Агенты ў прадакшне з Foundry Agent Service і Agent Framework
Як агент для падрыхтоўкі продажаў пераходзіць з лакальнага кода ў хостынг з асобнай ідэнтычнасцю, пясочніцай і маніторынгам, публікуецца ў Microsoft 365 і абапіраецца на бізнес-даныя.
Крыніцы: Foundry Agent Service + Microsoft Agent Framework Explained
З прататэпа да агента для працы
Змагчылена част — гэта калі AI-агент можа працаваць на ноутбуке. Складнейшая задача ў вялікай кампаніі — аднойчы безпечна запусціць яго для тыяў людзей: задаць яму ідэнтыфікатор, обмежыць тое, што ён можа чытаць, фіксаваць яго дзеянні і прадстаўіць яго корыстувальнікам у інструментах, якія ўжо ў іх ёсць. Microsoft Foundry Agent Service, аднойчы з адкрытым кода Microsoft Agent Framework, створэныя для заполнення гэтага прыему. Першы з іх забезпечвае хостынгаў з адпаведнымі корпаратыўнымі механізмамі кантролю, можлівасцю вімеры працы і аднаходжэння, а таксама дазволяе выкарыстоўваць агенты, створаныя за дапамогою будзь-якіх паспрабаваных інструментаў. Другі дапамагае ствараць як адзіні агенты, так і багатоагентныя сістэмы з можлівасцю оркестрацыі.
Суць у тым, што агента можна выкорыстоўваць безпасэчна працюючы яшчэ з местай сераўернай асяроддзя, ён працуе пад захішчаным аблікам з вялічынай праваў, а кожная яго дзеянне можа быць стэжана, што дазволяе дыбагаваць, паспрабаваць паўрабіць і расшырваць яго функцыі без адчування рызыку пакінуць контроль. Агенты таксама можна публікуваць у вядомых інструментах, пры чым кожная дзеянне залічваецца, керуецца і ізолюецца.
Другая частка прыбліжэння заключаецца ў практычнасці. Агенты становяцься корыстнымі, калі працуюць з рэальнымі дадзеннямі бізнесу: электранаўты, зустрэчы і аперацыйныя сістэмы задаюць персоналізаваныя даны, дакументы і прэзентацыі. Команды будуюць працу на вядомых фрэймворках, а потым керуюць выконаннем, косцамі і якасцю ўсіх своіх агентаў, калі ўжо ў іх ўсё больша колькасць.
Што ускладняе развёртванне ў корпоратыўных умовах
Стварэнне агента стала значна простэйшым. Аднак яго безпечнае і надзеянае развяроўчэнне ў всій арганізацыі застаецца складным задачэм. Большасць агентаў, якія зараз ствараюцца, ужо давно перайшлі палявую стадыю тэставання. Дзеякія з іх выкорыстоўваюцца для чат-выкліканняя тысячамі працавнікаў, а іншыя працуюць тыха на фоне, часам праўяжаныя да крытычна важлівых сістэм.
Усім ім патрэбны тыя ж адміністрацыйныя элементы: кантроль ідэнтыфікаціі і доступу, прыватная супрацоўка, а таксама тэлеметрыя і трэйсінг на рэвэлі адзінага агента і цэлага флоту. Ручнае з’еднанне гэтых элементаў ёсць складным, і гэтая проблема і ёсць тая, якую прагчуць рашыць сервісы Foundry, каб агенты працавалі безпечна, у масштабе і з повным відкрытым адгледам. Корыстна ўявіць альтэрнатыўную сітуацыю: команда, якая сама хостуе свой агент, должна вырашыць, як агент аўтэнтыфікуецца, які рахунок службы ён выкарачуе, куды падаюць логі, як даныя аднаго карыстальніка застаюцца аддзеленымі ад даных іншага, і хто будзе паведамлены, калі агент будзе працаваць некорэктна. Кожна з гэтых адпаведзей ёсць маленькім праектам, і перад тым, як агент зможа з’явіцца ў календары чы абліковых дакументах кліента, будзе адбыцца перагляд безпекі ўсіх гэтых аспектаў.
Прыклад: агент для падготовкі зустрэчы па прыметкам
Прыгучым прыкладам являецца агент, які дапамагае камандзе прымоўцоў падготавіцца да зустрэчаў з кліентамі. Яго код ужэ напісаны на Python з выкарыстоўваннем Microsoft Agent Framework, хоць можна быць і іншым фрэймворкам і мовай. У ўсёму ёсць чырвоныя інструменты, частка логікі мідлвэра і прабег задач, і на даны момент усё працуе локальна.
