آنچه در این مقاله می‌خوانید [پنهان‌سازی]

Microsoft Agent Framework یک بستر پیشرفته برای طراحی و اجرای ایجنت های هوش مصنوعی است که با هدف ساده سازی ساخت سیستم‌های هوشمند برای توسعه دهندگان معرفی شده است. این فریم ورک با پشتیبانی از پایتون و دات نت، امکان ساخت ایجنت‌های ساده مکالمه ای تا معماری‌‌های پیچیده چندایجنتی را فراهم می‌کند. ساختار گراف محور، ابزارهای توسعه تعاملی و امکان اتصال به سرویس‌های ابری Azure از جمله قابلیت‌هایی هستند که این فریم ورک را به گزینه‌ای استاندارد و قابل اعتماد برای پروژه‌های سازمانی تبدیل می‌کنند. در این مقاله، امکانات کلیدی، بخش‌های آموزشی، نمونه کدها و نکات مهم استفاده از Microsoft Agent Framework را بررسی می‌کنیم.

سرفصل های مقاله

آشنایی با Microsoft Agent Framework

Microsoft Agent Framework یک ابزار چندمنظوره برای ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی است که به توسعه دهندگان امکان می‌دهد جریان های کاری پیچیده را با کمک معماری گرافی طراحی و مدیریت کنند. این فریم ورک تمامی مراحل از پردازش ورودی، تحلیل داده، تولید پاسخ و هماهنگی میان عوامل مختلف را به صورت ساختارمند انجام می‌دهد. با استفاده از این ابزار، کاربران می توانند ایجنت‌های هوشمندی ایجاد کنند که قابلیت همکاری، تصمیم گیری و اجرای وظایف متنوع را دارند. این فریم ورک همچنین به شکل عمیقی با Azure AI Foundry ادغام شده است و توسعه دهندگان می‌توانند از مدل‌های زبانی، دیتابیس‌ها و سایر سرویس های ابری برای تقویت توانایی ایجنت‌ها استفاده کنند.

ویژگی‌های کلیدی Microsoft Agent Framework

پشتیبانی از چند زبان برنامه نویسی

این فریم ورک به صورت همزمان از پایتون و دات نت پشتیبانی می‌کند و این ویژگی باعث می‌شود تیم های توسعه با تخصص‌های مختلف بتوانند به راحتی از قابلیت‌های آن بهره ببرند. API‌های پایتون و دات نت به گونه‌ای طراحی شده اند که روند اجرای ایجنت‌ها در هر دو زبان مشابه و قابل درک باشد.

ساختار ماژولار و قابل توسعه

ایجنت‌ها در این فریم ورک از اجزای مستقل و قابل توسعه تشکیل می‌شوند. هر ماژول می تواند مسئول یک وظیفه خاص مانند تحلیل داده، پردازش متن یا ارتباط با یک سرویس خارجی باشد. این ساختار باعث افزایش انعطاف پذیری و کاهش پیچیدگی پروژه می‌شود.

جریان‌های گراف محور

یکی از قابلیت‌های کلیدی Microsoft Agent Framework استفاده از جریان‌های گرافی برای مدیریت ارتباطات و تصمیم گیری ایجنت‌ها است. این روش به توسعه دهندگان امکان می‌دهد مسیر اجرای وظایف را به صورت بصری مشاهده کنند و در صورت نیاز آن را تغییر دهند. این ویژگی برای پروژه هایی که چندین عامل با نقش های مختلف باید با یکدیگر همکاری کنند بسیار ارزشمند است.

یکپارچگی با Azure AI

به دلیل ارتباط مستقیم با سرویس‌های Azure، توسعه دهندگان می‌توانند مدل‌های زبان، سرویس‌های برداری، دیتابیس‌ها و ابزارهای امنیتی را به راحتی به ایجنت‌های خود اضافه کنند. این ادغام یکپارچه باعث افزایش سرعت توسعه و کاهش خطاهای احتمالی می شود.

اتصال به سرویس‌های خارجی

ایجنت‌ها می‌توانند به API‌ها، وب سرویس‌ها، دیتابیس‌ها و ابزارهای بیرونی متصل شوند. این قابلیت ساخت سیستم‌های کاربردی سازمانی را ساده‌تر می‌کند و امکان یکپارچگی با زیرساخت‌های موجود را فراهم می‌آورد.

