Creare applicazioni Web agentiche

Trasformare le applicazioni Web CRUD tradizionali per l'era di intelligenza artificiale aggiungendo funzionalità agentiche con framework come Microsoft Kernel semantico, LangGraph o Foundry Agent Service. Invece di esplorare moduli, caselle di testo e elenchi a discesa, è possibile offrire un'interfaccia di conversazione che consente agli utenti di "parlare con un agente" che esegue in modo intelligente le stesse operazioni offerte dall'app. Questo approccio consente all'app Web di ragionare, pianificare ed eseguire azioni per conto degli utenti.

Informazioni generali

Le applicazioni Web agentiche rappresentano un cambio di paradigma rispetto alle interfacce Web tradizionali. Invece di richiedere agli utenti di comprendere e esplorare la struttura dell'applicazione, le app agentic usano l'intelligenza artificiale per comprendere la finalità dell'utente, pianificare azioni in più passaggi ed eseguire flussi di lavoro complessi in modo autonomo.

Le caratteristiche principali delle applicazioni Web agentic includono:

  • Interfacce conversazionali: gli utenti esprimono gli obiettivi nel linguaggio naturale anziché fare clic sui moduli
  • Ragionamento autonomo: gli agenti suddivideno le richieste complesse in passaggi eseguibili
  • Pianificazione in più passaggi: gli agenti concatenano più operazioni per eseguire attività sofisticate
  • Utilizzo degli strumenti: gli agenti chiamano le API e le funzioni esistenti in base alle esigenze per completare le richieste utente
  • Consapevolezza del contesto: gli agenti mantengono la cronologia delle conversazioni e lo stato dell'applicazione tra le interazioni
  • Gestione degli errori: gli agenti vengono ripristinati dagli errori e adattano il loro approccio in base ai risultati

I framework come Kernel semantico, LangGraph e Foundry Agent Service forniscono il livello di orchestrazione che connette modelli linguistici di grandi dimensioni alla logica di business dell'applicazione, abilitando queste funzionalità agenti nelle applicazioni del servizio app.

Quando creare applicazioni Web agentic

Prendere in considerazione l'aggiunta di funzionalità agentic quando:

  • I flussi di lavoro complessi sono comuni: gli utenti devono spesso eseguire operazioni in più passaggi che potrebbero essere semplificate tramite la conversazione
  • È necessaria esperienza nel dominio: l'applicazione richiede conoscenze specializzate che un agente di intelligenza artificiale può apprendere e applicare
  • L'esperienza utente è importante: si vuole ridurre il tempo di training e rendere l'applicazione più intuitiva
  • L'esplorazione dei dati è importante: gli utenti devono eseguire query, analizzare e visualizzare i dati in modi flessibili
  • L'automazione delle attività è utile: i flussi di lavoro ripetitivi o dispendiosi in termini di tempo possono trarre vantaggio dal completamento assistito dall'intelligenza artificiale

I modelli agenti funzionano particolarmente bene per le applicazioni aziendali, gli strumenti di analisi dei dati, i sistemi di gestione dei contenuti e le interfacce amministrative, in cui la combinazione di comprensione del linguaggio naturale e flussi di lavoro automatizzati offre miglioramenti significativi per la produttività.

Scelta di un framework per agenti

Il servizio App Service supporta qualsiasi framework agente che viene eseguito nel tuo stack linguistico scelto. La flessibilità necessaria per usare gli strumenti e i framework più adatti alle proprie esigenze. Le opzioni più comuni comprendono:

  • Kernel semantico: SDK multipiattaforma di Microsoft per .NET, Python e Java, ideale per la creazione di agenti personalizzati con controllo completo
  • LangGraph: framework Python e JavaScript per la compilazione di sistemi con più agenti con stato con flussi di lavoro complessi
  • Servizio Agente Fonderia: servizio gestito per l'hosting di agenti pronti per l'ambiente di produzione con monitoraggio integrato e scalabilità
  • Framework personalizzati: qualsiasi altro framework agentico supportato dal linguaggio (ad esempio, AutoGen, CrewAI o soluzioni proprietarie)

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Monitora gli agenti in App Service

Quando si compila l'agente nel codice eseguito nel servizio app (orchestrazione nell'applicazione), le metriche dell'agente non sono visibili in Azure AI Foundry perché Foundry vede solo agenti Foundry completamente gestiti. Per chiudere tale gap, il servizio app presenta un pannello di intelligenza artificiale (anteprima) con una scheda Agenti che aggrega i dati di telemetria per agente direttamente dall'applicazione:

Screenshot della scheda Agenti di intelligenza artificiale del servizio app (anteprima) che mostra le chiamate, i token e la frequenza degli errori per agente.

La scheda si accende quando l'app soddisfa tre requisiti:

  • Application Insights è collegato all'app di App Service. La scheda Agenti legge i dati di telemetria dalla risorsa di Application Insights connessa.
  • L'app genera tracce e metriche OpenTelemetry. Monitoraggio di Azure OpenTelemetry distro è il metodo consigliato per configurare il tutto per le app .NET, Python, Node.js e Java. Per maggiori informazioni, vedere Abilitare OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure.
  • I tuoi agenti emettono le convenzioni semantiche di OpenTelemetry per l'IA generativa. La scheda Agenti raggruppa e aggrega in base agli attributi gen_ai.agent.name, gen_ai.agent.id e gen_ai.usage.*. La maggior parte dei framework dell'agente (incluso Microsoft Agent Framework, Kernel semantico e LangGraph) può essere configurata per generare questi attributi.

Nella scheda Agenti selezionare Visualizza in Application Insights per aprire la visualizzazione Agenti (anteprima) in Application Insights, in cui è possibile esaminare le esecuzioni degli agenti, le chiamate agli strumenti, l'utilizzo dei token per modello e le tracce con errori di intelligenza artificiale di generazione.

Introduzione al monitoraggio degli agenti

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