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。
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。
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。
该服务包含许多有用的功能，使其脱颖而出：
使用 Azure AI Agent 服务的方式有很多种：
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。
Azure AI 代理服务提供两种设置选项：
Azure AI 代理服务的强大功能：掌握对话式 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：
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。
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。
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：
Azure AI 代理服务的未来
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
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！
