AI työkalut osa 5 - Agent Framework: Moniagenttisten työnkulkujen rakentaminen

Kuinka Microsoft Agent Framework Mahdollistaa Skaalautuvat Moniagenttityönkulut

Tämä artikkeli on osa 5-osaista sarjaamme AI-Agentti- ja Työnkulkutyökaluista, jossa tutkimme johtavia alustoja ja kehyksiä tuotantovalmiiden AI-ratkaisujen rakentamiseen.

📚 Sarja: Työkalut Joita Käytämme AI-Kehityksessä

1. Azure AI Foundry - Kuinka Azure AI Foundry auttaa rakentamaan turvallisia yritystason AI-ratkaisuja
2. LangChain - Kuinka LangChain auttaa rakentamaan tuotantovalmiita AI-agentteja Pythonilla
3. Semantic Kernel - Kuinka Semantic Kernel auttaa rakentamaan moniagentti AI-järjestelmiä .NET:llä
4. n8n - Kuinka n8n demokratisoi AI-automaation low-code-työnkuluilla
5. Microsoft Agent Framework (tämä artikkeli) - Kuinka Microsoft Agent Framework mahdollistaa skaalautuvat moniagenttityönkulut

Mikä on Microsoft Agent Framework?

Microsoft Agent Framework on avoimen lähdekoodin AI-kehityspaketti, jonka avulla voit rakentaa autonomisia AI-agentteja automatisoimaan monimutkaisia liiketoimintaprosesseja. Se ei perustu ennalta määriteltyihin työnkulkuihin, vaan mahdollistaa älykkäiden agenttien päätöksenteon, toiminnan ja yhteistyön muuttuvissa tilanteissa.

Toisin kuin perinteiset automaatiotyökalut, jotka seuraavat jäykkiä, ennalta ohjelmoituja polkuja, Agent Framework antaa kehittäjille mahdollisuuden rakentaa älykkäitä agentteja, jotka voivat:

• Päätellä ja suunnitella: Jakaa monimutkaiset tehtävät hallittaviksi vaiheiksi ja mukauttaa strategioita kontekstin perusteella
• Käyttää työkaluja ja API:ja: Olla vuorovaikutuksessa tietokantojen kanssa, kutsua ulkoisia palveluita ja suorittaa funktioita tavoitteiden saavuttamiseksi
• Tehdä yhteistyötä muiden agenttien kanssa: Työskennellä tiimeissä, joissa erikoistuneet agentit hoitavat eri näkökohtia työnkulusta
• Oppia kontekstista: Ymmärtää liiketoimintakontekstia, käyttäjän aikomusta ja historiallisia malleja tehdäkseen tietoisia päätöksiä
• Käsitellä poikkeuksia sulavasti: Sopeutua odottamattomiin tilanteisiin vaatimatta eksplisiittistä virheiden käsittelyä jokaiselle skenaariolle

Lopputuloksena syntyy älykäs automaatiokerros, jossa järjestelmät eivät ainoastaan vastaa pyyntöihin, vaan toimivat tavoitteellisesti, tekevät itsenäisiä päätöksiä ja suorittavat tehtäviä luotettavasti yrityksen määrittämien rajojen sisällä.

Mikä on uutta Microsoft Agent Frameworkissa

1. Sisäänrakennettu tuki moniagenttiorkestrointiin

Moniagenttinen yhteistyö:

• Agenttien välinen kommunikaatio: Agentit voivat pyytää apua muilta agenteilta, jakaa kontekstia ja delegoida alitehtäviä
• Orkestrointimallit: Valmiit mallit peräkkäisille työnkuluille, rinnakkaiselle suoritukselle, hierarkkiselle tehtävien hajottamiselle ja tapahtumavetoiselle yhteistyölle
• Tilanhalinta: Jaettu tila ja muistinhallinta agenttitiimeissä johdonmukaisuuden ylläpitämiseksi
• Konfliktien ratkaisu: Älykäs ristiriitaisten agenttipäätösten käsittely konfiguroitavilla ratkaisustrategioilla

Tämä poistaa tarpeen rakentaa mukautettua orkestrointilogiikkaa, antaen kehittäjien keskittyä agenttien kykyjen ja liiketoimintalogiikan määrittelyyn.

2. Prompt Flow -integraatio

Saumaton integraatio Azure AI Studion Prompt Flowiin tarjoaa:

• Visuaalinen agenttisuunnittelu: Vedä-ja-pudota-käyttöliittymä agentin työnkulkujen ja päätöspuiden suunnitteluun
• Testaus ja virheenkorjaus: Sisäänrakennetut työkalut agenttien vuorovaikutusten testaamiseen, suoritusp olkujen jäljittämiseen ja ongelmien tunnistamiseen
• Versionhallinta: Hallitse agentin määrityksiä ja työnkulkuja täydellisellä versiohistorialla
• Käyttöönottputket: Yhden klikkauksen käyttöönotto kehityksestä tuotantoympäristöihin

3. Semantic Kernel -integraatio

Agent Framework rakentuu Semantic Kernelin päälle tarjoten:

• Muistinhallinta: Pitkäaikais- ja lyhytaikaismuisti kontekstin säilyttämiseksi
• Funktioiden kutsuminen: Natiivi tuki ulkoisten funktioiden ja API:en kutsumiselle
• Suunnittelija-pluginit: Automaattinen tehtävien suunnittelu ja hajottaminen
• Konnektorit: Valmiit integraatiot yleisiin palveluihin

4. Azure AI Searchin hyödyntäminen

Natiivi integraatio Azure AI Searchiin mahdollistaa:

• Vektorihaku: Semanttinen dokumenttien ja tiedon haku
• RAG-arkkitehtuuri: Retrieval-Augmented Generation agenttivastauksille
• Dynaaminen tietopohja: Agentit voivat hakea relevanttia tietoa reaaliajassa
• Monitahoinen suodatus: Yhdistä vektorihaku metatietoehdoilla

Miten Agent Framework toimii

Yksinkertainen AI Agentti

using Azure;
using Azure.AI.Agents.Persistent;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;

const string endpoint = "<Azure AI Foundry project endpoint>";
const string model = "<MODEL>";

PersistentAgentsClient client = new(endpoint, new AzureCliCredential());

Response<PersistentAgent>? aiFoundryAgent = null;
try
{
    string classifierPrompt = $"""
        You are an email classifier. 
        Given the email subject and body, you must pick which category the email belongs to and provide confidence scores.

