 | 使用可预测的模式处理结构化数据。 |
| 适应性 | 检测和响应不断变化的条件和环境，做出决策，并适应新的实时输入。 | 可能会难以适应遇到意外或动态更改的环境。 |
探索代理工作流结构
若要在用于自动化和集成解决方案的单租户 Azure 逻辑应用中生成代理工作流，请创建标准工作流并选择 代理 类型。 此工作流类型包括标准有状态工作流和代理功能中的所有功能，专用于处理代理。 工作流自动包括一个空的默认代理。
在工作流设计器中，代理包含信息窗格，可在工作流与 Azure OpenAI 资源中部署的模型之间创建连接。 在同一接口中，代理还要求你提供说明，说明代理可以扮演的角色、代理可以执行的任务，以及其他特定的规范性信息，以帮助代理响应提示、回答问题并执行请求的任务：
连接到模型的空代理可以响应仅使用模型功能的提示，因此代理不必包含工具。 但是，为了使代理使用 Azure 逻辑应用中可用的操作，代理需要你创建工具。 您可以首先从连接器图库中添加一个操作，以开始创建工具。
下方示意图显示了画廊，你可以在其中浏览并选择动作以构建工具。
下图显示了一个天气代理，可以获取天气预报并在电子邮件中发送该预测：
其他示例方案
以下部分介绍代理可以在工作流中完成任务的几种方法：
抵押贷款代理
假设你的银行使用抵押贷款代理，该代理通过单个协调循环执行以下任务来自主处理贷款，或者在必要时进行人工干预：
- 与客户交谈以回答问题。
- 查看贷款申请。
- 收集财务信息以评估贷款资格。
- 检索和分析风险数据。
- 提交时请求和汇总房地产评估。
- 包括边缘事例的人工审阅者。
- 批准或拒绝应用程序。
- 将决策传达给相关方。
订单履行代理
假设你的企业使用订单履行代理来执行以下任务：
- 与客户互动，根据企业知识回答产品问题。
- 创建订单，但在必要时将其传递给人类。
- 通过智能化升级提供全天候支持。
还可以有一个代理来协调其他代理的工作。 例如，你可能有一个代理团队，例如编写者、审阅者和发布者，协同工作来创建和分发销售报表。
设施工作订单代理
若要支持内部设施团队，工单专员将执行以下任务：
- 与员工交谈并提供服务请求的选项。
- 根据员工选择打开工作订单。
- 将工作订单发送到相应的服务团队。
- 根据作业进度和状态更新工作订单。
- 作业完成后关闭工作订单。
- 请通知相关方已完成的作业。
账单管理
尽管代理工作流在 Azure 逻辑应用中不会产生额外的费用，但 Azure OpenAI 服务中的模型使用会产生费用。 有关详细信息，请参阅 Azure OpenAI 服务定价。
后续步骤
在本概述中，你了解了代理工作流提供的好处，以及它们与非代理工作流有何不同。 若要开始创建代理工作流，请参阅以下作指南：