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AI 代理及代理使用案例简介

Intro to AI Agents

(点击上方图片观看本课视频)

欢迎来到 AI 代理初学者 课程!本课程为您提供基础知识和真实工作代码,助您从零开始构建 AI 代理。

Azure AI Discord 社区 打个招呼吧——那里聚集了许多学习者和 AI 构建者,他们乐于解答您的问题。

在开始构建之前,让我们先确保真正理解 AI 代理是什么,以及在何时使用它才合理。


介绍

本课将涵盖:

  • 什么是 AI 代理以及存在的不同类型
  • AI 代理最适合的任务类型
  • 设计代理解决方案时您将使用的核心构建模块

学习目标

本课结束后,您应能:

  • 说明什么是 AI 代理以及它与普通 AI 解决方案的区别
  • 了解何时应使用 AI 代理(何时不应使用)
  • 勾勒出真实世界问题的基础代理解决方案设计

定义 AI 代理及 AI 代理类型

什么是 AI 代理?

这里有一个简单的理解方式:

AI 代理是让大型语言模型(LLM)真正做事的系统——通过赋予它们工具和知识去作用于世界,而不仅仅是回应提示。

我们来细说一下:

  • 系统 — AI 代理不只是单一事物,而是多个部分协同工作的集合。每个代理核心都有三部分:
    • 环境 — 代理工作的空间。旅行预订代理的环境即为预订平台本身。
    • 传感器 — 代理感知当前环境状态的方式。旅行代理可能会查看酒店房态或航班价格。
    • 执行器 — 代理采取行动的方式。旅行代理可能会预订房间、发送确认信息或取消预订。

什么是 AI 代理?

  • 大型语言模型 — 代理早在 LLM 出现之前就有了,但正是 LLM 使现代代理变得强大。它们能理解自然语言、推理上下文,并将模糊的用户请求转化为具体行动计划。

  • 执行动作 — 没有代理系统,LLM 只是文字生成器。但在代理系统中,LLM 可以执行步骤——搜索数据库、调用 API、发送消息。

  • 工具访问 — 代理可用的工具取决于(1)它运行的环境,(2)开发者赋予它的能力。旅行代理可能能搜索航班但不能编辑客户记录——全部取决于您所连接的功能。

  • 记忆与知识 — 代理可包含短期记忆(当前对话)和长期记忆(客户数据库、过去的交互)。旅行代理可能会“记住”您喜欢靠窗座位。


不同类型的 AI 代理

并非所有代理都是同一类型。以下是主要类型的划分,以旅行预订代理为例:

代理类型功能描述旅行代理示例
简单反射代理遵循硬编码规则——无记忆,无规划。看到投诉邮件 → 转发给客服,仅此而已。
基于模型的反射代理保持内部环境模型并随变化更新。跟踪历史航班价格,标记突然涨价的航线。
目标驱动代理有明确目标,逐步规划达成路径。预订完整行程(航班、汽车、酒店),从当前位置到目的地。
效用驱动代理不只是找到一个方案,而是权衡得失找到最优方案。平衡成本与便利,找出最符合您偏好的行程。
学习型代理通过反馈不断改进。根据行程后的调查结果调整未来推荐。
分层代理高级代理拆分任务并委派给低级代理。“取消行程”请求拆分为取消航班、取消酒店、取消租车,各子代理处理。
多代理系统(MAS)多个独立代理协作(或竞争)。协作:分别处理酒店、航班和娱乐的代理。竞争:多个代理竞价填满酒店房间,争取最佳价格。

何时使用 AI 代理

只是因为可以用 AI 代理,不代表总是应该用。以下情况代理特别适合:

何时使用 AI 代理?

  • 开放式问题 — 需要动态探索解决路径,无法预编程具体步骤。
  • 多步骤流程 — 任务需多轮使用各种工具,而非单次查找或生成。
  • 持续改进 — 系统需基于用户反馈或环境信号不断变聪明。

我们将在本课程后续的 构建可信赖 AI 代理 课程深入讲解何时(及何时不)使用 AI 代理。


代理解决方案基础

代理开发

构建代理的第一步是定义它能做什么——包括它的工具、动作和行为。

本课程采用 Microsoft Foundry Agent Service 作为主要平台。它支持:

  • 来自 OpenAI、Mistral、Meta(Llama)等提供商的模型
  • 来自 Tripadvisor 等提供商的授权数据
  • 标准化的 OpenAPI 3.0 工具定义

代理模式

您通过提示与 LLM 交流。对代理来说,不能手工打造每个提示——代理需要跨多个步骤采取行动。此时,代理模式 派上用场。它们是可复用的提示及 LLM 编排策略,更具可扩展性和可靠性。

本课程围绕最常见、最实用的代理模式构建。

代理框架

代理框架为开发者提供现成的模板、工具和基础设施,方便构建代理。它们能简化:

  • 工具和功能的连接
  • 观察代理行为(和定位问题时调试)
  • 多代理协作

本课程重点介绍用于构建生产级代理的 Microsoft Agent Framework (MAF)


代码示例

准备好亲眼看看了吗?这里是本课的代码示例:


有问题?

加入 Microsoft Foundry Discord,与其他学习者交流,参加答疑时间,由社区为您的 AI 代理问题提供解答。


快速测试这个代理(可选)

一旦您学会如何在 第16课 部署代理,就可以为本课的 TravelAgent 添加快速的部署后健康检查,使用预制目录 tests/lesson-01-smoke-tests.json。查看 tests/README.md 了解运行方式。


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