Compilación de aplicaciones web agente

Transforme las aplicaciones web CRUD tradicionales para la era de inteligencia artificial agregando funcionalidades agente con marcos como Microsoft Kernel semántico, LangGraph o Foundry Agent Service. En lugar de tener a los usuarios navegando por formularios, cuadros de texto y listas desplegables, puede ofrecer una interfaz conversacional que les permita "hablar con un agente" que realice de forma inteligente las mismas operaciones que proporciona la aplicación. Este enfoque permite a la aplicación web razonar, planear y realizar acciones en nombre de los usuarios.

Información general

Las aplicaciones web agenteicas representan un cambio de paradigma de las interfaces web tradicionales. En lugar de requerir que los usuarios comprendan y naveguen por la estructura de tu aplicación, las aplicaciones agénticas usan IA para comprender la intención del usuario, planificar acciones de varios pasos y ejecutar flujos de trabajo complejos de forma autónoma.

Entre las características clave de las aplicaciones web agente se incluyen las siguientes:

  • Interfaces conversacionales: los usuarios expresan objetivos en lenguaje natural en lugar de hacer clic en formularios
  • Razonamiento autónomo: los agentes desglosan las solicitudes complejas en pasos ejecutables
  • Planeamiento en varios pasos: los agentes encadenan varias operaciones para realizar tareas sofisticadas
  • Uso de herramientas: los agentes llaman a las API y funciones existentes según sea necesario para completar las solicitudes de usuario.
  • Reconocimiento del contexto: los agentes mantienen el historial de conversación y el estado de la aplicación entre interacciones
  • Control de errores: los agentes se recuperan de errores y adaptan su enfoque en función de los resultados

Los marcos como Kernel semántico, LangGraph y Foundry Agent Service proporcionan la capa de orquestación que conecta modelos de lenguaje grandes con la lógica empresarial de tu aplicación, habilitando estas capacidades agenticas en las aplicaciones del Servicio de Aplicaciones.

Cuándo desarrollar aplicaciones web agentivas

Considere la posibilidad de agregar capacidades agenticas cuando:

  • Los flujos de trabajo complejos son comunes: los usuarios suelen necesitar realizar operaciones de varios pasos que se podrían simplificar mediante la conversación.
  • Se requiere experiencia en el dominio: la aplicación requiere conocimientos especializados que un agente de inteligencia artificial puede aprender y aplicar.
  • La experiencia del usuario es importante: quiere reducir el tiempo de entrenamiento y hacer que la aplicación sea más intuitiva
  • La exploración de datos es importante: los usuarios necesitan consultar, analizar y visualizar datos de maneras flexibles.
  • La automatización de tareas es valiosa: los flujos de trabajo repetitivos o lentos podrían beneficiarse de la finalización asistida por IA.

Los patrones agenteicos funcionan especialmente bien para aplicaciones empresariales, herramientas de análisis de datos, sistemas de administración de contenido e interfaces administrativas, donde la combinación de comprensión del lenguaje natural y flujos de trabajo automatizados proporciona importantes mejoras de productividad.

Elección de un marco de agente

App Service admite cualquier framework de agente que se ejecute en el stack de lenguaje elegido. Tiene una flexibilidad completa para usar las herramientas y marcos que mejor se adapten a sus necesidades. Entre las opciones más populares se incluyen:

  • Kernel semántico: SDK multiplataforma de Microsoft para .NET, Python y Java, ideal para compilar agentes personalizados con control total
  • LangGraph: marco de Python y JavaScript para crear sistemas con estado y multiagente con flujos de trabajo complejos
  • Servicio de agente de Foundry: servicio administrado para hospedar agentes listos para producción con supervisión y escalabilidad integrados
  • Marcos personalizados: cualquier otro marco agente compatible con el lenguaje (por ejemplo, AutoGen, CrewAI o soluciones propietarias)

Introducción a los tutoriales

Supervisión de agentes en App Service

Al compilar el agente en código que se ejecuta en App Service (orquestación en la aplicación), las métricas del agente no están visibles en Fundición de IA de Azure porque Foundry solo ve agentes Foundry totalmente administrados. Para cerrar esa brecha, App Service muestra una hoja de IA (versión preliminar) con una pestaña Agentes que agrega telemetría por agente directamente desde la aplicación:

Captura de pantalla de la pestaña Agentes de App Service AI (versión preliminar) en la que se muestran las llamadas por agente, los tokens y la tasa de errores.

La pestaña se enciende cuando la aplicación cumple tres requisitos:

  • Application Insights está conectado a la aplicación de App Service. La pestaña Agentes lee la telemetría del recurso de Application Insights conectado.
  • Su aplicación emite seguimientos y métricas de OpenTelemetry. La distribución Azure Monitor OpenTelemetry es la forma recomendada de implementar esto para aplicaciones de .NET, Python, Node.js y Java. Para más información, consulte Habilitar Azure Monitor OpenTelemetry.
  • Los agentes emiten las convenciones semánticas de IA generativas de OpenTelemetry. La pestaña Agentes agrupa y agrega según los atributos gen_ai.agent.name, gen_ai.agent.id y gen_ai.usage.*. La mayoría de los marcos de agente (incluidos Microsoft Agent Framework, Kernel semántico y LangGraph) se pueden configurar para emitir estos atributos.

En la pestaña Agentes , seleccione Ver en Application Insights para abrir la vista Agentes (versión preliminar) en Application Insights, donde puede explorar en profundidad las ejecuciones del agente, las llamadas a herramientas, el consumo de tokens por modelo y los seguimientos con errores de Gen AI.

Empiece a supervisar sus agentes

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