AI 요원 구축을위한 12 가지 필수 교훈

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틀 소개

기럽 초보자들이 새로운 프로그래밍 언어, 개념 및 기술을 배우기를 간절히 바라는 플랫폼이되었습니다. 에이전트 AI에 대한 관심이 높아짐에 따라이 플랫폼은 “에이전트 워크 플로”에 중점을 둔 실제 프로젝트를 점점 더 많이 보여 주어 배우고 구축하기에 이상적인 환경입니다.

주목할만한 자원 중 하나입니다 Microsoft/AI-Agents-on-BeginnersAI 요원 건축의 기본 사항을 다루는 12 개리스 코스가 특징입니다. 각 레슨은 자체적으로 서도록 설계되었으므로 귀하의 요구에 맞는 시점에서 시작할 수 있습니다. 이 저장소는 또한 다중 언어 지원을 제공하여 학습자에게 광범위한 접근성을 보장합니다. 이 과정의 각 수업에는 코드 예제가 포함되어 있으며 code_samples 접는 사람.

또한이 과정은 사용합니다 Azure AI Foundry 그리고 Github 모델 카탈로그 언어 모델과 상호 작용합니다. 또한 여러 AI 에이전트 프레임 워크 및 다음과 같은 서비스를 통합합니다. Azure AI 에이전트 서비스,,, 시맨틱 커널그리고 자율성.

의사 결정 프로세스를 용이하게하고 배울 내용에 대한 명확한 개요를 제공하기 위해 각 레슨을 자세히 검토합니다. 이 안내서는 출발점 선택에 대해 불확실하다고 느끼는 초보자에게 유용한 리소스 역할을합니다.

틀 1. AI 에이전트 및 에이전트 사용 사례에 대한 소개

이 교훈은 여행 예약 예제를 통해 환경, 도구 및 지식에 대한 이유를 감지하고 도구 및 지식에 대한 이유를 감지하는 대형 언어 모델 (LLMS)으로 구동되는 시스템 (LLMS)을 소개합니다.

에이전트를 개방형, 다중 단계 및 즉흥적 인 작업에 적용 할시기와 에이전트 솔루션의 기본 빌딩 블록 (도구, 행동 및 행동 정의).

틀 2. AI 에이전트 프레임 워크 탐색

이 레슨은 사전 구축 된 구성 요소 및 추상화가있는 AI 에이전트 프레임 워크를 탐색하여 일반적인 과제를 표준화하고 확장 성 및 개발자 효율성을 높이면 프로토 타입, 반복 및 배포 에이전트를 더 빨리 배치 할 수 있습니다.

Microsoft Autogen, Semantic Kernel 및 Managed Azure AI Agent Service를 비교하고 기존 Azure 생태계와 통합하는 것과 독립형 도구 사용시기를 배우게됩니다.

틀 3. AI 에이전트 설계 패턴 이해

이 레슨은 생성 AI의 고유 한 모호성 속에서 고객 중심의 에이전트 경험을 구축하기위한 AI 에이전트 디자인 원칙, 인적 중심의 사용자 경험 (UX) 방식을 소개합니다.

인간의 역량을 넓히고 확장하고, 지식 격차를 메우고, 협업을 촉진하며, 사람들이지지적이고 목표에 맞는 상호 작용을 통해 사람들이 더 나은 버전이되도록 돕는 에이전트에 중점을 두어 원리, 적용에 대한 실질적인 지침, 적용에 대한 실질적인 지침 및 사용의 예를 배우게됩니다.

틀 4. 도구 사용 설계 패턴

이 레슨은 도구 사용 설계 패턴을 소개합니다.이 패턴은 LLM 기반 에이전트가 기능 및 API와 같은 외부 도구에 대한 제어 액세스를 제어 할 수 있으므로 텍스트를 생성하는 것 외에 동작을 수행 할 수 있습니다.

