.net 网站 iis 配置,小米发布会直播入口,qq空间转wordpress,怎样用阿里云服务器做网站作者#xff1a;卢建晖 - 微软高级云技术布道师 「极客说」 是一档专注 AI 时代开发者分享的专栏#xff0c;我们邀请来自微软以及技术社区专家#xff0c;带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里#xff0c;您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」卢建晖 - 微软高级云技术布道师 「极客说」 是一档专注 AI 时代开发者分享的专栏我们邀请来自微软以及技术社区专家带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能
在 Microsoft Ignite 2024 上微软发布了 Azure AI Agent Service我们可以在 Azure AI Foundry 上通过 Azure AI Foundry SDK 及 Azure AI Agent Service 的 UI 直接构建基于智能业务的 AI Agent。
与 Azure AI Assistant API 相比Azure AI Agent Service 可以让我们拥有更灵活的模型如可以直接调⽤ Llama 3、Mistral 以及 Cohere 等开源⼤模型有更好的企业功能接入Microsoft Fabric、Microsoft SharePoint、Azure AI Search、Microsoft Bing 等更强的企业安全机制以及数据存储⽅式。 目前 Azure AI Agent Service 处于 Public Preview 阶段开发者可以通过 Azure AI Foundry SDK使用 Python 或者 C# 快速构建基于 Azure AI Agent Service 的智能体企业则基于业务拥有不同的 AI Agents。
那在⼯作流中应该如何组合这些 AI Agents 呢我们就需要通过 AutoGen 或者 Semantic Kernel 对这三个 AI Agents 进⾏编排。 在 Azure AI Foundry SDK 创建 AI Agent 的技巧 建议使用以下模板在 Azure AI Foundry 中创建项⽬ https://portal.azure.com/#create/Microsoft.Template
注意
1. 目前 Azure AI Agent Service 处于 Public Preview 阶段所以我们需要在特定区域和模型中使⽤。 当然你也可以使⽤ Azure AI Foundry model catalog 中的 Llama 3.1-70B-instruct Mistral-large-2407 Cohere command R
2. Azure AI Foundry SDK 现在⽀持 Python / C# 的版本
安 装 Python 的 Azure AI Foundry SDK
pip install azure-ai-projects
pip install azure-identity
安 装 .NET 的 Azure AI Foundry SDK
dotnet add package Azure.AI.Projects --version 1.0.0-beta.1
如果你希望了解如何结合 Azure AI Foundry SDK 创建 AI Agent 建议参考
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/agents/quickstarthttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/agents/quickstart
下⾯介绍⼀个场景如⼀个 Blog 创作场景我们可以围绕该创作场景定义三个 AI Agent Service 服务内容搜集的 Agent、编写技能的 Agent、以及保存内容功能的 Agent然后通过 AutoGen / Semantic Kernel 对 AI Agent 进⾏编排。 Azure AI Agent Service 定义单智能体 Azure AI Agent Service 更多是对特定智能任务的单 Agent 进⾏定义比如你可以定义⼀个数据挖掘的智能体也可以定义⼀个链接 Azure Function 的智能体更可以利⽤ Function Calling 接入第三⽅邮件发送服务的智能体等。如上述场景谈及的智能体我们可以这样定义 内容搜集的 Agent
内容搜集的 Agent 主要通过搜索引擎来搜索 Blog 提纲的内容从⽽为 Blog 添加更详细的内容。Azure AI Agent Service 提供了 Grounding with Bing 服务进行扩展你可以非常简单地接入 Bing 搜索中。 具体实现 Python https://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/03.AzureAIAgentWithAutoGen01.ipynbhttps://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/03.AzureAIAgentWithAutoGen01.ipynb C# https://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/08.AzureAIAgentWithSK01.ipynbhttps://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/08.AzureAIAgentWithSK01.ipynb
编写技能的 Agent
编写技能的 Agent 可以直接通过 LLM 完成编写的内容。 保存内容功能的 Agent
保存内容功能的 Agent 通过 Azure AI Agent Service 的 code-interpreter 完成内容保存⼯作。 具体实现 Python https://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/01.AzureAIAgentCode.ipynbhttps://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/01.AzureAIAgentCode.ipynb C# https://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/05.AzureAIAgentCodedotNET.ipynbhttps://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/05.AzureAIAgentCodedotNET.ipynb
利⽤ AutoGen / Semantic Kernel 编排多智能体 在企业场景中我们拥有不同的单智能体可以协助我们完成不同的工作同时基于不同任务又可以组合不同的智能体来完成相关⼯作。如需要发送 Blog我们可以将上述的三个智能体进⾏组合来完成任务。AutoGen / Semantic Kernel 都支持智能体的编排⼯作我们可以利⽤ AutoGen 中的 Function Calling / Semantic Kerenl Plugin 进行 Azure AI Agent Service 的绑定来完成上述三个智能体的编排⼯作。
以下是具体架构
AutoGen 的编排⽅式 示例
https://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/04.AzureAIAgentWithAutoGen02.ipynbhttps://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/04.AzureAIAgentWithAutoGen02.ipynb
Semantic Kernel 的编排⽅式 通过编排多智能体我们可以非常轻松地完成不同需要的⼯作流这⾥是两个不同的指令都可以完成博客的编写⼯作。
示例
https://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/09.AzureAIAgentWithSK02.ipynbhttps://github.com/kinfey/MultiAIAgent/blob/main/09.AzureAIAgentWithSK02.ipynb
多智能体的结合可以帮助我们快速地完成不同的任务。随着 LLM / SLM 能⼒的增强也会在企业业务功能上有更好的融合。AI Agent as a Service 将会到来结合多智能体帮助企业更轻松地构建和部署智能 AI 代理更快迈进真正的 AI 时代。
相关资源
了解 Azure AI Agent Service https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/agents/
学习 Microsoft AutoGen https://microsoft.github.io/autogen/dev/
学习 Microsoft Semantic Kernel https://github.com/microsoft/semantic-kernel
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