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एआई एजेंट फ्रेमवर्क्स का अन्वेषण

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एआई एजेंट फ्रेमवर्क्स का अन्वेषण

एआई एजेंट फ्रेमवर्क्स सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म हैं जो एआई एजेंट्स को बनाने, तैनात करने और प्रबंधित करने की प्रक्रिया को सरल बनाते हैं। ये फ्रेमवर्क्स डेवलपर्स को पहले से निर्मित घटक, अमूर्तता और उपकरण प्रदान करते हैं जो जटिल एआई सिस्टम के विकास को सुव्यवस्थित करते हैं।

ये फ्रेमवर्क्स डेवलपर्स को एआई एजेंट विकास में सामान्य चुनौतियों के लिए मानकीकृत दृष्टिकोण प्रदान करके उनके अनुप्रयोगों के अनूठे पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करते हैं। वे एआई सिस्टम बनाने में स्केलेबिलिटी, पहुंच और दक्षता को बढ़ाते हैं।

परिचय

इस पाठ में शामिल होगा:

सीखने के लक्ष्य

इस पाठ के लक्ष्य हैं कि आप समझ सकें:

एआई एजेंट फ्रेमवर्क्स क्या हैं और वे डेवलपर्स को क्या करने में सक्षम बनाते हैं?

पारंपरिक एआई फ्रेमवर्क्स आपके ऐप्स में एआई को एकीकृत करने और इन ऐप्स को निम्नलिखित तरीकों से बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं:

यह सब बहुत अच्छा लगता है, तो हमें एआई एजेंट फ्रेमवर्क की आवश्यकता क्यों है?

एआई एजेंट फ्रेमवर्क्स केवल एआई फ्रेमवर्क्स से अधिक का प्रतिनिधित्व करते हैं। इन्हें ऐसे बुद्धिमान एजेंट्स बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो उपयोगकर्ताओं, अन्य एजेंट्स और पर्यावरण के साथ बातचीत कर सकते हैं ताकि विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त किया जा सके। ये एजेंट्स स्वायत्त व्यवहार प्रदर्शित कर सकते हैं, निर्णय ले सकते हैं, और बदलती परिस्थितियों के अनुकूल हो सकते हैं। आइए एआई एजेंट फ्रेमवर्क्स द्वारा सक्षम की गई कुछ प्रमुख क्षमताओं पर नज़र डालें:

संक्षेप में, एजेंट्स आपको अधिक करने की अनुमति देते हैं, स्वचालन को अगले स्तर तक ले जाते हैं, और अधिक बुद्धिमान सिस्टम बनाने में सक्षम बनाते हैं जो अपने पर्यावरण से सीख सकते हैं और अनुकूल हो सकते हैं।

एजेंट की क्षमताओं को जल्दी से प्रोटोटाइप, पुनरावृत्त, और सुधारने के लिए कैसे करें?

यह एक तेजी से बदलता हुआ क्षेत्र है, लेकिन अधिकांश एआई एजेंट फ्रेमवर्क्स में कुछ सामान्य चीजें होती हैं जो आपको जल्दी से प्रोटोटाइप और पुनरावृत्त करने में मदद कर सकती हैं, जैसे मॉड्यूल घटक, सहयोगी उपकरण, और वास्तविक समय में सीखना। आइए इनमें गहराई से जाएं:

मॉड्यूल घटकों का उपयोग करें

Microsoft Semantic Kernel और LangChain जैसे एसडीके प्री-बिल्ट घटक प्रदान करते हैं जैसे एआई कनेक्टर्स, प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स, और मेमोरी प्रबंधन।

टीमें इनका उपयोग कैसे कर सकती हैं: टीमें इन घटकों को जल्दी से इकट्ठा कर सकती हैं ताकि बिना शुरुआत से शुरू किए एक कार्यात्मक प्रोटोटाइप बनाया जा सके, जिससे तेजी से प्रयोग और पुनरावृत्ति संभव हो सके।

