Deploying Scalable Agents

Wdrażanie skalowalnych agentów z Microsoft Foundry

Umiejętność towarzysząca do Lekcji 16 – Wdrażanie skalowalnych agentów. Użyj jej, aby pomóc uczącemu się przenieść agenta z prototypu do skalowalnego, obserwowalnego wdrożenia produkcyjnego. Oparte każdą rekomendację na treści lekcji i działającej notatce; nie wymyślaj API Foundry.

Wyzwalacze

Aktywuj tę umiejętność, gdy uczący się chce:

• Wdrożyć agenta w Microsoft Foundry jako hostowanego agenta i uczynić go wersjonowanym/obserwowalnym.
• Wybrać między wzorcami wdrożenia hostowane przez klienta, hostowanego agenta oraz agent-workflow.
• Dodać rutowanie modelu, buforowanie odpowiedzi lub ograniczoną współbieżność, aby kontrolować opóźnienia i koszty.
• Dodać bramkę oceny, aby zła wersja agenta nie została wysłana.
• Dodać krok zatwierdzenia z udziałem człowieka dla działań wysokiego ryzyka.
• Instrumentować agenta śledzeniem OpenTelemetry dla obserwowalności produkcyjnej.
• Test dymny wdrożonego agenta jako szybka bramka po wdrożeniu.

Główny model mentalny

Agent produkcyjny to w dużej mierze operacyjny szkielet wokół modelu (~80%), a nie sam model. Odnieś każdą rekomendację do jednego z tych aspektów:

Wzorce wdrożenia (wybierz jeden lub połącz)

1. Hostowane przez klienta — pętla rozumowania działa w twoim procesie. Maksymalna kontrola; ty zarządzasz skalowaniem/stanem.
2. Hostowany agent (Foundry Agent Service) — Foundry hostuje pętlę, przechowuje wątki, wymusza RBAC/bezpieczeństwo treści, pokazuje agenta w portalu. Mniej kontroli, znacznie mniejsza powierzchnia operacyjna.
3. Agent workflow — wielu agentów/narzędzi połączonych w graf z rozgałęzieniami, węzłami zatwierdzającymi i trwałymi punktami kontrolnymi.

Cykl życia (pętla wysyłająca agenta)

create → wersjonuj → oceniaj (bramka) → wdrażaj jako hostowanego → obserwuj online → zbieraj błędy → powtórz. Ocena offline to bramka, nie dodatek — wersja nie zostanie wysłana , jeśli nie przejdzie progu. Obserwowalność online przekazuje rzeczywiste błędy do zestawu testów offline.

Dźwignie skalowania i kosztów (w kolejności priorytetu)

1. Dopasuj rozmiar modelu — użyj najmniejszego modelu, który przejdzie bramkę oceny.
2. Routowanie według złożoności — mały/szybki model do prostych zapytań, duży model do prawdziwego rozumowania (własny klasyfikator lub Foundry Model Router).
3. Buforowanie — obsługuj niemal identyczne zapytania bez wywołania modelu.
4. Projekt bezstanowy + ograniczona współbieżność — zewnętrzny stan; ponawiaj próby z opóźnieniem.

Kluczowe wzorce do odwzorowania

Wskaż uczącemu się te fragmenty w notatniku 16-python-agent-framework.ipynb:

• Obsługa żądań: cache → routowanie według złożoności → śledzenie span → wykonanie → cache.
• Bramka oceny: oceniaj zestaw testowy offline; zwracaj pass_rate >= threshold i wdrażaj tylko jeśli prawda.
• Zatwierdzenie człowieka: @tool(approval_mode="always_require") dla działań takich jak duże zwroty.
• Śledzenie: owijaj każde żądanie w tracer.start_as_current_span(...) i ustawiaj atrybuty takie jak routed.model, customer.id.

Test dymny wdrożonego agenta

Po wdrożeniu sprawdź, czy punkt końcowy faktycznie odpowiada (zielone wdrożenie może być ciche). Użyj akcji AI Smoke Test przez .github/workflows/smoke-test.yml z katalogiem w tests/. Runner wysyła POST każdego promptu do POST {project_endpoint}/agents/{agent_name}/endpoint/protocols/openai/responses i sprawdza tekst odpowiedzi. Tożsamość potrzebuje roli Azure AI User w zakresie projektu Foundry; audiencja tokena musi być https://ai.azure.com/.

Nakładaj bramki: test dymny (osiągalność/odpowiedź, każde wdrożenie) → ocena offline (wystarczająco dobra do wysłania, przed promocją) → ocena online (jak sobie radzi w praktyce, ciągła).

Kontrole przedsiębiorstwa

• RBAC: daj każdemu hostowanemu agentowi zarządzaną tożsamość z minimalnymi uprawnieniami.
• MCP w produkcji: traktuj każdy serwer MCP jako nieufną granicę — przypnij wersję, ogranicz tożsamość, weryfikuj wyniki, ograniczaj tempo, nigdy nie ujawniaj sekretów.

Bariery ochronne dla asystenta

• Preferuj kanoniczny wzorzec FoundryChatClient(...) + provider.as_agent(...) używany w całym kursie.
• Nie obiecuj wyników live-Azure, których nie zweryfikowałeś; zalecaj workflow testu dymnego, aby potwierdzić wdrożenie.
• Trzymaj ocenę i porady kosztowe powiązane: ocena ustala minimalną jakość, routowanie/buforowanie utrzymują koszt blisko tego poziomu.

Zastrzeżenie: Niniejszy dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Choć dążymy do dokładności, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niedokładności. Oryginalny dokument w jego języku źródłowym należy uznawać za autorytatywne źródło. W przypadku informacji krytycznych zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.

Source: microsoft/ai-agents-for-beginners → translations/pl/.agents/skills/deploying-scalable-agents/SKILL.md