Πώς να δημιουργήσετε πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης με εργαλεία στο Csharp

Αρχική » Python » Πώς να δημιουργήσετε πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης με εργαλεία στο Csharp

Η δημιουργία πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης (AI) με εργαλεία σε C# δεν είναι πλέον ένα φουτουριστικό όνειρο. Είναι ένας πολύ πρακτικός τρόπος για να αυτοματοποιήσετε τις ροές εργασίας, να αναλύσετε δεδομένα και να συνδέσετε τις εφαρμογές .NET σας με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) . Με τη σωστή αρχιτεκτονική, μπορείτε να μεταβείτε από ένα απλό πρόγραμμα-πελάτη συνομιλίας σε πράκτορες παραγωγικού επιπέδου που συλλογίζονται, καλούν API, ενορχηστρώνουν ροές εργασίας και σέβονται τους εταιρικούς περιορισμούς όπως η ασφάλεια, η παρατηρησιμότητα και ο έλεγχος κόστους.

Αυτός ο οδηγός σας καθοδηγεί στον τρόπο με τον οποίο οι σύγχρονες έννοιες των πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης αντιστοιχίζονται σε μια στοίβα C#, πώς εντάσσονται το Azure OpenAI και το API OpenAI Assistants και πώς να συνδέσετε τα πάντα σε ισχυρές πρακτικές μηχανικής λογισμικού .NET . Θα συνδέσουμε επίσης αυτές τις ιδέες με τα αναδυόμενα πλαίσια πρακτόρων της Microsoft και τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης στον κώδικα του Visual Studio, ώστε να έχετε μια ολοκληρωμένη εικόνα από το τοπικό πρωτότυπο έως την κλιμακωτή ανάπτυξη στο cloud.

Από chatbots σε πλήρεις πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης σε C#

Σε υψηλό επίπεδο, ένας πράκτορας Τεχνητής Νοημοσύνης είναι ένα σύστημα που επιδιώκει στόχους αντί να απαντά απλώς σε μεμονωμένες προτροπές . Αυτό σημαίνει ότι ο πράκτορας χρειάζεται κάποιον συνδυασμό συλλογισμού, εργαλείων, επίγνωσης του πλαισίου και μνήμης, ώστε να μπορεί να αποφασίσει τι θα κάνει στη συνέχεια, όχι μόνο τι θα απαντήσει στην τρέχουσα σειρά.

Σε πρακτικούς όρους C#, μπορείτε να φανταστείτε έναν agent ως ένα επίπεδο συντονισμού πάνω από έναν πελάτη LLM συν ένα σύνολο εργαλείων που εκτίθενται ως μέθοδοι .NET, API ή εξωτερικές υπηρεσίες . Το μοντέλο συμβάλλει στη συλλογιστική και την κατανόηση της γλώσσας, ενώ ο κώδικας C# σας συμβάλλει στην επιχειρηματική λογική, την πρόσβαση σε δεδομένα, την ασφάλεια και τις ενσωματώσεις με τα υπάρχοντα συστήματά σας.

Οι σύγχρονοι πράκτορες συχνά βασίζονται σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα για τη λήψη αποφάσεων, τους αλγόριθμους αναζήτησης ή τη λογική σχεδιασμού, αλλά γίνονται πραγματικά χρήσιμα μόνο όταν είναι συνδεδεμένα με εργαλεία . Τα εργαλεία μπορεί να περιλαμβάνουν ερωτήματα βάσεων δεδομένων, HTTP API, εσωτερικές μικροϋπηρεσίες, αναζήτηση αρχείων ή έναν διερμηνέα κώδικα σε περιβάλλον δοκιμών (sandboxed code interpreter) όπου ο πράκτορας μπορεί να εκτελέσει κώδικα ανάλυσης δεδομένων με ασφάλεια.

Η επίγνωση του περιβάλλοντος είναι το τελευταίο κρίσιμο κομμάτι, που επιτρέπει στον πράκτορα να χρησιμοποιεί ιστορικό συνομιλιών, αποθήκες διανυσμάτων, εταιρικά δεδομένα ή γραφήματα γνώσης ως μέρος της συλλογιστικής του . Αυτό το περιβάλλον μπορεί να είναι τόσο απλό όσο ένα σύντομο αρχείο καταγραφής συνομιλίας που διατηρείται στη μνήμη ή τόσο περίπλοκο όσο μια κατανεμημένη κατάσταση ροής εργασίας που εκτείνεται σε πολλαπλούς πράκτορες και αποθήκες δεδομένων.

Βασικά δομικά στοιχεία βοηθών και πρακτόρων Τεχνητής Νοημοσύνης

Τα API OpenAI και Azure OpenAI Assistants σάς παρέχουν ένα πολύ συγκεκριμένο σύνολο πρωτογενών ρυθμίσεων για τη δημιουργία πρακτόρων σε C# . Αντί να χειρίζεστε μηχανές καταστάσεων, εργάζεστε με σαφώς καθορισμένες οντότητες που ταιριάζουν με τον τρόπο σκέψης και λειτουργίας των πρακτόρων που βασίζονται σε LLM.

