Azure AI 代理服務是 Microsoft 用於建立智慧對話式 AI 助理的強大工具。它可以被視為一個平台，使您能夠建立能夠以自然方式理解和響應用戶的智慧聊天機器人。在當今的數位世界中，企業需要 24/7 與客戶互動，而對話式人工智慧就派上用場了。它是 Microsoft 擁有的更大的 AI 工具系列的一部分，這使得該公司可以更輕鬆地將 AI 功能添加到其應用程式中。
我們嘗試了世界上所有的自動化工具，但似乎沒有任何效果。 「這是一家醫療保健新創公司DevOps 負責人James 在發現Azure AI Agent 之前告訴我們的。他的團隊一直忙於日常基礎設施監控任務，直到他們實現了可以自動檢測、診斷甚至解決常見伺服器問題的人工智慧代理。
從根本上來說，Azure AI Agent 充當使用者和複雜系統之間的智慧中介。使用先進的自然語言處理（NLP）來破解查詢，它可以將含義讀入用戶查詢並在適當的上下文中回答。更具體地說，它的優勢在於易於與其他 Azure 服務整合 - 資料庫存取、工作流程自動化觸發和即時資料分析。該服務因其對不同業務場景的適應性而引人注目。這可能涉及處理客戶支援電話、促進內部 IT 幫助台操作或複雜的業務處理。因此，Azure AI Agent 可以專門設計來滿足組織需求，能夠管理多輪對話，從而可以在整個互動過程中維持情境思維。因此，它非常適合自然流暢的對話，而不是簡單的問題和答案。
對話式人工智慧在現代應用中的重要性
Azure AI 代理服務之所以特別強大，是因為它的功能集。該平台非常擅長自然語言理解，因此即使用戶用不同的詞彙提出問題，它也能真正理解用戶想說的內容。它支援從 Microsoft Teams 到 Web 應用程式的多種通訊管道，以便您的使用者在哪裡，您的 AI 助理就在哪裡。與 Azure OpenAI 模型（包括 GPT 和 Codex）集成，支援複雜的對話，感覺幾乎自然且上下文正確。
該服務包含許多有用的功能，使其脫穎而出：
使用 Azure AI Agent 服務的方式有很多種：
Azure AI 代理服務的入門非常簡單。該架構遵循模組化方法，因此開發人員可以有效地建立和擴展他們的解決方案。此過程包括在 Azure 入口網站中建立機器人、定義對話流以及透過 Azure 認知服務引入所需的功能。平台提供的開發工具和SDK非常完善，對於從未進行過AI實施的團隊來說也可以使用。
這將Azure AI 代理服務與AWS Lex 或Google Dialogflow 等其他同類服務區分開來，因為它允許在更大的Azure 平台中進行集成，為業務應用程式提供前所未有的可擴展性和靈活性，使其能夠根據不斷變化的需求從小規模擴展到更大規模。內建的分析和監控使企業能夠深入了解使用者如何互動以及如何對其進行最佳化。
憑藉著經過驗證的最佳實踐，Azure AI 代理服務的成功歸結為簡單地遵循規則。一個明確的開始目標應該伴隨著基於使用者回饋的緩慢添加功能。對話流程過於複雜或忽視適當的測試可能會導致不太理想的結果。未來，微軟將繼續進一步開發該平台，旨在實現更自然的對話和更強的整合能力。
Azure AI 代理服務提供兩種設定選項：
Azure AI 代理服務的強大功能：掌握對話式 AI 2
import os
from azure.ai.agents import AgentsClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.agents.models import ToolDefinition, CodeInterpreterToolDefinition, MessageRole
# Retrieve the Azure AI connection string from the environment
connection_string = os.getenv("AZURE_AI_CONNECTION_STRING")
# Create an AgentsClient instance
client = AgentsClient(endpoint=connection_string, credential=DefaultAzureCredential())
# Create an Agent
agent_response = client.create_agent(
model="gpt-4o",
name="Math Tutor",
instructions="You are a personal math tutor.",
