Agenten
Open SourceRFP Agent on Microsoft Foundry
Dieses Demo-Repository zeigt den Weg vom reinen Modell-Reasoning zu fundierten Unternehmensagenten. Es beginnt mit einer Bewertung durch einen einzelnen Agenten, ergänzt Foundry-IQ-Retrieval über frühere Opportunitäten und Angebote, verankert einen Agenten in CRM-, Architektur- und Kostentools und fügt Tracing und Evaluation hinzu. Harness Office stellt die Orchestrierung als beobachtbares Büro dar: Ein Lead-Agent plant, delegiert an einen Agenten für die Stilprüfung und holt eine menschliche Freigabe ein, bevor ein separater Agent im Web suchen darf.
- Meine Rolle
- Gründer und Entwickler
- Gestartet
- Aktualisiert
- Sichtbarkeit
- Open Source
- aufeinander aufbauende Demos, von der Basis bis zur Observability
- 5
- zusammenarbeitende Agenten mit eigenen Rollen
- 3
- gibt jede Webrecherche frei
- Mensch
Problem
Demos von Unternehmensagenten springen oft direkt zur polierten Antwort und verbergen die Verankerung, Delegation und Freigaben, die Agenten vertrauenswürdig machen.
Lösung
Eine schrittweise Reihe von Demos, in denen jedes Retrieval, jede Delegation, jeder Wiederholungsversuch und jede Freigabe ein echtes Tool- oder Middleware-Ereignis ist und für die Nutzer sichtbar wird.
Architektur
Synthetische Opportunitäten und Angebote werden in Azure-AI-Search-Wissensbasen indexiert, die über Foundry IQ genutzt werden. Agenten aus dem Agent Framework rufen begrenzte Tools auf, delegieren an Sub-Agenten und veröffentlichen über eine Review-Schranke, mit Traces, die nach Foundry, OTLP oder Application Insights exportiert werden.
Was ich gelernt habe
Wenn die Arbeit eines Agenten sichtbar wird, verändert das das Gespräch mit den Stakeholdern. Menschen vertrauen einem Agenten mehr, wenn sie zusehen können, wie er plant, Quellen zitiert und auf eine Freigabe wartet.
Technologien
- Microsoft Agent Framework
- Microsoft Foundry
- Foundry IQ
- Azure AI Search
- OpenTelemetry
- Python
#agents #rag #human-in-the-loop #observability
Weitere Screenshots