Ένας βοηθός αντιπροσωπεύει την διαμορφωμένη περσόνα τεχνητής νοημοσύνης: ποιο μοντέλο χρησιμοποιεί, ποιες οδηγίες ακολουθεί και ποια εργαλεία επιτρέπεται να καλέσει . Στην C#, αυτό αντιστοιχεί σε ένα αντικείμενο που δημιουργείτε με επιλογές όπως όνομα, οδηγίες συστήματος και μια λίστα ορισμών εργαλείων που περιγράφουν τι μπορεί να καλέσει το μοντέλο.

Ένα νήμα είναι η συνεδρία συνομιλίας που συνδέει έναν χρήστη με έναν βοηθό με την πάροδο του χρόνου . Το νήμα αποθηκεύει την ταξινομημένη λίστα μηνυμάτων, χειρίζεται αυτόματα την περικοπή περιεχομένου για να παραμένει εντός των ορίων των διακριτικών και λειτουργεί ως η ραχοκοκαλιά της μνήμης του πράκτορα για αυτήν την αλληλεπίδραση.

Τα μηνύματα είναι τα συγκεκριμένα κομμάτια περιεχομένου που ρέουν μεταξύ του χρήστη και του βοηθού . Στο API Βοηθών, ένα μήνυμα μπορεί να περιέχει απλό κείμενο, εικόνες ή άλλα αρχεία. Στην C#, τα καταναλώνετε ως αντικείμενα σε μια συλλογή, ελέγχοντας κείμενο, σχολιασμούς ή σχετικά αναγνωριστικά αρχείων ανάλογα με το περιεχόμενο.

Μια εκτέλεση είναι η λειτουργία που ξεκινά τη συλλογιστική του βοηθού σχετικά με το περιεχόμενο ενός νήματος . Μόλις ξεκινήσετε μια εκτέλεση, ο βοηθός εφαρμόζει τη διαμόρφωσή του, διαβάζει τα μηνύματα, καλεί εργαλεία όπως απαιτείται και στη συνέχεια προσθέτει νέα μηνύματα με τα αποτελέσματά τους πίσω στο ίδιο νήμα.

Τα βήματα εκτέλεσης καταγράφουν την λεπτομερή ακολουθία ενεργειών που εκτελεί ο βοηθός κατά τη διάρκεια μιας εκτέλεσης . Ελέγχοντάς τα, μπορείτε να δείτε ποια εργαλεία κλήθηκαν, ποια ορίσματα διαβιβάστηκαν, ποια μηνύματα δημιουργήθηκαν και πώς ο πράκτορας έφτασε στην τελική του απάντηση. Αυτό είναι εξαιρετικά πολύτιμο για τον εντοπισμό σφαλμάτων, την παρατηρησιμότητα και τον έλεγχο σε εταιρικά περιβάλλοντα.

Εκτός από αυτά τα αρχέτυπα, οι βοηθοί μπορούν να χρησιμοποιούν πολλαπλά εργαλεία παράλληλα για την ολοκλήρωση εργασιών . Τυπικοί τύποι ενσωματωμένων εργαλείων περιλαμβάνουν έναν διερμηνέα κώδικα που μπορεί να εκτελέσει τμήματα κώδικα (snippets) σε ένα περιβάλλον εκτέλεσης με περιβάλλον δοκιμών (sandboxed runtime), προσαρμοσμένη κλήση συνάρτησης (οι δικές σας συναρτήσεις .NET εκτίθενται ως εργαλεία) και δυνατότητες αναζήτησης αρχείων που επεκτείνουν το μοντέλο με εξωτερική γνώση.

Χρήση εργαλείων: εκτέλεση κώδικα, κλήσεις συναρτήσεων και αναζήτηση αρχείων

Η εργαλειοθήκη είναι αυτό που μετατρέπει ένα παθητικό μοντέλο γλώσσας σε έναν ικανό παράγοντα που μπορεί πραγματικά να κάνει πράγματα μέσα στην εφαρμογή .NET σας . Αντί να επιστρέφει μόνο κείμενο, το μοντέλο μπορεί να αποφασίσει να καλέσει μια συνάρτηση, να εκτελέσει κώδικα ή να αναζητήσει έναν χώρο αποθήκευσης αρχείων όταν αυτός είναι ο καλύτερος τρόπος για να απαντήσει στο αίτημα του χρήστη.

Το εργαλείο διερμηνείας κώδικα επιτρέπει στον πράκτορα να γράφει και να εκτελεί κώδικα σε ένα απομονωμένο περιβάλλον για εργασίες όπως ανάλυση δεδομένων, οπτικοποίηση ή βασικές προσομοιώσεις . Από την C#, δεν εκτελείτε αυτόν τον κώδικα απευθείας. Ρυθμίζετε τον βοηθό με τη δυνατότητα διερμηνείας κώδικα και στη συνέχεια διαβάζετε ξανά τα αποτελέσματα που παράγει, όπως δημιουργημένες εικόνες ή δομημένα αποτελέσματα.

Η κλήση συνάρτησης εκθέτει τη δική σας λογική τομέα ως εργαλεία που το μοντέλο μπορεί να επιλέξει και να καλέσει . Περιγράφετε κάθε συνάρτηση με μεταδεδομένα: όνομα, σκοπό και σχήμα παραμέτρων. Στη συνέχεια, ο βοηθός επιλέγει πότε θα ενεργοποιήσει αυτές τις συναρτήσεις με βάση την είσοδο χρήστη και την ενδιάμεση συλλογιστική, ενώ η υλοποίηση C# χειρίζεται την επικύρωση, τα σφάλματα και τα χρονικά όρια.