동적 데이터 검색, 코드 실행, 워크 플로 자동화, 고객 지원 통합 및 컨텐츠 생성/편집을 포함한 주요 사용 사례에 대해 배웁니다. 또한이 교훈은 잘 정의 된 도구 스키마, 라우팅 및 선택 로직, 실행 샌드 박스, 메모리 및 관찰 및 오류 처리 (시간 초과 및 재시도 메커니즘 포함)와 같은이 설계 패턴의 필수 빌딩 블록을 다룹니다.

틀 5. 에이전트 래그

이 수업은 대규모 언어 모델 (LLM)에 의해 구동되는 다단계 검색 및 계급 접근법 인 에이전트 검색 세대 생성 (RAG)을 설명합니다. 이 접근법에서 모델은 작업을 계획하고, 도구/기능 호출 및 구조화 된 출력을 번갈아 가며, 결과를 평가하고, 쿼리를 개선하며, 만족스러운 답변을 달성 할 때까지 프로세스를 반복합니다. 종종 메이커-체커 루프를 사용하여 정확성을 향상시키고 기형 쿼리에서 복구합니다.

에이전트 래그가 탁월한 상황, 특히 정확성 우선 시나리오 및 API 통화와 같은 확장 된 도구 통합 워크 플로에서 탁월한 상황에 대해 배웁니다. 또한 추론 프로세스의 소유권을 취하고 반복 루프를 사용하면 신뢰성과 결과를 향상시킬 수있는 방법을 알게됩니다.

틀 6. 신뢰할 수있는 AI 요원 구축

이 교훈은 강력한 시스템 메시지 프레임 워크 (Meta Prompts, Basic Prompts 및 Bitative Refinement)를 설계하고 보안 및 개인 정보 보호 모범 사례를 시행하며 양질의 사용자 경험을 제공하여 신뢰할 수있는 AI 에이전트를 구축하는 방법을 알려줍니다.

프롬프트/목표 주입, 무단 시스템 액세스, 서비스 과부하, 지식 기반 중독 및 계단식 오류와 같은 위험을 식별하고 완화하는 법을 배웁니다.

틀 7. 계획 설계 패턴

이 수업은 AI 에이전트를위한 계획 설계에 중점을 둡니다. 명확한 전체 목표를 정의하고 성공 기준을 설정하여 시작하십시오. 그런 다음 복잡한 작업을 순서 및 관리 가능한 하위 작업으로 분류하십시오.

구조화 된 출력 형식을 사용하여 신뢰할 수 있고 기계로 읽을 수있는 응답을 보장하고 이벤트 중심 오케스트레이션을 구현하여 동적 작업 및 예상치 못한 입력을 해결하십시오. 시기 및 사용 방법에 대한 적절한 도구 및 지침을 상담원에게 장비하십시오.

하위 작업의 결과를 지속적으로 평가하고 성능을 측정하며 최종 결과를 개선하기 위해 반복합니다.

틀 8. 다중 에이전트 설계 패턴

이 레슨은 다중 에이전트 설계 패턴에 대해 설명하며, 여기에는 여러 특수 에이전트가 공유 목표를 향해 협력하도록 조정하는 것이 포함됩니다. 이 접근법은 특히 노동 부서와 조정 된 핸드 오프의 혜택을받는 복잡한, 크로스 도메인 또는 병렬화 가능한 작업에 특히 효과적입니다.

이 레슨에서는이 디자인 패턴의 핵심 빌딩 블록과 같은 오케스트레이터/컨트롤러, 역할 정의 에이전트, 공유 메모리/상태, 통신 프로토콜 및 순차적, 동시 및 그룹 채팅 패턴을 포함한 라우팅/핸드 오프 전략에 대해 배우게됩니다.

틀 9. 메타인지 설계 패턴

이 수업은 AI 요원의 “사고에 대한 생각”으로 이해 될 수있는 메타인지를 소개합니다. 메타인지를 통해 이러한 에이전트는 자신의 추론 프로세스를 모니터링하고, 결정을 설명하며, 피드백과 과거 경험을 바탕으로 적응할 수 있습니다.

