我看到了 Azure AI 代理服务的强大功能

Azure AI 代理服务是 Microsoft 用于创建智能对话式 AI 助手的强大工具。它可以被视为一个平台，使您能够构建能够以自然方式理解和响应用户的智能聊天机器人。在当今的数字世界中，企业需要 24/7 与客户互动，对话式人工智能就派上用场了。它是 Microsoft 拥有的更大的 AI 工具系列的一部分，这使得公司可以更轻松地将 AI 功能添加到其应用程序中。

Azure AI 代理服务简介

我们尝试了世界上所有的自动化工具，但似乎没有任何效果。”这是一家医疗保健初创公司 DevOps 负责人 James 在发现 Azure AI Agent 之前告诉我们的。他的团队一直忙于日常基础设施监控任务，直到他们实现了可以自动检测、诊断甚至解决常见服务器问题的人工智能代理。现在，他们的系统维护是主动的，而不是被动的。

从根本上来说，Azure AI Agent 充当用户和复杂系统之间的智能中介。使用先进的自然语言处理（NLP）来破译查询，它可以将含义读入用户查询并在适当的上下文中回答。更具体地说，它的优势在于易于与其他 Azure 服务集成 - 数据库访问、工作流自动化触发和实时数据分析。

该服务因其对不同业务场景的适应性而引人注目。这可能涉及处理客户支持电话、促进内部 IT 帮助台操作或复杂的业务处理。因此，Azure AI Agent 可以专门设计来满足组织需求，能够管理多轮对话，从而可以在整个交互过程中维持上下文思维。因此，它非常适合自然流畅的对话，而不是简单的问题和答案。

对话式人工智能在现代应用中的重要性

从本质上讲，Azure AI 代理服务正在改变企业与客户沟通和执行内部流程的方式。这是因为它汇集了卓越的自然语言理解能力和无缝集成，帮助组织构建真正智能且响应用户需求的人工智能助手。无论是处理客户询问、支持内部运营，还是促进复杂的业务流程；人工智能代理可以以非常有效的方式处理所有这些问题。

Azure AI 代理服务之所以特别强大，是因为它的功能集。该平台非常擅长自然语言理解，因此即使用户用不同的词语提出问题，它也能真正理解用户想说的内容。它支持从 Microsoft Teams 到 Web 应用程序的多种通信渠道，以便您的用户在哪里，您的 AI 助手就在哪里。与 Azure OpenAI 模型（包括 GPT 和 Codex）集成，支持复杂的对话，感觉几乎自然且上下文正确。

核心功能

该服务包含许多有用的功能，使其脱颖而出：

• 它真的很擅长理解人们在说什么，即使他们的措辞不同
• 您可以跨不同平台使用它 - 无论是 Microsoft Teams、您的网站还是移动应用
• 它与 Azure OpenAI 的高级 AI 模型无缝协作，让您的机器人给出智能的上下文响应
• 您可以轻松地将其连接到其他系统并跟踪其性能
• 它配备了内置工具来监控您的机器人的运行情况以及用户询问的内容

用例

使用 Azure AI Agent 服务的方式有很多种：

• 客户服务：它可以处理常见问题，释放您的支持团队
• 内部服务台：帮助员工查找有关公司政策或 IT 问题的信息
• 购物助理：引导顾客浏览产品并回答有关商品的问题
• 医疗助手：帮助患者预约或获取基本医疗信息
• 业务工具：可以根据特定业务需求进行定制，例如处理订单或检查库存

入门

Azure AI 代理服务的入门非常简单。该架构遵循模块化方法，因此开发人员可以有效地构建和扩展他们的解决方案。此过程包括在 Azure 门户中创建机器人、定义对话流以及通过 Azure 认知服务引入所需的功能。平台提供的开发工具和SDK非常完善，对于从未进行过AI实施的团队来说也可以使用。

这将 Azure AI 代理服务与 AWS Lex 或 Google Dialogflow 等其他同类服务区分开来，因为它允许在更大的 Azure 平台中进行集成，为业务应用程序提供前所未有的可扩展性和灵活性，使其能够根据不断变化的需求从小规模扩展到更大规模。内置的分析和监控使企业能够深入了解用户如何交互以及如何对其进行优化。

凭借经过验证的最佳实践，Azure AI 代理服务的成功归结为简单地遵循规则。一个明确的开始目标应该伴随着基于用户反馈的缓慢添加功能。对话流程过于复杂或忽视适当的测试可能会导致不太理想的结果。未来，微软将继续进一步开发该平台，旨在实现更自然的对话和更强的集成能力。

先决条件

• Azure 订阅（如果没有，可以免费创建一个）
• 您的开发计算机上安装了最新版本的.NET
• Azure AI 开发人员 RBAC 角色权限
• 安装并更新了机器学习扩展的Azure CLI