Τα εργαλεία αναζήτησης αρχείων επιτρέπουν στον πράκτορα να βασίζει τις απαντήσεις του σε εξωτερικά δεδομένα, όπως τεκμηρίωση, αναφορές ή βάσεις γνώσεων . Ανεβάζετε αρχεία, δημιουργείτε αποθήκες διανυσμάτων ή ευρετήρια και παραχωρείτε στον βοηθό πρόσβαση σε αυτά. Από εκεί, το μοντέλο μπορεί να ανακτήσει σχετικά τμήματα περιεχομένου και να τα ενσωματώσει στις απαντήσεις του, βελτιώνοντας την ακρίβεια των πραγματικών δεδομένων και την ιχνηλασιμότητα.

Μια βασική αρχή σχεδιασμού είναι ότι τα εργαλεία πρέπει να είναι ασφαλή και ανθεκτικά, με ισχυρή επικύρωση εισόδου, χειρισμό σφαλμάτων και σαφή όρια πόρων . Παρόλο που ο LLM επιλέγει πότε θα τα καλέσει, ο κώδικας C# σας παραμένει πλήρως υπεύθυνος για την επιβολή των επιχειρηματικών κανόνων, των ορίων ρυθμού και των πολιτικών πρόσβασης δεδομένων.

Δημιουργία ενός ελάχιστου .NET κονσόλας app agent με το Azure OpenAI

Για να γίνουν όλα αυτά συγκεκριμένα, μπορείτε να ξεκινήσετε με μια απλή εφαρμογή κονσόλας .NET που επικοινωνεί με το API OpenAI ή Azure OpenAI Assistants . Αυτό το είδος μινιμαλιστικού έργου είναι ιδανικό για πράκτορες απόδειξης ιδέας που βασίζονται εξ ολοκλήρου σε κώδικα, αλλά χρησιμοποιούν ήδη εργαλεία, αρχεία και νήματα συνομιλίας.

Το πρώτο βήμα είναι να δημιουργήσετε το έργο κονσόλας .NET και να προσθέσετε τα απαραίτητα πακέτα SDK που σας δίνουν πρόσβαση στους πελάτες OpenAI και Azure OpenAI . Με αυτά τα πακέτα, δημιουργείτε ένα γενικό πρόγραμμα-πελάτη OpenAI χρησιμοποιώντας το κλειδί API σας ή έναν ειδικό για το Azure πελάτη που δείχνει στο τελικό σημείο Azure OpenAI και χρησιμοποιεί ένα πιστοποιητικό όπως το DefaultAzureCredential.

Από τον γενικό πελάτη προκύπτουν εξειδικευμένοι πελάτες: ένας βοηθός πελάτης για τη διαχείριση βοηθών, νημάτων και εκτελέσεων και ένας πελάτης αρχείων για την αποστολή και λήψη αρχείων . Αυτός ο διαχωρισμός καθιστά σαφές ποιες λειτουργίες αφορούν τη διαμόρφωση και την ενορχήστρωση έναντι του χειρισμού ακατέργαστων αρχείων.

Στη συνέχεια, μπορείτε να δημιουργήσετε μια ροή εγγράφων στη μνήμη απευθείας μέσα στον κώδικα C# σας για να προσομοιώσετε πραγματικά επιχειρηματικά δεδομένα . Για παράδειγμα, μπορείτε να ορίσετε ένα μικρό έγγραφο JSON που περιέχει μηνιαίες μετρήσεις πωλήσεων για διαφορετικά αναγνωριστικά προϊόντων και να το μετατρέψετε σε μια ροή που μπορεί να ανεβάσει ο πελάτης αρχείων.

Μόλις το αρχείο μεταφορτωθεί για χρήση από τον βοηθό, η πλατφόρμα επιστρέφει ένα αναγνωριστικό αρχείου που μπορείτε να συνδέσετε με ένα νέο χώρο αποθήκευσης διανυσμάτων και να το επισυνάψετε στον βοηθό ως πόρο αναζήτησης αρχείων . Στην ίδια διαμόρφωση βοηθού, ενεργοποιείτε επίσης τον διερμηνέα κώδικα, ώστε ο πράκτορας να μπορεί όχι μόνο να αναζητά τιμές αλλά και να δημιουργεί γραφήματα ή πιο προηγμένες αναλύσεις.

Αφού προετοιμάσετε τις επιλογές του βοηθού με ένα όνομα, οδηγίες και ορισμούς εργαλείων, δημιουργείτε τον βοηθό που υποστηρίζεται από ένα μοντέλο όπως το gpt-4o . Επίσης, ρυθμίζετε ένα νήμα με ένα αρχικό μήνυμα χρήστη, ίσως κάτι σαν να ζητάτε την απόδοση ενός συγκεκριμένου προϊόντος με την πάροδο του χρόνου και να ζητάτε μια οπτικοποίηση.

