آموزش ساخت Agent با Azure AI Foundry Agent Service

آموزش ساخت Agent با Azure AI Foundry Agent Service با عنوان اصلی Building Agents Using the Azure AI Foundry Agent Service یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این آموزش با نحوه ساخت و مدیریت Agentهای هوش مصنوعی با استفاده از Azure AI Foundry Agent Service آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه ابزارهای مختلف را برای دسترسی به اطلاعات و اجرای عملیات به Agent متصل کنید. همچنین ساخت سیستم های چندعاملی، ردیابی عملکرد Agentها و استقرار آن ها با Chainlit را به صورت عملی بررسی خواهید کرد. در بخش پایانی نیز با انجام یک پروژه عملی، مراحل ساخت و استقرار یک Agent را از ابتدا تا انتها دنبال می کنید.

Azure AI Foundry Agent Service چیست؟

Azure AI Foundry Agent Service سرویسی برای ساخت و مدیریت Agentهای هوش مصنوعی است. برخلاف یک مدل زبانی ساده که معمولاً بر اساس ورودی کاربر پاسخ تولید می کند، یک Agent می تواند از ابزارهای مختلف برای جستجوی اطلاعات، پردازش داده ها و اجرای عملیات استفاده کند. به این ترتیب، توسعه دهندگان می توانند دستیارهای هوشمندی بسازند که علاوه بر تولید پاسخ، قادر به انجام وظایف مشخص و تعامل با سرویس های دیگر باشند.

برای شروع کار با این سرویس، باید با ساختار کلی Azure AI Foundry Agent Service و نحوه آماده سازی محیط توسعه آشنا شوید. پس از تنظیم محیط، می توانید اولین Agent خود را ایجاد کنید و با ابزارهایی که برای گسترش قابلیت های آن در دسترس هستند آشنا شوید. شناخت این مفاهیم پایه به شما کمک می کند در مراحل بعدی، ابزارهای مورد نیاز را به Agent اضافه کنید و راهکارهای هوشمند پیچیده تری توسعه دهید.

ابزارهای دانش و اتصال Agent به منابع اطلاعاتی

یکی از قابلیت های مهم Agentها، دسترسی به منابع اطلاعاتی مختلف برای ارائه پاسخ های دقیق تر و مرتبط تر است. برای مثال، یک Agent می تواند با استفاده از Bing Search اطلاعات مورد نیاز خود را از وب جستجو کند یا از طریق File Search محتوای فایل های در دسترس را بررسی کند. این قابلیت ها به Agent کمک می کنند هنگام پاسخ گویی، علاوه بر دانش عمومی مدل، از اطلاعات مرتبط با درخواست کاربر نیز استفاده کند.

در پروژه های سازمانی، اتصال Agent به منابعی مانند Azure AI Search و SharePoint اهمیت زیادی دارد. Azure AI Search امکان جستجو در داده ها و محتوای سازمانی را فراهم می کند و SharePoint نیز می تواند به عنوان یکی از منابع اطلاعاتی مورد استفاده قرار بگیرد. در این آموزش با روش های مختلف اتصال Agent به این منابع آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه قابلیت جستجو و دسترسی به اطلاعات را به دستیار هوشمند خود اضافه کنید.

ابزارهای عملیاتی و اجرای وظایف با Agent Service

Agentها علاوه بر جستجو و بازیابی اطلاعات، می توانند برای اجرای عملیات مشخص نیز از ابزارهای مختلف استفاده کنند. یکی از این قابلیت ها Function Calling است که به مدل اجازه می دهد بر اساس درخواست کاربر، یک تابع مشخص را برای انجام عملیات فراخوانی کند. همچنین Code Interpreter امکان اجرای کد و انجام پردازش های برنامه نویسی را در اختیار Agent قرار می دهد. این ابزارها باعث می شوند Agent بتواند فراتر از تولید متن، وظایف محاسباتی و عملیاتی را نیز انجام دهد.