tools=[CodeInterpreterToolDefinition()]
)
# Create a Thread
thread_response = client.create_thread()
# Add a Message
message_response = client.create_message(
thread_id=thread_response.id,
role=MessageRole.USER,
content="Your message here"
)
# Print the responses
print("Agent created:", agent_response)
print("Thread created:", thread_response)
print("Message response:", message_response)
5 分鐘掌握 Azure AI 語言
關鍵組件
理解這些組件對於有效實施至關重要：
在衛生部門，區域健康網路是成功實施的另一個很好的例子。他們的人工智慧代理簡化了操作的許多方面，從根本上改變了他們與患者的互動。此系統管理預約安排和提醒，回答常見的醫療問題，並有效地將患者引導至正確的科室。它還進行初步症狀評估，這大大減少了工作人員的管理工作量。效果非常好，行政人員的工作量減少了 35%。
金融服務領域也見證了Azure AI Agent服務的創新應用。一家領先的銀行在一系列客戶接觸點實施了人工智慧代理，改變了其服務的交付方式。此實施涵蓋帳戶查詢、詐欺偵測警報和投資組合建議。也管理初步貸款申請評估以及客戶入職流程，從而顯示 Azure AI 代理服務處理複雜財務作業的適用性。
Azure AI 代理服務與競爭對手的不同之處在於幾個關鍵優勢。整合能力是該平台的第一個關鍵區別。雖然 AWS Lex 或 Google Dialogflow 在與整個 Azure 生態系統的連接方面無法與 Azure AI Agent Service 競爭，但後者擁有與 Azure OpenAI 服務的本機整合以及與 Microsoft 365 套件的內建相容性。
開發經驗讓Azure AI Agent Service在許多方面都脫穎而出。與 AWS Lex 相比，它支援更廣泛的軟體開發工具包，與 Dialogflow 相比，它支援更好的企業級安全功能。其針對大型部署的可擴展性選項遠遠領先競爭對手，非常適合企業級實施。
從成本角度來看，Azure AI 代理服務提供了令人信服的價值主張。與同業相比，該平台擁有更靈活的定價模式，並透過智慧擴展實現更好的資源利用率。對於大多數企業實施而言，這通常意味著較低的總擁有成本，因此對各種規模的組織都非常有吸引力。
組織實施 Azure AI 代理服務時會遇到許多常見挑戰。主要問題之一是確保跨渠道的對話流程的一致性以及在長時間對話期間保持上下文的能力。組織需要有效處理意外的使用者輸入並管理與遺留系統整合的複雜性。
為了應對這些挑戰，已經出現了幾個最佳實踐：
開發過程受益於遵循既定指南。對話流的版本控制可確保一致性並支援協作開發。綜合測試場景應涵蓋預期情況和邊緣情況。定期監控和記錄所有互動可為持續改進提供寶貴的見解。
隨著微軟不斷增強其能力，Azure AI代理服務的未來看起來充滿希望。即將推出的功能包括更複雜的自然語言理解能力以及改進的上下文感知和記憶系統。該平台正在不斷發展，包括先進的情感分析整合和更細緻的多輪對話處理。
根據行業趨勢，人們對人工智慧的需求比以往任何時候都更加個人化。今天的重點是多方面的功能、高端隱私功能、改進的響應情緒智商以及複雜業務流程自動化的進一步發展。這些方面正在改變格局，並使 Azure AI 代理服務成為對話式 AI 的先驅。
開始使用 Azure AI 代理服務之旅始於正確存取資源和支援。首先註冊 Azure 免費試用帳戶，這提供了充分的機會來探索該服務的功能。透過 Azure AI 代理服務文件提供的綜合文件可作為您的主要指南，而 Microsoft Learn AI 研討會則提供結構化學習機會。
在azure AI中可以找到社群層級的支援是論壇和其他討論群組，透過這些，您將找到專業人士和開發人員，甚至是解決方案架構方面的專家。 GitHub 中的 Azure AI 代理程式提供了多個範例專案。技術支援問題可以透過 Azure 支援入口網站上託管的專家輔助系統來解決。
以上是我看到了 Azure AI 代理服務的強大功能的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