Το πρόγραμμα-πελάτης assistant σάς επιτρέπει να δημιουργήσετε το νήμα και να ξεκινήσετε αμέσως μια εκτέλεση με μία μόνο κλήση και, στη συνέχεια, να υποβάλετε σε δημοσκόπηση την κατάσταση της εκτέλεσης μέχρι να φτάσει σε κατάσταση τερματικού . Αυτός ο βρόχος δημοσκόπησης είναι απλός αλλά αποτελεσματικός για εργαλεία γραμμής εντολών. Σε ένα περιβάλλον ιστού ή υπηρεσίας παρασκηνίου, μπορείτε να μεταβείτε σε μοτίβα που βασίζονται σε συμβάντα ή ασύγχρονα μοτίβα.

Μόλις ολοκληρωθεί η εκτέλεση, αναμεταδίδετε τα μηνύματα από το νήμα σε αύξουσα σειρά και εκτυπώνετε τις απαντήσεις του βοηθού στην κονσόλα . Για κάθε κομμάτι περιεχομένου, μπορείτε να ελέγξετε κείμενο, σχόλια που αναφέρονται σε αρχεία εισόδου ή εξόδου και οποιεσδήποτε εικόνες δημιουργούνται από τον διερμηνέα κώδικα, τις οποίες στη συνέχεια αποθηκεύετε στο δίσκο και καταγράφετε με μια απλή ετικέτα κράτησης θέσης στην έξοδο της κονσόλας.

Διαχείριση κατάστασης, μνήμη και σχεδιασμός συνομιλίας

Μόλις ξεπεράσετε τα απλά παραδείγματα-παιχνίδια, η κατάσταση και η μνήμη γίνονται κεντρικά ζητήματα στο σχεδιασμό των πρακτόρων σας σε C# . Η πρόκληση είναι ότι το ιστορικό συνομιλιών αυξάνεται απεριόριστα, ενώ τα μοντέλα έχουν αυστηρά όρια διακριτικών και πρέπει επίσης να διατηρείτε δεδομένα για συμμόρφωση, ανάλυση ή εντοπισμό σφαλμάτων.

Μια κοινή στρατηγική είναι η διατήρηση ξεχωριστών νημάτων ή συνεδριών ανά χρήστη ή περίπτωση χρήσης και η περιοδική σύνοψη της συζήτησης, ώστε να διατηρείται μόνο το πιο σχετικό πλαίσιο . Οι συνόψεις μπορούν να δημιουργηθούν από το ίδιο το μοντέλο και στη συνέχεια να αποθηκευτούν μαζί με δομημένα μεταδεδομένα σε μια βάση δεδομένων ή σε ένα διανυσματικό χώρο αποθήκευσης.

Μια πιο προηγμένη προσέγγιση χρησιμοποιεί τη σημασιολογική σημασία όταν αποφασίζει τι θα διατηρήσει, θα συμπιέσει ή θα απορρίψει . Αντί να περικόπτετε απλώς τα παλαιότερα μηνύματα, προσθέτετε ετικέτες ή ευρετήριο περιεχομένου ανά θέματα, οντότητες ή επιχειρηματικές διαδικασίες και εκτελείτε στοχευμένα ερωτήματα για να ανακατασκευάσετε μόνο το περιβάλλον που απαιτείται για μια νέα εκτέλεση.

Στην C#, συνήθως υλοποιείτε μνήμη ως συνδυασμό προσωρινών μνημών (cache) εν λειτουργία για γρήγορη πρόσβαση και μόνιμων αποθηκευτικών χώρων για ανθεκτικότητα και δυνατότητα ελέγχου . Αυτό μπορεί να σημαίνει τη σύνδεση μιας σχεσιακής βάσης δεδομένων για δομημένα μεταδεδομένα με μια διανυσματική βάση δεδομένων για σημασιολογική αναζήτηση σε μη δομημένο περιεχόμενο, όλα κρυμμένα πίσω από διεπαφές αποθετηρίου που οι πράκτορές σας μπορούν να καλέσουν χωρίς να ενδιαφέρονται για την υποκείμενη τεχνολογία.

Ο προσεκτικός σχεδιασμός της συνομιλίας έχει επίσης σημασία: θα πρέπει να δημιουργείτε οδηγίες συστήματος, περιγραφές εργαλείων και υποδείξεις χρήστη, ώστε ο/η LLM να μπορεί να συλλογίζεται αποτελεσματικά, παραμένοντας εντός των ορίων του τομέα σας . Αυτό περιλαμβάνει τη διευκρίνιση πότε ο εκπρόσωπος πρέπει να υποβάλλει διευκρινιστικές ερωτήσεις, πότε να καλεί ένα εργαλείο και πότε να απορρίπτει ένα αίτημα που εμπίπτει εκτός του επιτρεπόμενου πεδίου εφαρμογής του.

Εργαλεία όπως συναρτήσεις C#, API και εξωτερικές υπηρεσίες

Σε πραγματικές εφαρμογές, τα πιο ισχυρά εργαλεία είναι οι δικές σας συναρτήσεις τομέα, εκτεθειμένες έτσι ώστε ο πράκτορας να μπορεί να ενορχηστρώνει την εργασία σε όλα τα εσωτερικά σας συστήματα . Αυτές μπορεί να περιλαμβάνουν λειτουργίες όπως η δημιουργία αιτημάτων, η υποβολή ερωτημάτων σε αρχεία πελατών, η εκτέλεση οικονομικών υπολογισμών ή η ενεργοποίηση ροών εργασίας στις υπάρχουσες μικρουπηρεσίες σας.