قابلیت های دیگری مانند OpenAPI-defined Tools، Azure Functions و Logic Apps نیز امکان اتصال Agent به سرویس ها و عملیات خارجی را فراهم می کنند. برای مثال، می توان یک Agent را به تابعی متصل کرد که اطلاعات مورد نیاز را از یک سرویس دریافت می کند یا عملیاتی را در یک فرایند سازمانی اجرا می کند. در این آموزش با انواع ابزارهای عملیاتی آشنا می شوید و نحوه استفاده از آن ها را برای گسترش قابلیت های Agent بررسی می کنید.

ساخت سیستم های چندعاملی و مدیریت عملکرد Agentها

در برخی سناریوها، تقسیم وظایف میان چند Agent می تواند طراحی راهکار هوش مصنوعی را ساده تر و ساختارمندتر کند. در یک سیستم چندعاملی، هر Agent می تواند مسئولیت مشخصی داشته باشد و با سایر Agentها تعامل کند. برای مثال، یک Agent می تواند وظیفه جستجوی اطلاعات را بر عهده بگیرد و Agent دیگری بر اساس اطلاعات دریافت شده، پاسخ نهایی را آماده کند. Azure AI Foundry Agent Service امکان ساخت چنین ساختارهایی را با استفاده از Connected Agents فراهم می کند.

علاوه بر ارتباط میان Agentها، بررسی عملکرد و رفتار آن ها نیز اهمیت زیادی دارد. قابلیت Tracing به توسعه دهندگان کمک می کند مراحل اجرای Agent و تعاملات آن با ابزارهای مختلف را دنبال کنند. همچنین Content Filtering برای کنترل محتوای ورودی و خروجی و مدیریت محتوای نامناسب مورد استفاده قرار می گیرد. در این آموزش با ساخت سیستم های چندعاملی، ردیابی Agentها و فیلتر کردن محتوا آشنا می شوید و نحوه استقرار Agent با استفاده از Chainlit را نیز بررسی می کنید.

آموزش عملی ساخت Agent با Azure AI Foundry

برای درک بهتر مفاهیم، پیاده سازی یک پروژه واقعی می تواند بسیار مؤثر باشد. در این بخش ابتدا ساختار کلی پروژه و مراحل مورد نیاز برای پیاده سازی آن بررسی می شود. سپس باید محیط توسعه را آماده کنید و Agentهای مورد نیاز را بسازید. این فرایند فرصتی فراهم می کند تا مفاهیمی مانند تنظیم محیط، ایجاد Agent و استفاده از ابزارهای مختلف را در قالب یک سناریوی عملی به کار بگیرید.

در ادامه پروژه، نحوه ایجاد Connected Agent و برقراری ارتباط میان Agentهای مختلف را پیاده سازی می کنید. همچنین فرایند استقرار پروژه با Chainlit را دنبال خواهید کرد. ساختار این بخش شامل تمرین های عملی و راه حل های آن هاست؛ بنابراین ابتدا با یک چالش روبه رو می شوید و سپس روش پیاده سازی و حل آن را بررسی می کنید. این رویکرد به شما کمک می کند مراحل ساخت یک راهکار چندعاملی را به صورت گام به گام تجربه کنید.

استقرار Agent با Chainlit و ادامه مسیر یادگیری

پس از ساخت و پیکربندی Agent، باید راهی برای در دسترس قرار دادن آن فراهم کنید. Chainlit ابزاری برای ساخت رابط کاربری مبتنی بر چت برای برنامه های هوش مصنوعی است و می تواند برای تعامل کاربران با Agent مورد استفاده قرار بگیرد. با استفاده از این ابزار می توانید قابلیت های Agent را در قالب یک رابط چت ارائه کنید و امکان ارسال درخواست و دریافت پاسخ را برای کاربران فراهم سازید.

استقرار صحیح Agent بخش مهمی از فرایند توسعه یک راهکار هوش مصنوعی است؛ زیرا تنها ساخت Agent و اتصال ابزارها برای آماده سازی یک برنامه کاربردی کافی نیست. باید نحوه اجرای آن و تعامل کاربران با سیستم نیز در نظر گرفته شود. در این آموزش با پیاده سازی و استقرار Agent در Chainlit آشنا می شوید و در پایان نیز مسیرهای ادامه یادگیری و گسترش دانش خود در زمینه توسعه Agentهای هوش مصنوعی را بررسی خواهید کرد.