基本设置过程

Azure AI 代理服务提供两种设置选项：

1. 基本设置
   • 使用 Microsoft 管理的多租户搜索和存储资源
   • 上手更简单
   • 底层资源的可见性有限
   • 非常适合测试和小型实施
2. 标准设置
   • 使用客户拥有的单租户资源
   • 完全控制资源
   • 完全了解运营情况
   • 更适合企业应用
   • 包括专用存储帐户、密钥保管库和 Azure AI 搜索

分步实施指南

1. 设置您的 Azure AI 中心
   • 创建 Azure AI Hub 来建立您的应用程序环境
   • 设置必要的 Azure 资源
   • 在您的项目下创建 Azure AI Hub

Azure AI 代理服务的强大功能：掌握对话式 AI 2

1. 资源配置
   • 连接 Azure OpenAI 资源或 Azure AI 服务
   • 根据您的需求选择基本或标准设置
2. 配置型号选择（eastus地区默认为gpt-4o-mini）
3. 代码实现

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 分钟掌握 Azure AI 语言

关键组件

理解这些组件对于有效实施至关重要：

• Agent：利用人工智能模型和工具的自定义人工智能
• 线程：代理和用户之间的对话会话
• 消息：由代理或用户创建的内容
• Run ：根据线程内容激活代理
• 工具：增强代理功能的扩展

现实世界的例子

在卫生部门，区域卫生网络是成功实施的另一个很好的例子。他们的人工智能代理简化了操作的许多方面，从根本上改变了他们与患者的互动。该系统管理预约安排和提醒，回答常见的医疗问题，并有效地将患者引导至正确的科室。它还进行初步症状评估，这大大减少了工作人员的管理工作量。效果非常好，行政人员的工作量减少了 35%。

金融服务领域也见证了Azure AI Agent服务的创新应用。一家领先的银行在一系列客户接触点实施了人工智能代理，改变了其服务的交付方式。该实施涵盖账户查询、欺诈检测警报和投资组合建议。还管理初步贷款申请评估以及客户入职流程，从而显示 Azure AI 代理服务处理复杂财务操作的适用性。

与其他服务的比较

Azure AI 代理服务与竞争对手的不同之处在于几个关键优势。集成能力是该平台的第一个关键区别。虽然 AWS Lex 或 Google Dialogflow 在与整个 Azure 生态系统的连接方面无法与 Azure AI Agent Service 竞争，但后者拥有与 Azure OpenAI 服务的本机集成以及与 Microsoft 365 套件的内置兼容性。

开发经验让Azure AI Agent Service在很多方面都脱颖而出。与 AWS Lex 相比，它支持更广泛的软件开发工具包，与 Dialogflow 相比，它支持更好的企业级安全功能。其针对大型部署的可扩展性选项远远领先于竞争对手，非常适合企业级实施。

从成本角度来看，Azure AI 代理服务提供了令人信服的价值主张。与同行相比，该平台拥有更加灵活的定价模式，并通过智能扩展实现更好的资源利用率。对于大多数企业实施而言，这通常意味着较低的总拥有成本，因此对各种规模的组织都非常有吸引力。

挑战和最佳实践

组织实施 Azure AI 代理服务时会遇到许多常见挑战。主要问题之一是确保跨渠道的对话流程的一致性以及在长时间对话期间保持上下文的能力。组织需要有效处理意外的用户输入并管理与遗留系统集成的复杂性。

为了应对这些挑战，已经出现了几种最佳实践：

• 从小规模开始，逐渐扩展，具体取决于积极的反馈和使用情况 • 设计保持自然但具有良好目的感的对话流程
实施强大的错误处理机制和全面的测试场景

开发过程受益于遵循既定指南。对话流的版本控制可确保一致性并支持协作开发。综合测试场景应涵盖预期情况和边缘情况。定期监控和记录所有交互可为持续改进提供宝贵的见解。

Azure AI 代理服务的未来

随着微软不断增强其能力，Azure AI代理服务的未来看起来充满希望。即将推出的功能包括更复杂的自然语言理解能力以及改进的上下文感知和记忆系统。该平台正在不断发展，包括先进的情感分析集成和更细致的多轮对话处理。

根据行业趋势，人们对人工智能的需求比以往任何时候都更加个性化。今天的重点是多方面的功能、高端隐私功能、改进的响应情商以及复杂业务流程自动化的进一步发展。这些方面正在改变格局，并使 Azure AI 代理服务成为对话式 AI 的先驱。

号召性用语

开始使用 Azure AI 代理服务之旅始于正确访问资源和支持。首先注册 Azure 免费试用帐户，这提供了充分的机会来探索该服务的功能。通过 Azure AI 代理服务文档提供的综合文档可作为您的主要指南，而 Microsoft Learn AI 研讨会则提供结构化学习机会。

在azure AI中可以找到社区级别的支持是论坛和其他讨论组，通过这些，您将找到专业人士和开发人员，甚至是解决方案架构方面的专家。 GitHub 中的 Azure AI 代理提供了多个示例项目。技术支持问题可以通过 Azure 支持门户上托管的专家辅助系统来解决。

以上是我看到了 Azure AI 代理服务的强大功能的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！