Projektowanie skalowalnych systemów wieloagentowych w Azure AI Foundry

By Mirko Peters · 2026-08-28

Witamy ponownie na blogu! Jeśli śledzisz naszą podcastową podróż, wiesz, że stale analizujemy, jak nowoczesna automatyzacja odchodzi od izolowanych…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Witamy ponownie na blogu! Jeśli śledzisz naszą podcastową podróż, wiesz, że stale analizujemy, jak nowoczesna automatyzacja odchodzi od izolowanych interakcji z AI opartych na pojedynczym poleceniu, a zmierza ku współpracującym, wieloagentowym strukturom. W tym wpisie zagłębimy się w techniczne szczegóły projektowania niezawodnych, skalowalnych systemów wieloagentowych. Przyjrzymy się temu, jak platformy takie jak Azure AI Foundry zapewniają fundamentalną architekturę potrzebną do zarządzania współdzielonymi kontekstami, orkiestracji przekazywania zadań sterowanego zdarzeniami oraz utrzymania odporności na awarie na poziomie wymaganym w przedsiębiorstwach.

Niezależnie od tego, czy chcesz zautomatyzować złożone operacje infrastrukturalne w chmurze, czy usprawnić zgodność z przepisami w firmie, zrozumienie, jak połączyć wiele wyspecjalizowanych encji AI, jest kluczem do osiągnięcia kolejnego poziomu produktywności organizacji. Rozłóżmy na czynniki pierwsze konkretne wzorce, modele i narzędzia, które musisz znać.

Wymagania użytkowników wobec systemów wieloagentowych

Potrzeby użytkowników

Poznanie oczekiwań użytkowników jest bardzo ważne przy planowaniu systemów wieloagentowych. Musisz ustalić, czego użytkownicy oczekują od tych systemów. Pomaga to upewnić się, że systemy osiągną swoje cele. Oto kilka typowych potrzeb użytkowników w środowiskach biznesowych:

Modułowe i skalowalne rozwiązania: Użytkownicy chcą systemów, które mogą rosnąć wraz z ich potrzebami. Pozwala to organizacjom dodawać lub usuwać agentów w miarę potrzeby.
Centralny orkiestrator: Potrzebny jest główny system, który zarządza zadaniami i śledzi agentów. Pomaga to agentom dobrze współpracować i utrzymuje płynne działanie całości.
Ciągłe monitorowanie: Użytkownicy chcą stałej kontroli kondycji agentów. Możliwość szybkiego usuwania problemów jest kluczowa dla utrzymania mocy systemu.
Silne ramy bezpieczeństwa: Ochrona danych i przestrzeganie przepisów są bardzo ważne. Użytkownicy muszą ufać, że ich systemy są chronione przed zagrożeniami.

Skupienie się na tych potrzebach pomaga budować systemy wieloagentowe, które działają lepiej i szybciej.

Specyfikacje funkcjonalne

Specyfikacje funkcjonalne opisują, jak mają działać systemy wieloagentowe. Wpływają na to, jak dobrze system działa i rośnie. Oto kilka ważnych kwestii do rozważenia:

Adaptacyjność: Systemy wieloagentowe mogą się zmieniać przez dodawanie wyspecjalizowanych agentów. Pomaga to poprawić wydajność i umożliwia rozwój systemu.
Odporność na awarie: Zapasowe elementy w systemach wieloagentowych czynią je solidnymi. Jest to ważne, aby utrzymać prawidłowe działanie w różnych warunkach.
Wspólne rozwiązywanie problemów: Agenci współpracują, wykorzystując swoje różne umiejętności. Taka współpraca lepiej wykorzystuje zasoby i pozwala szybciej rozwiązywać trudne problemy niż systemy oparte na pojedynczym agencie.

Aby dobrze zebrać specyfikacje funkcjonalne, wypróbuj poniższe metody:

Metoda	Opis	Opinie użytkowników
Podejście wieloagentowe oparte na AI	Wykorzystuje agentów AI do zbierania i analizowania potrzeb, tworzenia historyjek użytkownika i ich priorytetyzacji.	Mieszane oceny; użytkownicy sugerują dodanie funkcji i ulepszenie opcji wyszukiwania.

System wieloagentowy wykorzystuje duże modele językowe (LLM), aby pomóc w analizie potrzeb. Modele te tworzą historyjki użytkownika na podstawie pomysłów projektowych, ulepszają je i oceniają ich ważność. Ta przejrzysta metoda pomaga dobrze zebrać potrzeby użytkowników.