Για κάθε εργαλείο, θέλετε να παρέχετε πλούσια μεταδεδομένα που περιγράφουν τι κάνει, ποιες εισόδους αναμένει και τι επιστρέφει, ιδανικά σε ένα μηχανικά αναγνώσιμο σχήμα . Αυτό βοηθά τον LLM να επιλέξει το σωστό εργαλείο, να δημιουργήσει έγκυρα ορίσματα και να ερμηνεύσει σωστά τα αποτελέσματα, μειώνοντας τις παραισθήσεις και τις αστοχίες.

Από την πλευρά της υλοποίησης, κάθε χειριστής εργαλείων σε C# χρειάζεται αμυντικό προγραμματισμό: αυστηρή επικύρωση εισόδου, ισχυρό χειρισμό εξαιρέσεων και εύλογα χρονικά όρια . Ο πράκτορας μπορεί να δοκιμάσει πράγματα που δεν έχουν επιχειρηματικό νόημα. Ο κώδικάς σας πρέπει να επιβάλλει πολιτικές αντί να υποθέτει ότι το μοντέλο συμπεριφέρεται πάντα προβλέψιμα.

Είναι επίσης συνετό να καταγράφετε κάθε κλήση εργαλείου μαζί με τον χρήστη που καλεί, το τμήμα προτροπής ενεργοποίησης και το αποτέλεσμα . Αυτό σας παρέχει μια σαφή διαδρομή ελέγχου, υποστηρίζει τους ελέγχους ασφαλείας και σας επιτρέπει να ρυθμίσετε ποια εργαλεία είναι πιο αποτελεσματικά ή χρειάζονται πρόσθετα κιγκλιδώματα.

Ορχήστρωση και ροές εργασίας πολλαπλών πρακτόρων στο .NET

Καθώς τα σενάρια σας γίνονται πιο περίπλοκα, μπορεί να διαπιστώσετε ότι ένας μόνο εκπρόσωπος δεν είναι αρκετός και χρειάζεστε πολλούς εξειδικευμένους εκπροσώπους που να συνεργάζονται . Για παράδειγμα, ένας εκπρόσωπος μπορεί να επικεντρωθεί στην έρευνα και τη συλλογή δεδομένων, ένας άλλος στην ανάλυση και ένας τρίτος στη σύνταξη φιλικών προς το χρήστη αποτελεσμάτων.

Εννοιολογικά, αυτό ταιριάζει καλά με μοτίβα ροής εργασίας που οι προγραμματιστές .NET γνωρίζουν ήδη: διαδοχικά βήματα, παράλληλες διακλαδώσεις, μεταβιβάσεις και ρόλοι επόπτη . Αντί για σκληρά κωδικοποιημένη λογική, οι πράκτορες συντονίζονται μέσω δομημένων μηνυμάτων και ενός κοινόχρηστου χώρου εργασίας, αλλά τα μοτίβα ενορχήστρωσης φαίνονται οικεία.

Οι διαδοχικές ροές εργασίας μεταβιβάζουν την έξοδο ενός πράκτορα απευθείας στον επόμενο, ιδανικές για γραμμικές εργασίες όπως η συλλογή απαιτήσεων, ο σχεδιασμός, η υλοποίηση και η αναθεώρηση . Οι παράλληλες ροές εργασίας επιτρέπουν σε πολλούς πράκτορες να επεξεργάζονται διαφορετικές πτυχές ενός προβλήματος ταυτόχρονα και στη συνέχεια να συγχωνεύουν τα αποτελέσματά τους σε ένα μεταγενέστερο βήμα.

Τα μοτίβα μεταβίβασης επιτρέπουν τη μετακίνηση της ευθύνης από εκπρόσωπο σε εκπρόσωπο με βάση συνθήκες, όπως τα όρια εμπιστοσύνης, τις κατηγορίες περιεχομένου ή τις ενέργειες των χρηστών . Οι ρυθμίσεις τύπου ομαδικής συνομιλίας θέτουν αρκετούς εκπροσώπους σε μια κοινόχρηστη συνομιλία όπου μπορούν να συζητήσουν επιλογές, να ανταλλάξουν πληροφορίες και να συγκλίνουν σε μια λύση σε πραγματικό χρόνο.

Οι εποπτευόμενες ή ιεραρχικές ρυθμίσεις εισάγουν έναν διαχειριστή πράκτορα που εξετάζει ενδιάμεσα αποτελέσματα, αναθέτει εργασίες και επιλύει διενέξεις . Στο .NET, μπορείτε να αναπαραστήσετε αυτήν την ενορχήστρωση χρησιμοποιώντας εργαζόμενους στο παρασκήνιο, ουρές μηνυμάτων ή μηχανές ροής εργασίας, ενώ οι ίδιοι οι πράκτορες επικοινωνούν μέσω του API Βοηθών ή σχετικών αφαιρέσεων.

Microsoft.Extensions.AI, VectorData και Agent Framework

Για να κάνει τη δημιουργία πρακτόρων πιο ιδιωματική για τους προγραμματιστές .NET, η Microsoft εισάγει βασικές βιβλιοθήκες όπως οι Microsoft.Extensions.AI και Microsoft.Extensions.VectorData . Αυτές οι βιβλιοθήκες έχουν σχεδιαστεί ώστε να είναι παρόμοιες με άλλα πακέτα Microsoft.Extensions που χρησιμοποιείτε ήδη για καταγραφή, διαμόρφωση και εισαγωγή εξαρτήσεων.

