Schnellstart: Optimieren eines gehosteten Agents (Vorschau)

In dieser Schnellstartanleitung stellen Sie den Optimierungsbeispiel-Agent bereit, führen den Agent-Optimierer aus, um seine Anweisungen zu verbessern und den Gewinnerkandidaten bereitzustellen.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, benötigen Sie Folgendes:

• Ein Azure abonnement-Create one for free.

• azd CLI (Azure Developer CLI).

• Azure CLI für die Authentifizierung.

• Die microsoft.foundry-Erweiterung für azd (Version 0.1.40-preview oder höher der Abhängigkeit azure.ai.agents):

  azd ext install microsoft.foundry
  

  Wenn bereits installiert, führen Sie ein Upgrade durch:

  azd ext upgrade microsoft.foundry
  

• Ihr Azure-Abonnement muss sich in der Zulassungsliste für den Agent-Optimierer befinden. Wenden Sie sich an Ihren Microsoft Vertreter, um Zugriff anzufordern.

Schritt 1: Erstellen des Projekts

Initialisieren Sie ein neues Projekt aus der Optimierungsbeispielvorlage:

mkdir my-agent && cd my-agent
azd ai agent init -m https://github.com/microsoft-foundry/foundry-samples/blob/main/samples/python/hosted-agents/bring-your-own/responses/optimization-customer-support/agent.manifest.yaml .

Der interaktive Ablauf fragt nach Ihrem Azure-Abonnement, der Region und den Einstellungen für die Modellbereitstellung. Es generiert agent.yaml, .agent_configs/baseline/, Evaluierungsdatensatz und Infrastrukturdateien.

Schritt 2: Provisionieren und bereitstellen

Authentifizieren und Bereitstellen der Azure-Ressourcen:

az login
azd auth login
azd provision

Die Bereitstellung dauert etwa zwei Minuten und erstellt ein Foundry-Konto, ein Projekt, eine Azure Container Registry und Modellbereitstellungen.

Bereitstellen des Agents:

azd deploy

Testen Sie die Bereitstellung:

azd ai agent invoke "What is 2+2?"

Schritt 3: Generieren einer Evaluierungssuite und Optimierung

Generieren Sie ein Auswertungs-Dataset und Evaluatoren für Ihren Agenten:

azd ai agent eval generate

Dieser Schritt erstellt eval.yaml, einen Testdatensatz und Auswerter für die Bewertung auf Grundlage der Anweisungen Ihres Agenten. Der Optimierer verwendet diese Dateien, um die Verbesserung zu messen.

Führen Sie den Optimierer aus:

azd ai agent optimize --max-candidates 2

Die CLI fordert Sie auf, ein Optimierungsmodell auszuwählen. Um die Eingabeaufforderung zu überspringen, übergeben Sie sie direkt:

azd ai agent optimize --max-candidates 2 --optimize-model gpt-5

Die CLI erkennt Ihren Agenten aus agent.yaml und verwendet das generierte eval.yaml automatisch. Bei zwei Kandidaten wird die Optimierung in der Regel in etwa 8 Minuten abgeschlossen. Der Fortschritt in Echtzeit wird angezeigt:

Optimizing agent "customer-support-py"...
  Config: eval.yaml
  Baseline saved to .agent_configs/baseline/metadata.yaml
  Job ID: opt_162bd0f09....
  Status: pending
  Portal: <OPTIMIZATION-JOB-URL>

Verwenden Sie die Portal-URL, um Ihren Auftrag im Foundry-Portal zu verfolgen.

Das Eval-Modell bewertet jede Antwort (jedes Chat-Vervollständigungsmodell funktioniert). Das Optimierungsmodell (--optimize-model) generiert verbesserte Kandidaten und muss aus der unterstützten Liste (gpt-5 Family oder DeepSeek) stammen. Sie können optimization_model auch unter options: in eval.yaml festlegen, um das Flag nicht jedes Mal übergeben zu müssen.

Schritt 4: Stellen Sie den Gewinner bereit

Das ★ in der Ausgabe kennzeichnet den besten Kandidaten. Wenden Sie die optimierte Konfiguration lokal an, und stellen Sie folgendes bereit:

azd ai agent optimize apply --candidate <candidate-id>
azd deploy

Der apply-Befehl lädt die optimierte Konfiguration in .agent_configs/<candidate_id>/ herunter und aktualisiert Ihr agent.yaml, um die neuen Anweisungen zu verwenden. Der deploy Befehl stellt den optimierten Agent mithilfe von Code Deploy live bereit.

Rufen Sie Ihren Agent auf, um die Verbesserung zu überprüfen:

azd ai agent invoke "What is your return policy?"

Sie können auch eine Bewertung ausführen, um die Bewertungsverbesserung zu bestätigen:

azd ai agent eval run

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie mit dem Experimentieren fertig sind, löschen Sie die bereitgestellten Ressourcen:

azd down --force --purge

Problembehandlung

Was Sie gelernt haben

In dieser Schnellstartanleitung führen Sie die folgenden Schritte aus:

• Stellen Sie den Beispiel-Agent für die Optimierung mithilfe der Vorlage für den Kundensupport bereit.
• Führen Sie den Agent-Optimierer aus, um die Agentanweisungen automatisch zu verbessern.
• Stellte den Gewinnerkandidaten bereit und überprüfte die Verbesserung.

Nächste Schritte

• Übersicht über den Agent-Optimierer
• Erstellen eines benutzerdefinierten Auswertungsdatensatzes
• Optimieren von Agentenanweisungen, Fähigkeiten, Tools und Modellen
• Machen Sie Ihren Agent-Optimierer bereit
• Ausführen von Agent-Auswertungen mit der azd CLI