Создание агентических веб-приложений

Преобразуйте традиционные веб-приложения CRUD для эпохи ИИ, добавив агентические возможности с помощью таких платформ, как Microsoft Semantic Kernel, LangGraph или Служба агента Foundry. Вместо навигации по формам, текстовым полям и раскрывающимся спискам можно предложить диалоговый интерфейс, который позволяет пользователям "взаимодействовать с агентом", который интеллектуально выполняет те же операции, что и приложение. Этот подход позволяет вашему веб-приложению рассуждать, планировать и предпринимать действия от имени пользователей.

Обзор

Агентские веб-приложения представляют собой смену парадигмы с традиционных веб-интерфейсов. Вместо того, чтобы пользователи понимали структуру и навигацию по структуре приложения, агентические приложения используют ИИ для понимания намерений пользователей, планирования многофакторных действий и автономного выполнения сложных рабочих процессов.

К ключевым характеристикам агентических веб-приложений относятся:

  • Диалоговые интерфейсы: пользователи выражают цели на естественном языке, а не щелкают формы
  • Автономное рассуждение: агенты разбивают сложные запросы на исполняемые шаги
  • Многоэтапное планирование: агенты связывают несколько операций для выполнения сложных задач
  • Использование инструмента: агенты вызывают существующие API и функции, чтобы завершить запросы пользователей
  • Осведомленность о контексте: агенты поддерживают журнал бесед и состояние приложения во время взаимодействия
  • Обработка ошибок: агенты восстанавливаются после сбоев и адаптируют подход на основе результатов

Платформы, такие как семантический ядро, LangGraph и служба агента Foundry, предоставляют уровень оркестрации, который соединяет большие языковые модели с бизнес-логикой приложения, что позволяет использовать эти возможности агента в приложениях службы приложений.

Когда следует создавать агентические веб-приложения

Рассмотрите возможность добавления агентических возможностей, когда:

  • Сложные рабочие процессы являются общими: пользователям часто требуется выполнять многофакторные операции, которые можно упростить с помощью беседы.
  • Требуется опыт в области домена: приложению требуются специализированные знания, которые агент ИИ может изучать и применять
  • Взаимодействие с пользователем важно. Вы хотите сократить время обучения и сделать приложение более интуитивно понятным
  • Важно исследовать данные: пользователям необходимо запрашивать, анализировать и визуализировать данные гибкими способами.
  • Автоматизация задач ценна: повторяющиеся или трудоемкие рабочие процессы могут воспользоваться завершением с помощью ИИ.

Шаблоны агентов особенно хорошо работают для корпоративных приложений, средств анализа данных, систем управления контентом и административных интерфейсов, где сочетание распознавания естественного языка и автоматизированных рабочих процессов обеспечивает значительные повышения производительности.

Выбор фреймворка агента

Служба приложений поддерживает любую платформу агента, которая выполняется в выбранном стеке языков. Вы можете полностью гибко использовать инструменты и платформы, которые лучше всего соответствуют вашим потребностям. Вот некоторые популярные варианты:

  • Семантический ядро: кроссплатформенный пакет SDK майкрософт для .NET, Python и Java, идеально подходит для создания пользовательских агентов с полным контролем
  • LangGraph: фреймворк Python и JavaScript для создания состоятельных многосистемных систем с комплексными рабочими процессами
  • Служба агента Foundry: управляемая служба для размещения агентов, готовых к продуктивной эксплуатации, с встроенным мониторингом и масштабируемостью
  • Пользовательские фреймворки: любые другие агентные фреймворки, которые поддерживает ваш язык программирования (например, AutoGen, CrewAI или собственные решения)

Приступайте к изучению руководств

Отслеживайте агентов в App Service

При создании агента в коде, работающем в службе приложений (оркестрация в приложении), метрики агента не отображаются в Azure AI Foundry так как Foundry видит только полностью управляемые агенты Foundry. Чтобы закрыть этот разрыв, служба приложений отображает колонку ИИ (предварительная версия) с вкладкой "Агенты ", которая агрегирует данные телеметрии для каждого агента непосредственно из приложения:

Снимок экрана: вкладка агентов ИИ службы приложений (предварительная версия) с вызовами, маркерами и скоростью ошибок для каждого агента.

Вкладка загорается, когда приложение соответствует трем требованиям:

  • Application Insights подключен к приложению службы приложений. Вкладка "Агенты" считывает данные телеметрии из подключенного ресурса Application Insights.
  • Ваше приложение отправляет трассировки и метрики OpenTelemetry. Дистрибутив Azure Monitor OpenTelemetry — это рекомендуемый способ настроить это для приложений .NET, Python, Node.js и Java. Дополнительные сведения см. в разделе "Включить Azure Monitor OpenTelemetry".
  • Ваши агенты генерируют семантические соглашения OpenTelemetry для генеративного ИИ. На вкладке "Агенты" выполняются группировка и агрегирование по атрибутам gen_ai.agent.name, gen_ai.agent.id и gen_ai.usage.*. Большинство платформ агента (включая платформу агента Microsoft, Semantic Kernel и LangGraph) можно настроить для выдачи этих атрибутов.

На вкладке Agents выберите View in Application Insights, чтобы открыть в Application Insights представление Agents (предварительная версия), где можно подробно анализировать выполнения агентов, вызовы инструментов, потребление токенов по моделям и трассировки с ошибками генеративного ИИ.

Начало мониторинга агентов

Связанный контент

  • Last updated on