Znając potrzeby użytkowników i ustalając jasne specyfikacje funkcjonalne, możesz budować systemy wieloagentowe, które spełniają dzisiejsze wymagania i dostosowują się do przyszłych.

Modele w Azure AI Foundry

Dostępne modele

Azure AI Foundry oferuje wiele modeli do różnych zadań w systemach wieloagentowych. Możesz wybrać wyspecjalizowanych agentów, którzy współpracują, aby szybko rozwiązywać trudne problemy. Oto kilka ważnych agentów:

Główny agent „Triage”: Wykorzystuje ConnectedAgentTools do obsługi przychodzących zadań i ich prawidłowego przydzielania.
Agent priorytetów: Sprawdza, jak pilne są zadania, aby wskazać te, które wymagają szybkiej pomocy.
Agent zespołu: Kieruje zadania do odpowiedniego zespołu, który je rozwiąże.
Agent nakładu pracy: Szacuje skalę i trudność zadań, aby efektywnie wykorzystać zasoby.

Oprócz tych agentów Azure AI Foundry oferuje wydajne modele AI do różnych zastosowań:

gpt-5.1: Świetnie sprawdza się w zadaniach wymagających głębokiego myślenia i wielu etapów.
claude-sonnet-4-6: Zapewnia inteligentne rozwiązania w programowaniu i pracy zespołowej.
claude-opus-4-6: Najlepszy do kodu produkcyjnego, bezpieczeństwa i zadań biznesowych.
gpt-5.1-codex: Koncentruje się na pracy front-end i zadaniach interaktywnych.
claude-haiku-4-5: Szybki i opłacalny, a przy tym bardzo inteligentny.
DeepSeek-V3.1: Lepiej obsługuje użycie narzędzi i wspiera różne tryby myślenia.

Te modele pozwalają utworzyć zespół agentów, które dobrze ze sobą współpracują, co usprawnia cały system.

Kryteria wyboru modelu

Wybór odpowiedniego modelu dla systemu wieloagentowego jest bardzo ważny. Przy podejmowaniu decyzji warto wziąć pod uwagę następujące kluczowe kwestie:

Kryterium	Opis
Dopasowanie do zadania	Dopasuj mocne strony modelu do swoich potrzeb, na przykład czatu, wnioskowania lub zadań multimodalnych.
Strategia routingu modeli	Stosuj inteligentny wybór, aby kierować żądania do najlepszego modelu ze względu na koszt, jakość lub typ zadania.
Ograniczenia kosztowe	Upewnij się, że model mieści się w budżecie na jego użycie i wdrożenie.

Wybór modeli w systemach wieloagentowych ma ogromne znaczenie. Różne modele najlepiej sprawdzają się w różnych zadaniach. Modele ukierunkowane na instrukcje szybko obsługują wiele żądań. Modele ukierunkowane na wnioskowanie świetnie nadają się do planowania i korygowania błędów. Kierowanie zadań do właściwego modelu może znacząco zwiększyć wydajność i niezawodność systemu.

Azure AI Foundry umożliwia też dostosowanie rozwiązania do własnych potrzeb. Funkcje takie jak Connected Agents pomagają podzielić trudne zadania na mniejsze role. Multi-Agent Workflows zapewniają uporządkowane zarządzanie ze kontrolą stanu i obsługą błędów. Do łatwego tworzenia i zarządzania agentami możesz używać narzędzi no-code lub frameworków open source.

Znając dostępne modele i stosując powyższe kryteria wyboru, możesz zbudować system wieloagentowy, który dobrze działa i odpowiada potrzebom Twojej organizacji.

Architektura systemu wieloagentowego

Multi-Agent System Architecture

Kluczowe komponenty

Mocna architektura systemu wieloagentowego składa się z ważnych elementów, które pomagają agentom współpracować i sprawnie się komunikować. Oto przegląd tych elementów:

Komponent	Opis
Wspólny kontekst	Ta warstwa pozwala każdemu agentowi widzieć ten sam główny stan. Jest to istotne dla współpracy.
Przekazywanie sterowane zdarzeniami	Ta funkcja utrzymuje luźne powiązania między agentami, zachowując jednocześnie przejrzysty zapis działań.
Spójne definicje	Dzięki temu wszystkie agenty podejmują decyzje w ten sam sposób, co poprawia wydajność systemu.
Własność z jednym zapisującym	Określa, kto może zapisywać, co prowadzi do przejrzystych wyników pracy agentów.
Obsługa cech w czasie rzeczywistym	Pomaga lepiej wykorzystać zasoby, eliminując powtarzanie pracy przez agenty.
Wykrywanie konfliktów	Ustanawia mechanizmy wykrywania i naprawiania problemów, gdy agenty działają na tym samym obiekcie.
Obserwowalność	Ma kluczowe znaczenie przy usuwaniu problemów, umożliwiając śledzenie decyzji i danych między agentami.
Zarządzanie punktami kontrolnymi	Śledzi, na jakim etapie przetwarzania znajduje się każdy potok, co ułatwia naprawianie problemów, gdy agenty zawiodą.