Адкрытым пытаннем ёсць тое, як ператворыць гэта рашэння на ў чымсь безпечным, масштабаваным, сумэнным і захішчаным у всій архітэктурэ падпрыемства. У Visual Studio Code пашырэнне AI Toolkit адкрывае можлівасць запуску на хоставаных агентах. Ён пакуе агента так, як напісана, і размешчае яго ў Foundry як хоставанага агента. Той самы агент, які працаваў локальна, цяпер выклікаецца з порталу Foundry, і платформа для тэставання можа яго выклікваць, ўбачыць, што даўае шар хоставання.
Запыт пра тое, які важлівыя зустрэчы запланаваны на гэты тыдзень, дэманстрацыяя новейшыя модэлі агентаў. Агент працуе ў захішчанай сандбокс-сераўерной асяроддзі, мікро-ВМ, дзе ён аналізуе інфармацыю, пераглядае календар і можа пісаць і выкананы код, так сама як і агенты для програмавання, такія як GitHub Copilot CLI або Claude Code.
Ідэнтыфікацыя, ізоляцыя і правіла
Як толькі агент запускаецца, выконваецца некалькі дзеянняя, а наступныя зображэння паказваюць, дзе саме у портале выступае настаўка ідэнтыфікацыі і праваў.
- Агент отрымае свой унікальны ID ад Microsoft Entra. Кожна яго дзеянне, напрыклад, чытанне календара, можа быць прыцягнута да яго. За дапамогою гэтай ідэнтыфікацыі ён можа самастойна доступаць да рэсурсаў па своіх правах, альбо можа дзеяць ад імені чалавека, выкарыстоўваючы права гэтага корыстніка.
- Кожны ўжоць, які пачынае сесію агента, атрымле спецыяльную захішчаную мікроVM. Якшча два працавнікі з продажоў задаюць запытанні адночасна, кожны з іх мае адзінэцкую інстанцыю агента, таму інфармацыя з кожной сесіі чытаецца, запісваецца і зберагаецца у сваёй сферэ.
- Для кожнай взаімадзеі служба пераканальваецца правіламі і абмежэннямі, якія візначыла організацыя, якія стосуюцца фільтрацыі контэнту, захавання ад вставкі запытанняў і вжыцтва матэрыялу, захішчанага правамі на адпрацоўку. Точны контроль над тым, што можа робіць і да к чаму можа мець доступ агент, даецца за дапамою настройкі, якія автаматычна ствараюцца пад час развяртання.
У зоне адміністрацыі агент вяртаецца з сваёй адпаведзю. На адваротах з сыяваў, якія ён збарав і пераглядаў, выявляецца, што адзін акаунт кліента, Zava DIY, мае высшы прыорытэт. У гэтым случае агент працаваў ад імені корыстніка, выкарыстоўваючы яго ідэнтыфікатор і правыя на адчыненне дадзеных, каб пераглянуць календар і выявіць акаунты, якія патрабуюць увагі. Усёлькі час, калі трэба чытаць папку з пісьмамі, календар, хранілішча дадзеных і файлоў, наявнасць правільных механізмаў кантролю доступу ёсць самэ тым, што неабходна для сістэмы, якая салідная з правіламі.
Стазіроўка і публікацыя
Ішчы два патрэбныя элементы для падпрыемства прыходзяць непасрэдна з Foundry. Першы — гэта можлівасць стазіроўкі. Портал забезпечвае стазіроўку і трэйсы, таму вы можэце сочыць за кожной розмовай, бачыць, як агент адпавядае на кожны запыт, і пераканацца ў загальным стане агента.
Другым аспектам ёсць доступнасць. Калі агент запускаецца, яму яшчэ трэба дастыся да людзей, якім ён патрэбен, і нікому не спадае на думку стварыць новы прыстаў і спадзявацца, што всі знайдуць нае лінк і дадуць яго ў закладкі. Калі компанія ужо вікорыстоўвае Microsoft 365 і Teams, кнопка «Выпуск» можа запісаць будзь-які агент, розмішчаны ў Foundry, у гэтыя сервісы. Тады людзі знаходзяць яго і вікорыстоўваюць там, дзе яны ужо працуюць — на настольнай камп’ютары або тэлефоне за межамі офіса. У Microsoft 365 агент праказываецца ў функцыі Copilot Chat, а ён таксама доступны ў Teams.
