Crie aplicativos Web agenticos

Transforme as suas aplicações web CRUD tradicionais para a era da IA adicionando capacidades agentes com frameworks como Microsoft Kernel Semântico, LangGraph ou Foundry Agent Service. Em vez de os usuários navegarem por formulários, caixas de texto e menus suspensos, você pode oferecer uma interface de conversação que permite que os usuários "conversem com um agente" que executa de forma inteligente as mesmas operações que seu aplicativo fornece. Essa abordagem permite que seu aplicativo Web raciocine, planeje e execute ações em nome dos usuários.

Visão geral

As aplicações web agentes representam uma mudança de paradigma em relação às interfaces web tradicionais. Em vez de exigir que os utilizadores compreendam e naveguem pela estrutura da sua aplicação, as aplicações agentes usam IA para compreender a intenção do utilizador, planear ações em múltiplos passos e executar fluxos de trabalho complexos de forma autónoma.

Características-chave das aplicações web agenciais são:

  • Interfaces conversacionais: Os utilizadores expressam os objetivos em linguagem natural em vez de clicar em formulários
  • Raciocínio autónomo: Os agentes dividem pedidos complexos em etapas executáveis
  • Planeamento em múltiplas etapas: Os agentes encadeiam múltiplas operações para realizar tarefas sofisticadas
  • Utilização de ferramentas: Os agentes chamam as suas APIs e funções existentes conforme necessário para completar pedidos dos utilizadores
  • Consciência do contexto: Os agentes mantêm o histórico de conversas e o estado da aplicação através das interações
  • Gestão de erros: Os agentes recuperam de falhas e adaptam a sua abordagem com base nos resultados

Frameworks como Kernel Semântico, LangGraph e Foundry Agent Service fornecem a camada de orquestração que liga grandes modelos de linguagem à lógica de negócio da sua aplicação, permitindo estas capacidades agentes nas suas aplicações de Serviços de Aplicação.

Quando construir aplicações web agêncicas

Considere acrescentar capacidades de ação quando:

  • Fluxos de trabalho complexos são comuns: os utilizadores frequentemente precisam de realizar operações em múltiplos passos que poderiam ser simplificadas através da conversa
  • É necessária especialização no domínio: A sua aplicação requer conhecimentos especializados que um agente de IA possa aprender e aplicar
  • A experiência do utilizador é importante: Quer reduzir o tempo de formação e tornar a sua aplicação mais intuitiva
  • A exploração de dados é importante: os utilizadores precisam de consultar, analisar e visualizar dados de forma flexível
  • A automação de tarefas é valiosa: fluxos de trabalho repetitivos ou demorados podem beneficiar da conclusão assistida por IA

Os padrões agentes funcionam especialmente bem para aplicações empresariais, ferramentas de análise de dados, sistemas de gestão de conteúdos e interfaces administrativas, onde a combinação de compreensão de linguagem natural e fluxos de trabalho automatizados proporciona ganhos significativos de produtividade.

Escolha de uma estrutura de agente

O Serviço de Aplicações suporta qualquer framework de agentes que corra na sua stack de linguagem escolhida. Tem total flexibilidade para usar as ferramentas e frameworks que melhor se adequam às suas necessidades. As opções populares incluem:

  • Kernel Semântico: SDK multiplataforma da Microsoft para .NET, Python e Java, ideal para construir agentes personalizados com controlo total
  • LangGraph: Framework em Python e JavaScript para construir sistemas multiagente com estado e fluxos de trabalho complexos
  • Foundry Agent Service: Serviço gerido para hospedagem de agentes prontos para produção com monitorização e escalabilidade incorporadas
  • Frameworks personalizados: Qualquer outro framework de agente suportado pela linguagem em uso (por exemplo, AutoGen, CrewAI ou soluções exclusivas)

Comece com tutoriais

Monitorizar agentes no App Service

Quando constrói o seu agente em código que corre em App Service (orquestração na sua aplicação), as métricas do agente não são visíveis em Azure AI Foundry porque o Foundry só vê agentes Foundry totalmente geridos. Para colmatar essa lacuna, o App Service apresenta um painel IA (pré-visualização) com o separador Agentes que agrega a telemetria de cada agente diretamente da sua aplicação:

Captura de ecrã do separador de Agentes da App Service AI (pré-visualização) que mostra chamadas por agente, tokens e taxa de erro.

O separador acende-se quando a sua aplicação cumpre três requisitos:

  • O Application Insights está ligado à sua aplicação de Serviços de Aplicações. O separador Agentes lê a telemetria do recurso Application Insights associado.
  • A sua aplicação emite traços e métricas do OpenTelemetry. A distribuição Azure Monitor OpenTelemetry é a forma recomendada de configurar isto para aplicações em .NET, Python, Node.js e Java. Para obter mais informações, consulte Habilitar o Azure Monitor OpenTelemetry.
  • Os seus agentes emitem as convenções semânticas generativas de IA da OpenTelemetry. O separador Agentes agrupa e agrega nos atributos gen_ai.agent.name, gen_ai.agent.id e gen_ai.usage.*. A maioria dos frameworks de agentes (incluindo Microsoft Agent Framework, Kernel Semântico e LangGraph) pode ser configurada para emitir estes atributos.

No separador de Agentes , selecione Visualizar em Application Insights para abrir a vista de Agentes (pré-visualização) em Application Insights, onde pode analisar execuções de agentes, chamadas de ferramentas, consumo de tokens por modelo e rastreios com erros de Gen AI.

Comece a monitorizar os seus agentes

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