موارد استفاده Microsoft Agent Framework

ساخت چت‌بات‌های هوشمند

با استفاده از این فریم ورک می توان چت‌بات‌هایی ساخت که مکالمات را درک کنند و پاسخ‌های دقیق و طبیعی ارائه دهند. این ایجنت‌ها قادرند در محیط‌های مختلف مانند پشتیبانی مشتری، فروش و مدیریت اطلاعات مورد استفاده قرار گیرند.

خودکارسازی فرآیندهای سازمانی

ایجنت‌ها می توانند وظایف تکراری مانند پردازش اسناد، تحلیل گزارشات، ارسال اعلان‌ها یا نظارت بر جریان‌های کاری را به صورت خودکار انجام دهند.

تحلیل داده و پیش بینی

با اتصال ایجنت‌ها به منابع داده و مدل های پیشرفته می‌توان تحلیل‌های دقیق مالی، فروش یا عملیاتی ارائه داد.

سیستم‌های چندایجنتی

برای پروژه‌های بزرگ که نیازمند همکاری عوامل مختلف هستند، Microsoft Agent Framework یک راهکار استاندارد و کامل ارائه می‌دهد.

ابزارهای مبتنی بر مدل‌های زبانی

این فریم ورک برای ساخت ابزارهایی مانند خلاصه ساز متن، تولید محتوا، پاسخ به سوالات و تحلیل اطلاعات بهترین گزینه محسوب می‌شود.

مزایای استفاده از Microsoft Agent Framework

کاهش هزینه و زمان توسعه

وجود ابزارهای آماده باعث می شود توسعه دهندگان نیازی به ساخت همه چیز از صفر نداشته باشند.

سرعت پیاده سازی بالا

ساختار گرافی و منابع آماده روند پیاده سازی پروژه‌ها را به شدت سریع می‌کند.

مقیاس پذیری بالا

ایجنت‌ها در مقیاس سازمانی قابل اجرا هستند و می‌توانند حجم‌های بزرگ داده را مدیریت کنند.

امنیت و کنترل داده

به دلیل استانداردهای مایکروسافت، امنیت و کنترل داده‌ها به بهترین شکل مدیریت می‌شود.

انعطاف پذیری در توسعه

کاربران می‌توانند ساختار ایجنت‌ها را تغییر دهند یا مسیرهای جدید ایجاد کنند بدون اینکه نیازی به بازنویسی کامل سیستم باشد.

چالش‌های احتمالی در استفاده از Microsoft Agent Framework

این فریم ورک نسبتاً جدید است و توسعه دهندگان ممکن است در برخی مراحل نیاز به یادگیری و بررسی بیشتر مستندات داشته باشند. همچنین برای استفاده کامل از امکانات آن لازم است با مدل های زبانی و جریان های چندایجنتی آشنا باشید. پروژه‌های پیچیده‌ای که شامل چندین ایجنت هستند نیازمند تجربه کافی و شناخت عمیق از معماری‌های ایجنت محور می‌باشند.

امکانات و ابزارهای کاربردی Microsoft Agent Framework

نصب و راه اندازی در پایتون و دات نت

Microsoft Agent Framework روند نصب بسیار ساده‌ای دارد و توسعه دهندگان می‌توانند تنها با یک دستور در محیط پایتون، بسته‌های لازم را نصب کنند. در محیط دات نت نیز کاربران می‌توانند با افزودن یک پکیج مخصوص، قابلیت‌های این فریم ورک را فعال کنند. این فرآیند شروع پروژه را سریع و بدون پیچیدگی نگه می‌دارد.

مستندات آموزشی و مسیر یادگیری

این فریم ورک مجموعه ای کامل از مستندات شامل معرفی مفاهیم اصلی، آموزش‌های سریع، مثال‌های قدم به قدم، راهنماهای کاربردی و مطالب تخصصی برای توسعه جریان‌های پیچیده ارائه کرده است. وجود راهنماهای مهاجرت از Semantic Kernel و AutoGen نیز برای تیم‌هایی که قصد تغییر ابزار دارند بسیار مفید است.

معماری مبتنی بر جریان‌های گرافی

جریان‌های گرافی به کاربران اجازه می‌دهد ارتباطات میان ایجنت‌ها، تبادل داده و ترتیب اجرای وظایف را با دقت و شفافیت مدیریت کنند. این رویکرد برای پروژه‌هایی با ساختار چندعاملی بسیار کارآمد است و قابلیت‌هایی مانند بازگشت به مراحل قبلی، ذخیره وضعیت و مشارکت انسانی را فراهم می‌کند.

