Creazione di un agente

Gli agenti sono applicazioni create con modelli di intelligenza artificiale generativi. L'intelligenza artificiale agente si sposta oltre i prompt occasionali e definisce invece un comportamento coerente e simile al flusso di lavoro che può essere riutilizzato tra app, esperienze e servizi.

Un agente in Microsoft Foundry è un componente di intelligenza artificiale riutilizzabile in pacchetto che riunisce tre elementi:

• Un modello: il modello di intelligenza artificiale generativa usato dall'agente per il ragionamento (ad esempio, GPT-4.1)
• Istruzioni: richiesta di sistema che definisce il ruolo, il comportamento, lo stile, i vincoli e le regole di output dell'agente
• Strumenti: le azioni che l'agente può eseguire

Gli agenti possono:

• Chiamare automaticamente strumenti esterni (API, funzioni, recupero)
• Suddividere gli obiettivi in passaggi strutturati
• Mantenere la memoria di lavoro durante una conversazione
• Elaborare l'input dell'utente, decidere le azioni e generare output strutturati

Creare un agente nel portale Foundry

Per creare un agente in Foundry, è possibile iniziare esplorando un modello o semplicemente passando direttamente allo sviluppo dell'agente. Nel portale di Foundry la creazione di un agente ha un aspetto simile al test di un modello nel playground.

1. Scegliere il modello usato dall'agente.
2. Scrivere le istruzioni di sistema, ad esempio "Sei un utile assistente di pianificazione che fornisce risposte in punti elenco concisi".

Ciò che distingue l'agente rispetto al solo utilizzo del modello è l'aggiunta di strumenti, che consentono al modello di agire sulle informazioni e conoscenze, fornendo una base al modello con esse.

Strumenti = azioni.
Conoscenza = context.

Aggiungere strumenti

Gli strumenti in Foundry consentono a un modello di eseguire azioni chiamando sistemi esterni. Rappresentano funzionalità chiamabili , ad esempio la ricerca sul Web, l'esecuzione di query su un database o l'uso di un server MCP.

Se abilitata nel playground del modello, il modello può esaminare gli strumenti disponibili, quindi chiamarli quando pertinenti a una richiesta utente. Esempi di strumenti includono:

• Interprete del codice (analisi dei dati, gestione dei file)
• Uso delle origini delle informazioni
• Funzioni o API personalizzate

Gli strumenti consentono al modello di:

• Eseguire azioni reali (file di lettura/scrittura, ricerca, sistemi di aggiornamento)
• Eseguire flussi di lavoro
• Integrare nei sistemi aziendali

In Foundry gli strumenti costituiscono la base per gli agenti che eseguono azioni. Possono essere configurati centralmente usando il catalogo degli strumenti foundry, in cui è possibile individuare e gestire gli strumenti.

Aggiungere conoscenza

La knowledge base consente al modello di accedere e recuperare contenuto esterno (documenti, set di dati, siti interni) tramite la generazione di recupero aumentata (RAG).

La conoscenza in Foundry fa riferimento a documenti o set di dati forniti al modello in modo che possa recuperare un contesto altamente rilevante durante la generazione. I dati possono includere PDF interni, contenuto di SharePoint, file di Archiviazione di Azure e basi di conoscenza multi-sorgente.

Nel playground, Foundry utilizza le pipeline di recupero per:

1. Inserire e indicizzare il contenuto
2. Ricerca e risposte a terra
3. Rendere le risposte più accurate, tracciabili e specifiche del dominio

Gli agenti si basano principalmente sulle conoscenze quando rispondono a domande specifiche del dominio. Quando viene usata la conoscenza, la risposta include un riferimento per l'archivio di conoscenze usato dall'agente.

Le conoscenze abilitano:

• Domande e risposte a base di documenti
• Assistenza ricca di contesto
• Recupero sicuro per aziende

Nel portale foundry è possibile salvare il modello, le istruzioni e gli strumenti come agente. È possibile continuare a testare e perfezionare l'agente in Playground.

Uso di un agente

È possibile usare un agente da un'applicazione client usando Foundry Projects SDK per connettersi al progetto e chiamarlo da un client usando l'API Project.

L'API Project consente di:

• Integrare agenti in app Web, bot o flussi di lavoro back-end
• Orchestrare attività in più passaggi
• Passare input strutturati o chiamate di strumenti
• Eseguire gli agenti su vasta scala con le distribuzioni Foundry

Creare un'applicazione client per un agente

Per chiamare l'agente a livello di codice usando l'API Project di Foundry, è necessario disporre dell'agente agent-id . È possibile trovare agent-id nella visualizzazione Playground dell'agente quando si seleziona la visualizzazione del codice e si aprono le variabili .env.

Di seguito viene illustrato un esempio di codice Python per usare un agente:

# Before running the sample, install the packages:
#    pip install --pre azure-ai-projects>=2.0.0b1
#    pip install azure-identity

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

myEndpoint = "https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<resource-name>"

project_client = AIProjectClient(
    endpoint=myEndpoint,
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

myAgent = "learning-agent"
# Get an existing agent
agent = project_client.agents.get(agent_name=myAgent)
print(f"Retrieved agent: {agent.name}")

openai_client = project_client.get_openai_client()

# Reference the agent to get a response
response = openai_client.responses.create(
    input=[{"role": "user", "content": "Tell me what you can help with."}],
    extra_body={"agent": {"name": agent.name, "type": "agent_reference"}},
)

print(f"Response output: {response.output_text}")

Esplorare quindi un modello di intelligenza artificiale generativo nel nuovo portale foundry.