        Categories: {string.Join(", ", categories)}

        Email Subject: {subject}
        Email Body: {body}
    """;

    aiFoundryAgent = await client.Administration.CreateAgentAsync(
        model, 
        "FoundryEmailClassifierAgent", 
        "Classifies emails into categories", 
        classifierPrompt);

    ChatClientAgent agent = await client.GetAIAgentAsync(aiFoundryAgent.Value.Id);

    AgentThread thread = agent.GetNewThread();

    AgentRunResponse response = await agent.RunAsync($"""
        Email Subject: {subject}
        Email Body: {body}
        """, 
        thread);
    Console.WriteLine(response);
}
finally
{
    if (aiFoundryAgent != null)
    {
        await client.Administration.DeleteAgentAsync(aiFoundryAgent.Value.Id);
    }
}

Agenttien orkestrointi

// Määritä erikoistuneita agentteja
var researchAgent = new Agent(kernel, "ResearchAgent");
var writerAgent = new Agent(kernel, "WriterAgent");
var reviewerAgent = new Agent(kernel, "ReviewerAgent");

// Luo orkestroija
var orchestrator = new AgentOrchestrator();
orchestrator.AddAgent(researchAgent);
orchestrator.AddAgent(writerAgent);
orchestrator.AddAgent(reviewerAgent);

// Määritä työnkulku
orchestrator.DefineWorkflow(
    start: researchAgent,
    flow: research => writer => reviewer,
    end: reviewerAgent
);

// Suorita orkestroitu työnkulku
var result = await orchestrator.ExecuteAsync(
    "Kirjoita raportti tekoälyn trendeistä");

Todelliset käyttötapaukset

1. Asiakaspalvelun automaatio

Skenaario: Monikanavainen asiakastukijärjestelmä

Agenttitiimi:

• Reititysagentti: Luokittelee saapuvat kyselyt ja reitittää oikealle erikoistuneelle agentille
• RAG-agentti: Hakee relevanttia tietoa dokumenteista ja aiemmista tiketeistä
• Vastausagentti: Luo personoituja vastauksia kontekstin perusteella
• Eskalaatioagentti: Tunnistaa monimutkaiset tapaukset ja siirtää ihmisagentille

Mahdolliset tulokset:

• yli 80% kyselyistä ratkaistaan automaattisesti
• Keskimääräinen vastausaika: 30 sekuntia
• 24/7 saatavuus
• Johdonmukainen brändityyli

2. Talousraportoinnin automaatio

Skenaario: Kuukausittainen talousraporttien luonti

Agenttitiimi:

• Datan keruuagentti: Hakee dataa ERP:stä, CRM:stä ja muista lähteistä
• Analyysiagentti: Suorittaa laskelmat ja tunnistaa trendit
• Visualisointiagentti: Luo kaavioita ja kuvaajia
• Raporttiagentti: Kokoaa lopullisen raportin kommenteilla ja oivalluksilla

Mahdolliset tulokset:

• Raportointi aika vähennetty muutamasta päivästä pariin tuntiin
• 100% johdonmukaisuus totetustavassa
• Dynaamiset oivallukset ja suositukset
• Automaattinen jakelu sidosryhmille

Parhaat käytännöt

1. Suunnittele agenttien vastuut huolellisesti

• Pidä agentit keskittyneinä yksittäisiin tehtäviin
• Vältä agentin vastuun laajentamista
• Määrittele selkeät syötteet ja vastaukset

2. Toteuta kunnollinen virheidenkäsittely

• Suunnittele epäonnistumisten varalle
• Toteuta uudelleenyrityslogiikka
• Tarjoa selkeät virhesanomat
• Lokita kaikki agentin toiminnot

3. Optimoi suorituskyky

• Käytä rinnakkaista suoritusta mahdollisuuksien mukaan
• Välimuistita usein haetut tulokset
• Rajoita agenttien rekursion syvyyttä
• Seuraa kulutusmittareita

4. Testaa perusteellisesti

• Yksikkötestaa jokainen agentti erikseen
• Testaa agenttien välinen kommunikaatio
• Simuloi todellisen maailman skenaarioita
• Testaa reunatapauksia ja vikatilanteita

Yhteenveto

Microsoft Agent Framework uudistaa tavan, jolla yritykset rakentavat älykästä automaatiota. Se tarjoaa valmiit mekanismit moniagenttiseen yhteistyöhön, natiivin integraation Azure-ympäristöön ja tuotantovalmiit työkalut – mahdollistaen skaalautuvien, autonomisten AI-ratkaisujen rakentamisen ilman monimutkaista alustakehitystä.

Riippumatta käyttökohteesta – asiakaspalvelu, talousautomaatio tai muu liiketoimintaprosessi – Agent Framework antaa organisaatiollesi valmiudet:

• Vähentää manuaalista työtä
• Nopeuttaa päätöksentekoa
• Parantaa prosessien laatua ja läpinäkyvyyttä

Aloita nyt ja tee tekoälystä käytännön osa liiketoiminnan automaatiota – turvallisesti, skaalautuvasti ja hallitusti.