Οι επεκτάσεις τεχνητής νοημοσύνης παρέχουν αρθρωτά στοιχεία για την εργασία με μοντέλα, εργαλεία και μηνύματα με τρόπο που μπορεί να συνδεθεί . Αντί να δημιουργήσετε έναν συγκεκριμένο προμηθευτή LLM με σκληρό κώδικα, μπορείτε να καταχωρίσετε παρόχους μοντέλων και να τους αλλάξετε μέσω διαμόρφωσης, κάτι που είναι εξαιρετικά χρήσιμο όταν χρειάζεται να εξισορροπήσετε το κόστος, την καθυστέρηση και τις δυνατότητες σε διάφορα περιβάλλοντα.

Οι επεκτάσεις διανυσματικών δεδομένων εστιάζουν στην ενσωμάτωση της σημασιολογικής αναζήτησης και της δημιουργίας με επαυξημένη ανάκτηση στις εφαρμογές σας . Αφαιρούν συγκεκριμένες υλοποιήσεις διανυσματικών βάσεων δεδομένων και σας παρέχουν κοινές διεπαφές για την αποθήκευση, την αναζήτηση και τη διαχείριση ενσωματώσεων που τροφοδοτούν τη μακροπρόθεσμη μνήμη του πράκτορά σας.

Πέρα από αυτά τα δομικά στοιχεία, το Microsoft Agent Framework στοχεύει να προσφέρει μια αφαίρεση υψηλότερου επιπέδου, ειδικά προσαρμοσμένη σε σενάρια πρακτόρων και ροών εργασίας . Ενώ οι λεπτομέρειες συνεχίζουν να εξελίσσονται, η πρόθεση είναι να παρέχεται ένας συνεπής τρόπος ορισμού πρακτόρων, εργαλείων, ροών εργασίας και περιβάλλοντος, με ισχυρή ενσωμάτωση στο ευρύτερο οικοσύστημα .NET και Azure.

Κιτ εργαλείων AI, Azure AI Foundry και πράκτορες από το Visual Studio Code

Πολλοί προγραμματιστές προτιμούν να εξερευνούν και να δημιουργούν πρωτότυπα agents απευθείας από τον επεξεργαστή τους, και ακριβώς εκεί έρχονται στο προσκήνιο οι επεκτάσεις AI Toolkit και Azure AI Foundry για Visual Studio Code . Μαζί, σας επιτρέπουν να περιηγείστε σε μοντέλα, να τα αναπτύσσετε, να αξιολογείτε την ποιότητα και να τα συνδέετε με agents χωρίς να φύγετε από το περιβάλλον προγραμματισμού σας.

Η επέκταση AI Toolkit εμφανίζει έναν κατάλογο μοντέλων όπου μπορείτε να ελέγξετε μοντέλα που φιλοξενούνται στο cloud και τοπικά, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που παρέχονται μέσω εργαλείων όπως το Ollama . Μπορείτε να αναπτύξετε μοντέλα που φιλοξενούνται στο GitHub, να συγκρίνετε αποτελέσματα από διαφορετικά μοντέλα δίπλα-δίπλα και να δείτε γρήγορα ποιο ταιριάζει στην περίπτωσή σας.

Η ενσωμάτωση του Azure AI Foundry προσθέτει ένα ακόμη επίπεδο: μπορείτε να αναπτύξετε μοντέλα απευθείας στο Azure, να δημιουργήσετε δείγματα κώδικα πελάτη C# για την κλήση τους και να τροποποιήσετε τη διαμόρφωση και τα μεταδεδομένα μέσα από το VS Code . Αυτό βελτιστοποιεί τη διαδρομή από το πείραμα στην παραγωγή, ειδικά όταν η ομάδα σας βρίσκεται ήδη στο οικοσύστημα Azure.

Αυτές οι επεκτάσεις βοηθούν επίσης στην αξιολόγηση, επιτρέποντάς σας να ρυθμίσετε σύνολα δεδομένων δοκιμών, να εκτελέσετε αξιολογήσεις και να ελέγξετε τα αποτελέσματα σε εργαλεία όπως το Data Wrangler . Μπορείτε να ορίσετε προσαρμοσμένους αξιολογητές προσαρμοσμένους στον τομέα σας, να τους εκτελέσετε σε παρτίδες αποτελεσμάτων μοντέλων και να οπτικοποιήσετε πού οι πράκτορές σας έχουν καλή απόδοση ή δυσκολία.

Για την κατασκευή πρακτόρων, τα εργαλεία υποστηρίζουν τη δημιουργία πρακτόρων με προτροπές συστήματος, την αυτόματη δημιουργία μηνυμάτων συστήματος και τη σύνδεση με διακομιστές Model Context Protocol (MCP) που εκθέτουν εξωτερικά εργαλεία . Μπορείτε ακόμη και να δημιουργήσετε πράκτορες τύπου escape room ή συγκεκριμένους για συγκεκριμένο τομέα πράκτορες που καλούν εξατομικευμένους διακομιστές MCP που αντιπροσωπεύουν τις δικές σας υπηρεσίες.