Te elementy wspólnie tworzą mocną architekturę, która wspiera rozwój i niezawodność systemów wieloagentowych.

Wzorce interakcji agentów

Sposób, w jaki agenty współdziałają, ma bardzo duże znaczenie dla skuteczności systemów wieloagentowych. Do najczęstszych wzorców należą:

Wzorzec współpracy: Agenci współpracują ze sobą i dzielą się zadaniami, aby osiągnąć wspólne cele. Pozwala to współdzielić zasoby i ogranicza dodatkową pracę.
Wzorzec dowodzenia i kontroli: Ten wzorzec wyznacza jasne zasady podejmowania decyzji i struktury zarządzania. Może przyspieszać procesy, ale w zmieniających się sytuacjach może je spowalniać.
Komunikacja oparta na wiadomościach: Agenci wysyłają ustrukturyzowane wiadomości zawierające żądania, polecenia lub informacje. Dzięki temu są luźno powiązani, a komunikacja może odbywać się asynchronicznie, co jest kluczowe dla dobrej współpracy zespołowej.

Te wzorce interakcji pomagają agentom lepiej współpracować, co przekłada się na wyższą wydajność i odporność złożonych systemów. Stosując je, możesz uczynić architekturę systemu wieloagentowego bardziej efektywną.

Narzędzia w Azure AI Foundry

Tools in Azure AI Foundry

Plac zabaw agentów AI Foundry

Plac zabaw agentów AI Foundry to świetne narzędzie do tworzenia i testowania systemów wieloagentowych. Ta przestrzeń bez kodu znacznie ułatwia pracę. Możesz wybierać modele, konfigurować agentów i przydzielać im określone zadania oraz wiedzę. Plac zabaw zawiera także narzędzia do sprawdzania wydajności, takie jak śledzenie i metryki oceny. Dzięki temu widzisz, jak dobrze działają Twoi agenci, w czasie rzeczywistym.

Na placu zabaw możesz wypróbowywać różne konfiguracje i przepływy pracy. Ta elastyczność pomaga zrozumieć, jak agenci współpracują ze sobą i reagują na zadania. Projekty możesz szybko zmieniać na podstawie ich wyników. Plac zabaw pozwala tworzyć skuteczne systemy wieloagentowe bez dużej wiedzy programistycznej.

Integracja Semantic Kernel

Dodanie Semantic Kernel do Azure AI Foundry znacząco usprawnia systemy wieloagentowe. Semantic Kernel udostępnia elastyczny zestaw SDK. Pozwala on tworzyć, zarządzać i wykorzystywać agentów AI, którzy są niezawodni i łatwi do adaptacji. Ta integracja ułatwia obsługę złożonych przepływów pracy, w których agenci współpracują ze sobą, i dobrze współpracuje z różnymi interfejsami API.

Aby dodać Semantic Kernel, wykonaj te kroki:

Zaloguj się do Microsoft Foundry.
Otwórz projekt, w którym skonfigurowano model.
Przejdź do sekcji Models + endpoints i wybierz wdrożony model.
Skopiuj adres URL punktu końcowego oraz klucz.
Ustaw zmienne środowiskowe dla adresu URL punktu końcowego i klucza.
Utwórz klienta, który połączy się z punktem końcowym, używając podanego kodu.

Ta integracja pomaga budować agentów, którzy potrafią lepiej wyszukiwać informacje i radzić sobie z trudnymi zadaniami. Semantic Kernel ułatwia organizowanie złożonych operacji biznesowych. Dzięki tej strukturze możesz zadbać o to, by agenci dobrze ze sobą współpracowali, co poprawia wydajność całego systemu.