DevUI برای توسعه و تست

DevUI یک محیط تعاملی برای ساخت و اشکال زدایی ایجنت‌ها است که جریان‌های کاری، درخواست‌ها و پاسخ‌ها را به صورت لحظه‌ای نمایش می‌دهد. این ابزار توسعه دهندگان را قادر می‌سازد ساختار کارکرد ایجنت را در شرایط مختلف بررسی کرده و مشکلات احتمالی را سریع تر برطرف کنند.

پشتیبانی از چندین ارائه دهنده مدل‌های زبانی

پشتیبانی از چندین Provider باعث افزایش انعطاف پذیری سیستم می‌شود و به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد بسته به نیاز پروژه مدل مناسب را انتخاب کنند. این قابلیت در پروژه‌هایی که به پاسخ دهی دقیق و سریع نیاز دارند بسیار ارزشمند است.

سیستم میان افزاری برای پردازش سفارشی

این فریم ورک از یک سیستم میان افزاری قابل تنظیم پشتیبانی می‌کند که امکان پردازش درخواست‌ها قبل و بعد از اجرای ایجنت را فراهم می‌کند. توسعه دهندگان می‌توانند روند مدیریت خطاها، تغییر داده ورودی و خروجی یا اعمال قوانین خاص را سفارشی سازی کنند.

نمونه کدهای عملی برای شروع سریع

نمونه کد پایتون

import asyncio
from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient
from azure.identity import AzureCliCredential

async def main():
    agent = (
        AzureOpenAIResponsesClient(credential=AzureCliCredential())
        .create_agent(
            name="HaikuBot",
            instructions="You are an upbeat assistant that writes beautifully."
        )
    )
    response = await agent.run("Write a haiku about Microsoft Agent Framework.")
    print(response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

نمونه کد .NET با API Key

using System;
using OpenAI;

var agent = new OpenAIClient("<apikey>")
    .GetOpenAIResponseClient("gpt-4o-mini")
    .CreateAIAgent(
        name: "HaikuBot",
        instructions: "You are an upbeat assistant that writes beautifully."
    );

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Write a haiku about Microsoft Agent Framework."));

نمونه کد .NET با احراز هویت Azure

using System;
using OpenAI;
using Azure.Identity;

var agent = new OpenAIClient(
    new BearerTokenPolicy(new AzureCliCredential(), "https://ai.azure.com/.default"),
    new OpenAIClientOptions()
    {
        Endpoint = new Uri("https://<resource>.openai.azure.com/openai/v1")
    }
)
.GetOpenAIResponseClient("gpt-4o-mini")
.CreateAIAgent(
    name: "HaikuBot",
    instructions: "You are an upbeat assistant that writes beautifully."
);

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Write a haiku about Microsoft Agent Framework."));

نکات امنیتی و مدیریت داده

در هنگام استفاده از این فریم ورک باید دقت داشت که ایجنت‌ها ممکن است با سرویس‌های خارجی تعامل داشته باشند. بنابراین بررسی داده‌های ارسال شده، آگاهی از قوانین حفظ داده سرویس‌های خارجی و رعایت سیاست‌های امنیتی اهمیت دارد. سازمان‌هایی که محدودیت‌های جغرافیایی یا داده‌ای دارند باید توجه بیشتری به جریان اطلاعات داشته باشند.

جمع بندی

Microsoft Agent Framework یک ابزار جامع و قدرتمند برای ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی است که با پشتیبانی از پایتون و دات نت، ابزارهای توسعه تعاملی، نمونه کدهای واقعی و معماری مبتنی بر جریان‌های گرافی، نیازهای توسعه دهندگان را در پروژه‌های کوچک و بزرگ برطرف می‌کند. این فریم ورک گزینه‌ای مناسب برای سازمان‌ها، توسعه دهندگان و تیم‌هایی است که قصد دارند از هوش مصنوعی در سیستم های خود بهره ببرند. قدرت یکپارچگی این ابزار با سرویس‌های Azure باعث شده توسعه و اجرای ایجنت‌ها سریع تر، ایمن تر و قابل اعتمادتر باشد.