반사, 비판 및 제조업체-체커 패턴과 같은 계획 및 평가 기술을 배웁니다. 이 방법은 자체 정복을 촉진하고, 오류를 식별하고, 끝없는 추론 루프를 방지합니다. 또한 이러한 기술은 투명성을 향상시키고, 추론의 질을 향상 시키며, 더 나은 적응과 인식을 지원합니다.

틀 10. 생산 에이전트

이 레슨은 강력한 관찰 가능성 및 평가 기술을 구현하여 “블랙 박스”에이전트를 “유리 박스”시스템으로 변환하는 방법을 보여줍니다. 당신은 실행을 흔적 (엔드 투 엔드 작업을 나타내는)과 스팬 (언어 모델 또는 도구와 관련된 특정 단계에 대한 청원)으로 실행됩니다. Lanent 그리고 Azure AI Foundry. 이 접근 방식을 사용하면 디버깅 및 근본 원인 분석을 수행하고 대기 시간 및 비용을 관리하며 신뢰, 안전 및 규정 준수 감사를 수행 할 수 있습니다.

출력 품질, 안전, 도구 통합 성공, 대기 시간 및 비용과 같은 평가해야 할 측면을 배우고 성능 및 효과를 향상시키기위한 전략을 적용합니다.

틀 11. 에이전트 프로토콜 사용

이 레슨은 AI 에이전트가 연결하고 협력하는 방식을 표준화하는 에이전트 프로토콜을 소개합니다. 우리는 세 가지 주요 프로토콜을 탐색 할 것입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)도구, 리소스 및 프롬프트에 대한 일관된 클라이언트 서버 액세스를 제공하며 컨텍스트 및 기능을위한 “범용 어댑터”로 기능합니다.

에이전트 대 에이전트 프로토콜 (A2A)이는 에이전트 간의 안전하고 상호 운용 가능한 커뮤니케이션 및 작업 위임을 보장하여 MCP를 보완합니다.

자연 언어 웹 프로토콜 (NLWEB)이를 통해 웹 사이트의 자연 언어 인터페이스를 가능하게하여 에이전트가 웹 컨텐츠를 발견하고 상호 작용할 수 있습니다.

이 수업에서는 각 프로토콜의 목적과 이점, 대형 언어 모델 (LLM)이 도구 및 기타 에이전트와 통신 할 수있는 방법 및 각각이 큰 아키텍처에 적합한 방법에 대해 배웁니다.

틀 12. AI 에이전트를위한 컨텍스트 엔지니어링

이 레슨은 에이전트에게 올바른 정보, 올바른 형식 및 적절한 시점에 제공하는 훈련 된 관행 인 Context Engineering을 소개합니다. 이 접근 방식을 통해 다음 단계를 효과적으로 계획하여 일회성 프롬프트 작성을 넘어서고 있습니다.

정적 지침보다는 진행중인 동적 큐 레이션과 관련하여 컨텍스트 엔지니어링이 신속한 엔지니어링과 어떻게 다른지 배웁니다. 또한 특히 제한된 컨텍스트 Windows의 한계를 고려할 때 정보를 작성, 선택, 압축 및 분리하는 것과 같은 전략이 신뢰성에 필수적인 이유를 이해할 수 있습니다.

틀 최종 생각

이것 Github 코스 AI 에이전트 구축을 시작하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 여기에는 포괄적 인 레슨, 짧은 비디오 및 실행 가능한 파이썬 코드가 포함됩니다. GitHub 모델 (무료로 제공) 또는 Azure AI Foundry를 사용하여 모든 순서로 주제를 탐색하고 샘플을 실행할 수 있습니다.

또한 Microsoft의 Azure AI 에이전트 서비스, 시맨틱 커널 및 Autogen과 함께 일할 수 있습니다. 이 과정은 커뮤니티 중심 및 오픈 소스입니다. 기부금을 환영하고 문제가 장려되며, 포크 및 확장에 대한 라이센스가 부여됩니다.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자입니다. 현재 그는 컨텐츠 제작 및 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그 작성에 중점을두고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 취득했습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고있는 학생들을위한 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.