Présentation du service Azure AI Foundry Agent pour faire évoluer vos agents IA - BRK102

Aperçu

Découvrez comment le service Azure AI Foundry Agent permet une intégration d'agents IA évolutive, avec des exemples concrets du système multi-agents de Thermo Fisher et des stratégies de mise en œuvre pratiques.

Programme

• Introduction au cours
Aperçu du service d'agent Azure AI Foundry
Objectifs du cours et résultats d'apprentissage
• Comprendre les agents IA
Définition et rôle des agents IA
Types et cas d'utilisation des agents IA
• Aperçu du service d'agent Azure AI Foundry
Principales fonctionnalités et capacités
Intégration avec la plateforme cloud Azure
• Intégration évolutive des agents IA
Concepts de scalabilité dans les agents IA
Avantages d'utiliser Azure AI Foundry pour le scaling
• Étude de cas : Système multi-agent de Thermo Fisher
Contexte et objectifs
Architecture et mise en œuvre
Leçons apprises et meilleures pratiques
• Stratégies de mise en œuvre pratique
Conception d'architectures d'agent IA avec Azure AI Foundry
Déploiement et gestion des agents IA
Techniques de surveillance et d'optimisation
• Atelier pratique
Mise en place d'un agent IA avec Azure AI Foundry
Simulation et test de la scalabilité de l'agent
• Défis et solutions
Défis courants dans le déploiement des agents IA
Solutions et conseils de dépannage
• Tendances futures et innovations
Tendances émergentes dans la technologie des agents IA
Directions futures pour Azure AI Foundry
• Conclusion et prochaines étapes
Récapitulatif des concepts clés
Ressources pour apprendre en continu
Opportunités de certification et d'avancement
• Session de questions-réponses
Répondre aux questions des participants
Partage d'informations et d'expériences

Sujets

Programmation