Шар інтэлекту, які стоіць за адпаведнымі адпаведзямі
Foundry таксама інтэгруецца з адным шаром інтэлекту Microsoft для AI, які дапамагае агентам керавацца правымі знаннямі і бізнес-кантэкстам, тады як іх рэзультаты будуць рэлевантнымі. Гэта значна пераходзіць за межы таго, што можа запропанаваць сервер MCP з аднаго джэрага. Ёго складаюць тры элементы.
- Work IQ апранае кантэкст пра тое, як чалавек працуе: звязкі з электранямі, календарэм, пакульнімі зустрэчамі, чатамі ў Teams, файламі і іншым.
- Fabric IQ апранае кантэкст пра сувязаныя бізнес-операцыі, такія як даны пра продажы, дакументы кліянтаў або логістыку.
- Foundry IQ спаўнае калькольнік вядомасцей для агента: ад структураваных дадзеных і баз дадзеных да неструктураваных матэрыялаў у хмарных сховішчах; працэсы агента таксама можаць атрымваць звычайныя зображэнні.
У першым запуску была відна толькі пашук у календары, якая ўскладнівае частка Work IQ. Болей прыгожы агент выкарыстоўвае ўсе тры.
Полны запуск: падготовка да зустрэчы Zava
Той жа агент мае доступ да выкарыстоўвае ўсе тры сістэмы IQ за дапамогою інструментаў і навыкаў, якія яму былі даўлены. У рэжыме працы з’яўляецца запіс з паканунніх рэзультатаў агента, які паведамляе пра важлівую зустрэч з Zava, таму наступны запрос прасі яго падготавіцься да ёй.
У асяроддзі сандбокса агент выкарыстоўвае тыя самыя методы, якія былі опісаны. Ён запытае сістэму Work IQ пра кoresпандацыю, выкарыстоўваючы электронныя лісты і пераказы ў Teams, якія стосуюцца Zava. Таксама ён запытае сістэму Fabric IQ пра даны пра выкарыстоўванне, законамернасці пакупак і дэталі контрактаў. Кроме таго, ён шукае матэрыялы для падтрымкі прыметкі і маркетынгу ў сістэме Foundry IQ, каб знайсці тое, што ўсё болей актуальна для данаго кліента.
Агент таксама володзі калькама навыкаў, створаных на адной з популярных схем навыкаў агентаў. Одны з яных стварае прэзентацыю у фармаце PowerPoint, а іншы — інформацыйныя дакументы у фармаце Word. Агент вяртае два файлы: інформацыйны документ у Word для внутрашней команды і спецыяльную прэзентацыю для вікорыстоўвання з Zava.
- У кінцавым апавяданні сумавляюцца інформацыя, атрыманая з разліковых слоёў, а таксама даныя пра стосункі з кліентам з сістэмы CRM, апошнія лістоўкі з кoresпандацыі кліента, аналізы ў сферы здароў’я, выкарыстання і калькуляцыі, а таксама заявкі на падтрымку з сістэмы обработкі заявак. Рэзультатам являецца адзін документ-падготовка з рэкамендаванымі тэмамі для дыскусіі.
- Прэзентацыя адпрацоўвана індывідуальна для данай конкрэтной взаімадзеяння з кліентам і выкорыстоўвае колеры брэнда компаніі. У ёй аднаходзяцца матэрыял з Fabric IQ і Foundry IQ у вазе пунктавых тэм для выступлення і інсайты, прызначаныя конкрэтнаму кліенту, пра апошню дзеяльнасць, а таксама даныя пра бізнес-операцыі, показнікі кампаній, новыя можлівасці і службы, якія могу прыняць партнерства ў даўнейшы розвітак.
Гэтая цэннась бераецца не толькі з працэсу развяроцьбы: агенты працуюць на роўні інтэлігэнцыі, дзе ў іх ёсць доступ да рабочых, бізнес-даных і організацыяйных знанняў ад імені аднародніка, пры чым адбываецца жорсткая інтыграцыя з Microsoft 365.
Як гэта ствараецца
Для распрацоўшчыкаў, якія хочуць стварыць нечы такое ж, пункт выйшаг ёсць простышы, чым у цэлым прыкладзе. Azure Developer CLI можа ініцыяваць новы праект, напрыклад агента для падготовкі до продажаў. Падтрымліваюцца агенты на базе чату, якія застаюцца дужа популярнымі; можна вікорыстоўваць будзь-які фрэймворк, укладаючы LangGraph, а таксама служба падтрымлівае новыя патэрны. Шаблоны ствараюць неабходныя файлы, і пасля чаго праект можна дыбагаваць локальна і развяроць. Гэта просты агент, створаны на адной з шаблонаў, з вялікімі можлівасцямі для налаштавання.