Μέσα στο ίδιο το Azure AI Foundry, αποκτάτε έναν σχεδιαστή οπτικών πρακτόρων καθώς και συγχρονισμό YAML . Αυτό σημαίνει ότι μπορείτε να διαμορφώσετε πράκτορες, να συνδέσετε εργαλεία όπως η αναζήτηση Bing ή ο διερμηνέας κώδικα, να δοκιμάσετε τις αλληλεπιδράσεις σε μια παιδική χαρά και στη συνέχεια να εξαγάγετε ή να συγχρονίσετε τη διαμόρφωση στον πηγαίο έλεγχο, διατηρώντας τον κώδικα C# σας ευθυγραμμισμένο με τους ορισμούς των πρακτόρων σας.

Δοκιμές, παρατηρησιμότητα και έλεγχος κόστους για πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης C#

Οι πράκτορες που είναι έτοιμοι για παραγωγή απαιτούν την ίδια αυστηρότητα με οποιαδήποτε άλλη υπηρεσία κρίσιμης σημασίας: διεξοδικές δοκιμές, καλή τηλεμετρία και συνεχή διαχείριση κόστους . Η διαφορά είναι ότι τα LLM φέρνουν νέες μεταβλητές όπως οι στοχαστικές εξόδους και η χρήση token, τις οποίες πρέπει επίσης να παρακολουθείτε.

Από την πλευρά των δοκιμών, θέλετε ένα μείγμα κλασικών δοκιμών μονάδας για τα εργαλεία σας και συνομιλιών τύπου ενσωμάτωσης που προσομοιώνουν ρεαλιστικές ροές χρηστών . Οι δοκιμές μονάδας επαληθεύουν ότι κάθε εργαλείο συμπεριφέρεται σωστά δεδομένων συγκεκριμένων εισροών, ενώ οι δοκιμές συνομιλίας ελέγχουν ότι ο πράκτορας επιλέγει λογικά εργαλεία, παράγει έγκυρα ορίσματα και παραμένει εντός των ορίων πολιτικής.

Η παρατηρησιμότητα θα πρέπει να καταγράφει κάτι περισσότερο από την επιτυχία ή την αποτυχία. Θέλετε κατανομές καθυστέρησης, κατανάλωση token, ίχνη βημάτων εκτέλεσης και στατιστικά στοιχεία κλήσεων εργαλείων . Αυτές οι μετρήσεις διευκολύνουν τον εντοπισμό παλινδρομήσεων όταν αλλάζετε μοντέλα, προτροπές ή υλοποιήσεις εργαλείων και σας βοηθούν να ρυθμίσετε το σύστημά σας για απόδοση και κόστος.

Ο έλεγχος του κόστους συνδέεται στενά με τον τρόπο που διαχειρίζεστε τη διάρκεια της συνομιλίας και τη συχνότητα των κλήσεων εργαλείων . Οι μεγάλες, απεριόριστες συνομιλίες μπορούν να εκραγούν με τη χρήση διακριτικών και να επιβραδύνουν τις απαντήσεις, επομένως στρατηγικές όπως η σύνοψη, τα παράθυρα περιβάλλοντος και η έξυπνη περικοπή είναι απαραίτητες σε κάθε σοβαρή ανάπτυξη C#.

Είναι επίσης καλή ιδέα να παρακολουθείτε τα ποσοστά επιτυχίας σε επίπεδο συγκεκριμένων διαδρομών εκτέλεσης ή ροών εργασίας, όχι μόνο στο συνολικό επίπεδο του εκπροσώπου . Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να δείτε ποιες διαδρομές μέσω του συστήματος πολλαπλών εκπροσώπων σας είναι αξιόπιστες και ποιες χρειάζονται καλύτερες υποδείξεις, νέα εργαλεία ή πρόσθετα προστατευτικά κιγκλιδώματα.

Ασφάλεια, συμμόρφωση και εταιρική ενσωμάτωση

Όταν οι εκπρόσωποί σας αρχίζουν να αγγίζουν ευαίσθητα δεδομένα ή να αυτοματοποιούν κρίσιμες επιχειρηματικές λειτουργίες, η ασφάλεια και η συμμόρφωση δεν μπορούν να αποτελούν δεύτερη σκέψη . Ο συνδυασμός ευελιξίας LLM και εταιρικών περιορισμών απαιτεί μια πολύ σκόπιμη στάση ασφαλείας.

Καταρχάς, μην αποθηκεύετε ποτέ διαπιστευτήρια ή μυστικά στον κώδικα C# σας . Χρησιμοποιήστε τυπικούς μηχανισμούς διαχείρισης μυστικών στην πλατφόρμα cloud, στις μεταβλητές περιβάλλοντος ή στις διαχειριζόμενες ταυτότητες και βεβαιωθείτε ότι η διεργασία του εκπροσώπου σας έχει μόνο τα δικαιώματα που πραγματικά χρειάζεται.

Δεύτερον, κάθε εξωτερική κλήση που πραγματοποιείται εκ μέρους του παράγοντα θα πρέπει να περνάει από επίπεδα εξυγίανσης και επικύρωσης . Αυτό περιλαμβάνει τόσο τις εισόδους των χρηστών όσο και τα ορίσματα που δημιουργούνται από το μοντέλο στα εργαλεία, καθώς και τα δύο μπορούν να περιέχουν μη αναμενόμενο, λανθασμένο ή κακόβουλο περιεχόμενο.

