Udostępnij za pośrednictwem


Tworzenie agenta sztucznej inteligencji

W tym artykule przedstawiono proces tworzenia agentów sztucznej inteligencji w usłudze Azure Databricks i przedstawiono dostępne metody tworzenia agentów.

Aby dowiedzieć się więcej na temat agentów, zobacz Co to są złożone systemy sztucznej inteligencji i agenci sztucznej inteligencji?.

Zaprojektuj agenta w kodzie

Mozaika AI Agent Framework i MLflow udostępniają narzędzia ułatwiające tworzenie agentów gotowych do użycia w przedsiębiorstwie w języku Python.

Usługa Databricks obsługuje tworzenie agentów przy użyciu bibliotek tworzenia agentów innych firm, takich jak LangGraph/LangChain, LlamaIndex lub niestandardowe implementacje języka Python.

Aby dowiedzieć się, jak tworzyć agentów sztucznej inteligencji w usłudze Databricks, zobacz Tworzenie agentów AI w kodzie.

Prototypy agentów z placem zabaw dla sztucznej inteligencji

Plac zabaw dla sztucznej inteligencji to najprostszy sposób tworzenia agenta w usłudze Azure Databricks. AI Playground pozwala na wybór spośród różnych modeli LLM i szybkie dodawanie narzędzi do modelu LLM przy użyciu interfejsu low-code. Następnie możesz porozmawiać z agentem, aby przetestować odpowiedzi, a następnie wyeksportować agenta do kodu na potrzeby wdrożenia lub dalszego programowania.

Zobacz Prototypowych agentów wywołujących narzędzia w środowisku AI Playground.

AI Playground zapewnia opcję niskiego poziomu kodu do tworzenia prototypów agentów.

Omówienie sygnatur modelu w celu zapewnienia zgodności z funkcjami usługi Databricks

Usługa Databricks używa sygnatur modelu MLflow do definiowania schematu danych wejściowych i wyjściowych agentów. Funkcje produktu, takie jak AI Playground, zakładają, że agent ma jeden z obsługiwanych podpisów modelu.

Jeśli zastosujesz zalecane podejście do tworzenia agentów, MLflow automatycznie przypisze podpis dla Twojego agenta, który będzie zgodny z funkcjami produktu Databricks, bez potrzeby dodatkowej pracy z Twojej strony.

W przeciwnym razie należy upewnić się, że agent jest zgodny z jednym z innych podpisów w schemacie starszych agentów wejścia i wyjścia , aby zapewnić zgodność z funkcjami Databricks.