Вернуўшыся да розрахованага агента, можна побачыць, што стоіць за яго функціямі. Код візначае інструменты і крыніцы знання, уключаючы тры віды IQ, а таксама іншыя тыпы навыкаў, якія можна дадаць у шаблоны кодуючых агентаў сёння. У основе агент работае з SDK GitHub Copilot, які запускае цыкл агентскай дзеяльнасі над візначаным наборам інструментаў. Шырокі цыкл гэты выконваў аналіз дзесяткаў файлаў, электранаў, пакананых зустрэчаў, а таксама оператыўных і сервісных дадзеных, і на яго аднойчынку і выходзілі рэкамендаціі.
Фрамворк Microsoft Agent Framework спаўнае ўсе элементы разам і дадае такія элементы, як мідлвэр. Адны з прыкладаў правіла: калі агент для кодавання праграў стварыць адны з такіх дакументаў без достатніх дадзенаў з трох інтэлектуальных модуляў, мідлвэр гэта блакуе, адтак як выхід без такіх падставлых дадзенаў практычна завжды ўскладнены. Такія патэрны маюць значэнне, калі расшыраеце вядомчую рэалізацыю, калі контроль якасці распрастраńваецца на цэлыя каманды продажоў плюс дадатковыя меры захоплення. Полныя выгоды паўтараюцца, калі фрамворкі і патэрны сумешчаюцца і размешчаюцца ўнутрь сервіса Foundry Agent Service.
Адкрыцце флот
Калі ужо запускаецца калькі агентаў, наступныя пытанні — гледзенне за імі і ўправлінне імі, і гэта можліва таму, што ўсё працуе внутрь Foundry. Портал паказвае эфектыўнасць і косцы для всей флотыліі ў аднам відображэнні: стан агентаў і апавешчэнні (у дэмаверсіі ўсе агенты ў стане «здаровы», апавешчэнняя няма), апрыяцоўаны косц, практычныя паказнікі і выкарыстоўванне токенаў, а таксама дэталі ўжо запускаў для найболей актыўных агентаў. Найлепшыя і найгоршыя агенты па практычным паказніку паказваюць, якія з іх патрабуюць увагі.
Усё, што трэба для пераходу з эксперыментавання да практычнага выкарыстоўвання і публікацыі для всіх канечных корыстнікаў, ўжо ўбудована з аблігатным можлівым адстэйкаваннем. Галоўная мета — зменшыць складнасць безпечнага і надзеянага стварэння і развяртання агентаў у всій арганізацыі. Для тых, хто гатовы прыступіць, паходжыць трэба з стварэння першага праекту ў портале Foundry і перагляду публічных прыкладаў Microsoft, каб знайсці прыдатны SDK.
З усяго гэтага выліваецца практычны парадак выканання задач. Пачніце з маленькага агента, створанага на адповіднай шаблоне, і запусціце яго локальнаа. Дадагайце інструменты і крыніцы інформацыі по аднаму, вікорыстоўваючы мідлвэр, які не дозволіць працэўваць, калі не будзе неабходных даных. Размясціце агента ў хоставанай срэдовыце якомога раней, ўпэўніўшыся, што функцыі ідэнтыфікацыі, ізоляцыі і трэйсінгу вучацца ўжо задоўга да прыбыцця рэальных корыстувачаў. Публікуйце кантэнт у чат-інструментах, якія ужо вікорыстоўваюць людзі, толькі пасля таго, як даны трэйсінгу будуць надзеяныя, і залейце відобразэнне всіх агентаў відкрытым, калі кілька з іх ужо працуюць, адтак як самэ там першыя пазіраюць прырост віткоў і падышча якосці. Команды, якія дотрымваюцца такога парадку, зазвычай знаходзяць проблемы, калі ўсунуць іх ўсё ўсё даскладна.