Azure AI Foundry oferuje także wiele narzędzi wspierających tworzenie systemów wieloagentowych. Oto podsumowanie najważniejszych funkcji:

Narzędzie/funkcja	Opis
Połączeni agenci	Pomagają agentom współpracować poprzez dzielenie trudnych zadań na mniejsze części.
Równoległa orkiestracja	Umożliwia jednoczesne uruchamianie agentów, co przyspiesza przepływy pracy.
Możliwości logowania	Istotne przy śledzeniu i zarządzaniu interakcjami agentów oraz wynikami, które generują.

Te narzędzia dobrze współpracują z istniejącymi systemami IT, dzięki czemu systemy wieloagentowe działają płynnie w organizacji. Azure AI Foundry wspiera łatwą orkiestrację poprzez przepływy pracy i hostowanych agentów, zwiększając współpracę między systemami.

Korzystając z placu zabaw agentów AI Foundry i dodając Semantic Kernel, możesz tworzyć mocne systemy wieloagentowe, które zwiększają efektywność i innowacyjność w Twojej pracy.

Azure AI Foundry pomaga tworzyć mocne systemy wieloagentowe. Systemy te usprawniają automatyzację i zwiększają efektywność. Możesz skorzystać z korzyści, takich jak:

o 37,6% większa dokładność dzięki wyspecjalizowanym agentom
Szybsze wykonywanie zadań nawet o 33%
Niższe koszty nadzoru i mniej błędów
Projekty, które potrafią się rozwijać i radzić sobie z problemami

Wskazówka: użyj funkcji Connected Agents i Multi-Agent Workflows. Pomogą Ci zbudować elastyczne systemy, które działają jak zespoły ludzi. Dzięki tym funkcjom śledzisz postępy, zarządzasz zadaniami i łatwo łączysz się z wieloma narzędziami.

W przyszłości Azure AI Foundry ma usprawnić współpracę agentów i organizację zadań. Dzięki temu Twoja automatyzacja stanie się inteligentniejsza i bardziej niezawodna. Korzystając z tej platformy, wspierasz innowacyjność organizacji i zwiększasz produktywność dzięki inteligentnej pracy zespołowej.

Najważniejsze wnioski

Czym jest system wieloagentowy?

System wieloagentowy składa się z wielu agentów, które współpracują ze sobą. Pomagają rozwiązywać problemy lub wykonywać zadania. Każdy agent ma własne zadanie, dzięki czemu lepiej się uzupełniają i osiągają dobry wynik.

Jak Azure AI Foundry wspiera systemy wieloagentowe?

Azure AI Foundry udostępnia narzędzia i modele do budowania, zarządzania i ulepszania systemów wieloagentowych. Ułatwia płynną współpracę agentów i automatyzuje złożone zadania.

Czy mogę dostosować agentów w Azure AI Foundry?

Tak, agentów w Azure AI Foundry można zmieniać. Możesz określić ich zadania, umiejętności oraz sposób interakcji zgodnie z potrzebami organizacji. Dzięki temu będą działać najlepiej, jak potrafią.

Jakie są korzyści z używania systemów wieloagentowych?

Systemy wieloagentowe usprawniają automatyzację, poprawiają działanie procesów i przyspieszają realizację zadań. Pomagają też zwiększyć dokładność i lepiej zarządzać zasobami w różnych procesach.

Czy do korzystania z Azure AI Foundry potrzebne jest programowanie?

Nie, z Azure AI Foundry można korzystać bez kodowania. Platforma oferuje konfigurację bez kodu, dzięki czemu łatwo utworzysz i zarządzisz systemami wieloagentowymi, nie znając zaawansowanego programowania.

🎧 Posłuchaj tego odcinka

Chcesz praktycznego wyjaśnienia tematu Build Reliable Intune and Entra ID Agents? Ten odcinek w przystępny sposób omawia zagadnienie i pokazuje, dlaczego ma znaczenie dla Microsoft 365, Azure, Power Platform, bezpieczeństwa, AI i nowoczesnej pracy. Aby poznać te koncepcje w pełni, koniecznie sprawdź powiązany odcinek podcastu: Build Reliable Intune and Entra ID Agents with Azure AI Foundry.

Posłuchaj tego odcinka, jeśli chcesz:

Zrozumieć kluczowe koncepcje stojące za tematem Build Reliable Intune and Entra ID Agents
Zobaczyć, jak temat wpisuje się w szerszy ekosystem technologii Microsoft
Poznać, gdzie może przynieść praktyczną wartość dla Twojej organizacji

Może Cię zainteresować także te odcinki M365 FM:

Odkryj więcej praktycznych rozmów o technologiach Microsoft na M365 FM.