Qu’est-ce que Azure AI Agent Service ?

Article
01/10/2025

Le service Azure AI Agent est entièrement géré et conçu pour permettre aux développeurs de créer, déployer et mettre à l’échelle en toute sécurité des agents IA de haute qualité et extensibles sans avoir à gérer les ressources de calcul et de stockage sous-jacentes. Ce qui prenait auparavant des centaines de lignes de code pour prendre en charge l’appel de fonction côté client peut maintenant être effectué en quelques lignes de code avec le service Azure AI Agent.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Dans Azure AI Foundry, un agent IA agit comme un microservice « intelligent » qui peut être utilisé pour répondre à des questions (RAG), effectuer des actions ou automatiser complètement les flux de travail. Pour ce faire, il combine la puissance des modèles d’IA générative avec des outils qui lui permettent d’accéder à des sources de données réelles et d’interagir avec des sources de données réelles.

Étant donné que le service Azure AI Agent utilise le même protocole filaire que les Assistants Azure OpenAI, vous pouvez utiliser des kits de développement logiciels (SDK) OpenAI ou des kits de développement logiciel (SDK) Azure AI Foundry pour créer et exécuter un agent en quelques lignes de code. Par exemple, pour créer un agent IA avec le kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Foundry, vous pouvez simplement définir le modèle utilisé par l’IA, les instructions relatives à l’exécution des tâches et les outils qu’il peut utiliser pour accéder à d’autres services et interagir avec d’autres services.

agent = project_client.agents.create_agent(
    model="gpt-4o-mini",
    name="my-agent",
    instructions="You are helpful agent",
    tools=code_interpreter.definitions,
    tool_resources=code_interpreter.resources,
)

Après avoir défini un agent, vous pouvez commencer à lui demander d’effectuer un travail en appelant une exécution au-dessus d’un thread d’activité, qui est simplement une conversation entre plusieurs agents et utilisateurs.

# Create a thread with messages
thread = project_client.agents.create_thread()
message = project_client.agents.create_message(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content="Could you please create a bar chart for the operating profit using the following data and provide the file to me? Company A: $1.2 million, Company B: $2.5 million, Company C: $3.0 million, Company D: $1.8 million",
)

# Ask the agent to perform work on the thread
run = project_client.agents.create_and_process_run(thread_id=thread.id, agent_id=agent.id)

# Fetch and log all messages to see the agent's response
messages = project_client.agents.list_messages(thread_id=thread.id)
print(f"Messages: {messages}")

Chaque fois que l’opération d’exécution est appelée, le service Azure AI Agent termine l’ensemble du cycle de vie de l’outil appelant pour vous 1) en exécutant le modèle avec les instructions fournies, 2) en appelant les outils en tant qu’agent les appelle et 3) en renvoyant les résultats à vous.

Une fois que vous avez obtenu les principes de base, vous pouvez commencer à utiliser plusieurs agents ensemble pour automatiser des flux de travail encore plus complexes avec AutoGen et le Noyau sémantique. Étant donné que le service Azure AI Agent est un service entièrement géré, vous pouvez vous concentrer sur la création de flux de travail et les agents qui les alimentent sans avoir à vous soucier de la mise à l’échelle, de la sécurité ou de la gestion de l’infrastructure sous-jacente pour des agents individuels.

Qu’est-ce que le service Azure AI Agent ?

En comparaison du développement avec l’API d’inférence directement, le service Azure AI Agent offre un moyen plus rationalisé et sécurisé de créer et de déployer des agents IA. notamment :

Appel automatique d’outils : il n’est pas nécessaire d’analyser un appel d’outil, d’appeler l’outil et de gérer la réponse ; tout cela est désormais effectué côté serveur
Données gérées en toute sécurité : au lieu de gérer votre propre statut de conversation, vous pouvez vous appuyer sur des threads pour stocker toutes les informations dont vous avez besoin
Outils prêts à l’emploi : en plus des outils d’extraction de fichiers et d’interpréteur de code fournis par les assistants Azure OpenAI, le service Azure AI Agent est également fourni avec un ensemble d’outils que vous pouvez utiliser pour interagir avec vos sources de données, telles que Bing, Recherche Azure AI et Azure Functions.

Ce qui prenait des centaines de lignes de code peut maintenant être effectué en seulement quelques lignes avec le service Azure AI Agent.

Comparaison des agents Azure et des assistants Azure OpenAI

Les deux services vous permettent de créer des agents à l’aide des mêmes API et kits de développement logiciel (SDK), mais si vous avez des exigences d’entreprise supplémentaires, vous pourriez envisager d’utiliser Azure AI Agent Service. Le service Azure AI Agent fournit toutes les fonctionnalités des assistants en plus des éléments suivants :

Sélection de modèle flexible : créez des agents qui utilisent des modèles Azure OpenAI ou d’autres tels que Llama 3, Mistral et Cohere. Choisissez le modèle le plus approprié pour répondre aux besoins de votre entreprise.

Intégrations de données étendues : Mettez à la disposition de vos agents IA des connaissances d’entreprise pertinentes et sécurisées provenant de diverses sources de données, telles que Microsoft Bing, la Recherche Azure AI et d’autres API.

Sécurité de niveau Entreprise : garantissez la confidentialité et la conformité des données avec la gestion sécurisée des données, l’authentification sans clé et aucune sortie publique.

Choisissez votre solution de stockage : apportez votre propre stockage Blob Azure pour une visibilité et un contrôle complets de vos ressources de stockage, ou utilisez le stockage géré par la plateforme pour une facilité d’utilisation sécurisée.

Intelligence artificielle responsable

Chez Microsoft, nous avons engagé une démarche d’amélioration de l’intelligence artificielle (l’IA) basée sur des principes qui placent les utilisateurs au centre de nos préoccupations. Les modèles générateurs tels que ceux disponibles dans Azure OpenAI Service présentent des avantages potentiels significatifs, mais sans une conception minutieuse et des atténuations réfléchies, ces modèles peuvent aussi générer du contenu incorrect voire dangereux. Microsoft a fait de gros efforts pour renforcer la protection contre les abus et les préjudices non intentionnels, ce qui inclut l’intégration des principes de Microsoft pour une utilisation responsable de l’IA, l’adoption d’un code de conduite pour l’utilisation du service, la création de filtres de contenu pour aider les clients, et la fourniture d’informations et de conseils que les clients doivent prendre en compte lors de l’utilisation du service Azure AI Agent.

Prise en main du service Azure AI Agent

Pour commencer à utiliser le service Azure AI Agent, vous devez créer un hub Azure AI Foundry et un projet Agent dans votre abonnement Azure.

Commencez avec le démarrage rapide si vous utilisez le service pour la première fois.

Vous pouvez créer un hub IA et un projet avec les ressources requises.
Après avoir créé un projet, vous pouvez déployer un modèle compatible tel que GPT-4o.
Lorsque vous avez déployé un modèle, vous pouvez également commencer à effectuer des appels d’API au service à l’aide des kits de développement logiciel (SDK).

Étapes suivantes

En savoir plus sur les modèles qui alimentent les agents.

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