Чаму локальныя і хоставаныя рашэнні працуюць так адначынна
Цікава ідэя — адыяграцыя таго, што напісаў разраб, ад таго, што дадае платформа. Адзінкі, мідлвэр і працэсы працы ў агенце для продажоў ўсё ў тым жа родзе, як і звычны код прыложэння, і ўсё гэта працуе аднакова як на ноутбуку, так і ў воблаку. Пасля размешчэння змінюецца толькі все, што асоцыяванае з гэтым кодам: існуе ідэнтыфікацыя, сэсіі ізольаваныя, на кожнай взаімадзеі працуюць правілы, накапліваюцься логі, і адкрываецца шлях для публікацыі. Для всіх гэтых цыяў не трэба перапісваць сам агента, таму ў дэманстрацыі размешчэння паказваецца як адна дзеянне ў рэдагары, а не як праект міграцыі.
Тры пытанні падсумоўваюць гэты падход, і кожна з іх адпавядае аднаму з вышэй опісаных слоёў.
- Хто дзеяе? На гэтае пытанне адпавядае ідэнтыфікацыя Entra: чы робіць агент усё за дапамогою своіх прав, чы берае права іншага корыстніка.
- Дзе адбываецца работа, і хто можа яе бачыць? Мікро-ВМ-сандбоксы на адзін карыстальніка дзельна роздзеляюць сесіі, а правілы ўтрымання кантэнту і вставкі арганізацыі прыменяюцца практычна па кожным вызове.
- Што яно зрабіла, і чы робіць гэта добра? Следы, пераклады размов, показнікі стану, статыстыка віткоў і кантэкста успеху даюць адказы на гэтыя запытанні як для кожнага агента, так і для всіх агентаў разам.
Меры захоплення ў самам кодзе
Рэгуляры платформы не заменяюць рэгуляры, якія ўключаны ў сам агента. Хорашым прыкладам являецца правіло мідлвэра, якое блакуе стварэнне дакумента, калі тры IQ-ы не задалі достатню колькасць дадзэнняў, адколькі яно прыменяе стандарт якосці, пра які ня могла бы ведаць жадная універсальная політыка. Інформацыя, створаная без історыі CRM чыя то показнікаў выкарыстоўвання, все рава будзе выглядаць апранутай, і продавець можа прыйсці на зустрэчу з кліентам, паслугваючыся выдуманымі дэталямі. Зупінка гэтага на рэвэлі коду, яшчэ перш чым файл будзе створаны, дэшэўей, чым выявленне гэтага пасля таго.
Такой самыя падчыннасць адказвае на пытанне, чаму дэмаверы складаюць навыкі ў околачынныя, можна перадаць знову элементы. Навык стварэння колоды і навык напісання карточкі інформацыі можна атэставаць, стварыць для іх версіі і перадаць іншым агентам, тады як цыкл агента вяршыць, калі іх вызваць. Спалучаючы гэты цыкл, мідлвэр фрэймворку і шар хоставання даюць тры месцы для застосавання кантролю: як агент робіць вывары, што ў яго ёсць права выдаць і што дазволяе енергія.
Дзеянні, якія трэба прыняць рашэнне перад копіюваннем шаблона
У прыкладзе паказана оптымальная сітуацыя, калі кожны істочнік дадзейнаў з’яўлены і правы прызначэны чыста. У практыцы якасць інформацыі, якая даходзіць, залежыць ад якосці базовых дадзейнаў CRM, сістэмы обработкі заяваў і аналітыкі. Правы прызначэны толькі тады дапамагае, калі ўсё справды прызначана правільна, а агент, які дзейнаўцуе пад сабскрыпцыямі самога карыстальніка, можа бачыць усё тое, што можа бачыць той карыстальніка, таму занадта шырокія акаунты стаюць занадто шырокімі агентамі. Панелі керування флотамі ўжытковыя для выявлення слабейшых агентаў, але касціцца яшчэ чытаць лог-файлы і выявіць, чы роўень успеху нізкі праз саму модэль, інструмент, відсутны істочнік дадзейнаў чы занадта строгія правіла.
Супаўзеўныя матэрыялы
- MAF 1.0, LangGraph чыра CrewAI? Выбір фрэймворку агента ў 2026 годзе — Порэшчанне Microsoft Agent Framework 1.0, LangGraph і CrewAI па пунктам: стан, памяць, адлагоджэнне бяга, протаколы, шляхі ў Azure і вартасць, а таксама кароткі план прыняцтва рашэння і схема впроваджэння.
- Знімкі памяці агента, навыкі, заніканне даных і обмежэння памяці па галузях — Чатыры дадатковыя функцыі для вбудоўанага шара памяці у векторным БД для стварэння агентаў: перэносныя знімкі памяці з можлівасцю з’еднання, актывацыя навыкаў, заніканне даных з перакрычанням конфліктавых дадзеных, а таксама памяць, обмежаная па галузях.