Τρίτον, θα πρέπει να καταγράφετε και να ελέγχετε κάθε κλήση εργαλείου, συμπεριλαμβανομένου του βασικού περιβάλλοντος όπως ο χρήστης, ο καλών πράκτορας, το σύστημα-στόχος και το αποτέλεσμα . Σε ρυθμιζόμενους κλάδους, αυτή η διαδρομή ελέγχου μπορεί να είναι υποχρεωτική. Ακόμα και εκτός αυτών των περιβαλλόντων, είναι ανεκτίμητη για την αντιμετώπιση περιστατικών και τη διακυβέρνηση.

Τέλος, ευθυγραμμίστε την αρχιτεκτονική ανάπτυξής σας με τα πρότυπα της επιχείρησης, όπως ο διαχωρισμός των επιπέδων ελέγχου και συμπερασμάτων . Αυτό σημαίνει απομόνωση της ενορχήστρωσης, της διαμόρφωσης και της παρακολούθησης από τις απαιτητικές διαδικασίες συμπερασμάτων, γεγονός που βελτιώνει την επεκτασιμότητα, την ασφάλεια και την επιχειρησιακή ανθεκτικότητα.

Ανάπτυξη, κλιμάκωση και σύνδεση με αναλυτικά στοιχεία

Μόλις οι C# agents σας συμπεριφέρονται καλά στις δοκιμές, χρειάζεστε μια στρατηγική ανάπτυξης που κλιμακώνεται ομαλά και ενσωματώνεται με την υπόλοιπη στοίβα σας . Τα containers, οι orchestrators και οι διαχειριζόμενες υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης είναι οι σύμμαχοί σας εδώ.

Ένα συνηθισμένο μοτίβο είναι να συσκευάζετε το επίπεδο ενορχήστρωσης του πράκτορά σας σε κοντέινερ και να τα εκτελείτε στο Kubernetes ή σε άλλον ενορχηστρωτή, ενώ παράλληλα αναθέτετε την εξαγωγή συμπερασμάτων LLM σε διαχειριζόμενες υπηρεσίες όπως το Azure OpenAI . Αυτό σας επιτρέπει να κλιμακώνετε το επίπεδο ελέγχου και το επίπεδο εξαγωγής συμπερασμάτων ανεξάρτητα, καθώς η ζήτηση κυμαίνεται.

Οι μακροχρόνιες ή έντονες αλληλεπιδράσεις με τους εκπροσώπους συχνά επωφελούνται από την ασύγχρονη επεξεργασία και τις ουρές . Αντί να αποκλείετε τα αιτήματα HTTP ενώ ολοκληρώνεται μια σύνθετη εκτέλεση πολλαπλών βημάτων, τοποθετείτε τα στοιχεία εργασίας στην ουρά, αφήνετε τους εργαζόμενους στο παρασκήνιο να τα χειρίζονται και ειδοποιείτε τους πελάτες όταν τα αποτελέσματα είναι έτοιμα.

Από επιχειρηματικής άποψης, η πραγματική αξία εμφανίζεται συχνά όταν τροφοδοτείτε τα αποτελέσματα των πρακτόρων σε εργαλεία ανάλυσης και επιχειρηματικής ευφυΐας . Αυτό μπορεί να σημαίνει την προώθηση δομημένων περιλήψεων, αποφάσεων ή μετρήσεων σε αποθήκες δεδομένων και την έκθεσή τους μέσω πινάκων ελέγχου στο Power BI ή σε άλλες πλατφόρμες BI.

Αυτός ο κλειστός βρόχος —εκπρόσωποι που δημιουργούν πληροφορίες ή ενέργειες, αναλυτικά στοιχεία που μετρούν τον αντίκτυπο και ομάδες που επαναλαμβάνουν τις προτροπές και τα εργαλεία— μετατρέπει την Τεχνητή Νοημοσύνη από μια καινοτομία σε μια βιώσιμη επιχειρησιακή δυνατότητα . Με την πάροδο του χρόνου, μπορείτε να βελτιώσετε ποιοι εκπρόσωποι προσφέρουν την υψηλότερη απόδοση επένδυσης (ROI), ποιες ροές εργασίας θα πρέπει να αυτοματοποιηθούν περαιτέρω και πού πρέπει να παραμένει η ανθρώπινη εποπτεία σε συνεχή κύκλο.

Συνδυάζοντας όλα αυτά τα κομμάτια, καταλήγετε σε ένα οικοσύστημα με επίκεντρο τη C#, όπου οι βοηθοί, τα εργαλεία, οι ροές εργασίας και οι υπηρεσίες cloud συνεργάζονται: το API των Βοηθών παρέχει συλλογισμό συνομιλίας, ο κώδικάς σας .NET παρέχει ισχυρά εργαλεία και καταστάσεις, οι βιβλιοθήκες Microsoft.Extensions προσφέρουν καθαρές αφαιρέσεις και το Azure AI Foundry συν το AI Toolkit βελτιστοποιούν τον πειραματισμό και την ανάπτυξη . Με ιδιαίτερη προσοχή στη μνήμη, την παρατηρησιμότητα, την ασφάλεια και την αρχιτεκτονική, αυτοί οι πράκτορες μπορούν να προσφέρουν πραγματικές, μετρήσιμες βελτιώσεις στην αποδοτικότητα, την ποιότητα των αποφάσεων και τον αυτοματισμό σε ολόκληρο τον οργανισμό σας.