Konfigurowanie agentów i zarządzanie nimi w Visual Studio Code

Po utworzeniu agenta deklaratywnego (utworzonego w portalu Foundry lub za pośrednictwem zestawu SDK) rozpoczyna się prawdziwa praca — konfigurowanie jego zachowania, instrukcji i właściwości w celu dopasowania do wymagań. Rozszerzenie Microsoft Foundry VS Code zapewnia kompleksowe opcje konfiguracji za pośrednictwem projektanta agenta wizualnego i bezpośredniego edytowania plików YAML, co zapewnia elastyczność w sposobie pracy.

Konfigurowanie właściwości agenta

Projektant agentów udostępnia intuicyjny interfejs do konfigurowania podstawowych właściwości agenta. Te ustawienia definiują fundamentalne aspekty działania i wydajności agenta.

Podstawowe opcje konfiguracji

W projektancie agentów skonfigurujesz kilka kluczowych właściwości:

Nazwa agenta — wprowadź opisową nazwę, która wyraźnie identyfikuje cel agenta. Ta nazwa jest wyświetlana na listach, dziennikach i gdy inni deweloperzy pracują z twoimi agentami.

Wybór modelu — wybierz wdrożenie modelu z listy rozwijanej. Ten wybór określa, który model AI obsługuje odpowiedzi agenta. Lista rozwijana zawiera tylko modele, które zostały już wdrożone w projekcie.

Opis — dodaj jasny, zwięzły opis tego, co robi agent. Dobre opisy pomagają członkom zespołu zrozumieć cel agenta bez odczytywania instrukcji ani kodu.

Instrukcje systemowe — definiowanie zachowania, osobowości i stylu odpowiedzi agenta. W tym miejscu kształtujesz sposób, w jaki agent rozumie swoją rolę i wchodzi w interakcję z użytkownikami.

Identyfikator agenta — automatycznie generowany przez rozszerzenie podczas tworzenia agenta. Ten unikatowy identyfikator jest używany podczas wywoływania agenta za pośrednictwem interfejsów API.

Opcje konfiguracji modelu

Poza wybraniem modelu można dostosować jego zachowanie za pomocą dodatkowych parametrów:

Temperatura — kontroluje kreatywność reakcji i losowość. Niższe wartości (0.1-0.3) generują spójne, ukierunkowane dane wyjściowe. Wyższe wartości (0.7-1.0) generują bardziej kreatywne, zróżnicowane odpowiedzi. W przypadku agentów biznesowych obsługujących zadania ustrukturyzowane wartości z zakresu od 0.3 do 0.7 zwykle działają dobrze.

Top P — kontroluje różnorodność, ograniczając wybory słownictwa podczas generowania. Większość scenariuszy działa dobrze z wartością domyślną 1.0, ale można zmniejszyć ją w przypadku bardziej ograniczonych, przewidywalnych danych wyjściowych.

Te ustawienia są wyświetlane zarówno w interfejsie projektanta, jak i w pliku YAML, które pozostają zsynchronizowane w obu widokach.

Opis struktury YAML agenta

Plik YAML zawiera całą konfigurację agenta deklaratywnego w formacie ustrukturyzowanym, czytelnym. Zrozumienie tej struktury ułatwia wprowadzanie precyzyjnych zmian i wydajną pracę, gdy interfejs wizualny nie jest najlepszym rozwiązaniem.

Kompletny przykład YAML

Oto w pełni skonfigurowany plik YAML agenta:

# yaml-language-server: $schema=https://aka.ms/ai-foundry-vsc/agent/1.0.0
version: 1.0.0
name: healthcare-assistant
description: Assists healthcare staff with patient appointment scheduling and information retrieval
id: 'agent-abc123xyz'
metadata:
  authors:
    - developer-name
  tags:
    - healthcare
    - customer-service
    - scheduling
model:
  id: 'gpt-4.1'
  options:
    temperature: 0.5
    top_p: 1
instructions: |
  You're a healthcare assistant helping staff schedule patient appointments and retrieve information.

  Your responsibilities:
  - Help staff find available appointment slots
  - Answer questions about patient scheduling policies
  - Provide information about different appointment types
  - Assist with rescheduling and cancellations

  Important guidelines:
  - Never access or share patient medical information
  - Always verify appointment details before confirming
  - Be professional but friendly in all interactions
  - If you're unsure about policies, advise staff to check with management
tools: []

Struktura YAML dzieli się naturalnie na sekcje: metadane, konfigurację modelu, instrukcje i narzędzia. Ta organizacja ułatwia lokalizowanie i modyfikowanie określonych ustawień.

Zalety konfiguracji YAML

Bezpośrednie edytowanie kodu YAML zapewnia kilka zalet:

• Kontrola wersji — śledzenie zmian w usłudze Git wraz z kodem aplikacji
• Aktualizacje zbiorcze — wprowadzanie wielu zmian jednocześnie z ufnością
• Szablony — tworzenie szablonów agentów wielokrotnego użytku dla spójnych konfiguracji
• Przegląd kodu — uwzględnianie konfiguracji agenta w standardowych procesach przeglądu kodu
• Automatyzacja — kompilowanie skryptów generujących lub modyfikujących konfiguracje agenta programowo

Rozszerzenie weryfikuje składnię YAML w czasie rzeczywistym, wyróżniając błędy i podając sugestie podczas wpisywania.

Najlepsze rozwiązania dotyczące konfiguracji agenta

Podczas tworzenia bardziej złożonych agentów te rozwiązania pomagają zachować jakość i niezawodność:

Kontrola wersji plików YAML — zatwierdzanie konfiguracji agenta w usłudze Git wraz z kodem aplikacji. Umożliwia to wycofywanie, przeglądanie kodu i śledzenie zmian.

Użyj nazw opisowych i tagów — wyczyść nazewnictwo i tagowanie, aby ułatwić znajdowanie i identyfikowanie agentów w miarę rozwoju kolekcji.

Dokumentowanie złożonych instrukcji — dołączanie komentarzy do plików YAML wyjaśniających, dlaczego wybrano określone wzorce instrukcji lub konfiguracje.

Przetestuj po każdej zmianie — użyj zintegrowanego placu zabaw, aby zweryfikować zachowanie po zmodyfikowaniu konfiguracji. Małe zmiany mogą mieć nieoczekiwane skutki.

Rozpocznij od prostego, a następnie iteruj — zacznij od podstawowych instrukcji i dodaj złożoność na podstawie wyników testowania. Nadmiernie złożone instrukcje początkowe są trudniejsze do debugowania.

Skoncentruj instrukcje — każdy agent powinien mieć jasny, konkretny cel. Agenci, którzy próbują robić zbyt wiele rzeczy, działają niespójnie.

Konfigurowanie agentów w Visual Studio Code zapewnia zaawansowane możliwości tworzenia zaawansowanych automatyzacji. Połączenie narzędzi do projektowania wizualnego i bezpośrednie edytowanie kodu YAML umożliwia szybkie opracowywanie przy zachowaniu precyzji wymaganej do wdrożeń produkcyjnych.