यह व्यवहार में कैसे काम करता है: आप उपयोगकर्ता इनपुट से जानकारी निकालने के लिए एक प्री-बिल्ट पार्सर, डेटा स्टोर और पुनर्प्राप्त करने के लिए एक मेमोरी मॉड्यूल, और उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करने के लिए एक प्रॉम्प्ट जनरेटर का उपयोग कर सकते हैं, बिना इन घटकों को खरोंच से बनाने की आवश्यकता के।

उदाहरण कोड। आइए देखें कि आप Semantic Kernel Python और .Net के साथ प्री-बिल्ट एआई कनेक्टर का उपयोग कैसे कर सकते हैं जो उपयोगकर्ता इनपुट का जवाब देने के लिए ऑटो-फंक्शन कॉलिंग का उपयोग करता है:

# Semantic Kernel Python Example

import asyncio
from typing import Annotated

from semantic_kernel.connectors.ai import FunctionChoiceBehavior
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import AzureChatCompletion, AzureChatPromptExecutionSettings
from semantic_kernel.contents import ChatHistory
from semantic_kernel.functions import kernel_function
from semantic_kernel.kernel import Kernel

# Define a ChatHistory object to hold the conversation's context
chat_history = ChatHistory()
chat_history.add_user_message("I'd like to go to New York on January 1, 2025")


# Define a sample plugin that contains the function to book travel
class BookTravelPlugin:
    """A Sample Book Travel Plugin"""

    @kernel_function(name="book_flight", description="Book travel given location and date")
    async def book_flight(
        self, date: Annotated[str, "The date of travel"], location: Annotated[str, "The location to travel to"]
    ) -> str:
        return f"Travel was booked to {location} on {date}"

# Create the Kernel
kernel = Kernel()

# Add the sample plugin to the Kernel object
kernel.add_plugin(BookTravelPlugin(), plugin_name="book_travel")

# Define the Azure OpenAI AI Connector
chat_service = AzureChatCompletion(
    deployment_name="YOUR_DEPLOYMENT_NAME", 
    api_key="YOUR_API_KEY", 
    endpoint="https://<your-resource>.azure.openai.com/",
)

# Define the request settings to configure the model with auto-function calling
request_settings = AzureChatPromptExecutionSettings(function_choice_behavior=FunctionChoiceBehavior.Auto())


async def main():
    # Make the request to the model for the given chat history and request settings
    # The Kernel contains the sample that the model will request to invoke
    response = await chat_service.get_chat_message_content(
        chat_history=chat_history, settings=request_settings, kernel=kernel
    )
    assert response is not None

    """
    Note: In the auto function calling process, the model determines it can invoke the 
    `BookTravelPlugin` using the `book_flight` function, supplying the necessary arguments. 
    
    For example:

    "tool_calls": [
        {
            "id": "call_abc123",
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "BookTravelPlugin-book_flight",
                "arguments": "{'location': 'New York', 'date': '2025-01-01'}"
            }
        }
    ]

    Since the location and date arguments are required (as defined by the kernel function), if the 
    model lacks either, it will prompt the user to provide them. For instance:

    User: Book me a flight to New York.
    Model: Sure, I'd love to help you book a flight. Could you please specify the date?
    User: I want to travel on January 1, 2025.
    Model: Your flight to New York on January 1, 2025, has been successfully booked. Safe travels!
    """

    print(f"`{response}`")
    # Example AI Model Response: `Your flight to New York on January 1, 2025, has been successfully booked. Safe travels! ✈️🗽`

    # Add the model's response to our chat history context
    chat_history.add_assistant_message(response.content)


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

// Semantic Kernel C# example

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
using System.ComponentModel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AzureOpenAI;

ChatHistory chatHistory = [];
chatHistory.AddUserMessage("I'd like to go to New York on January 1, 2025");

var kernelBuilder = Kernel.CreateBuilder();
kernelBuilder.AddAzureOpenAIChatCompletion(
    deploymentName: "NAME_OF_YOUR_DEPLOYMENT",
    apiKey: "YOUR_API_KEY",
    endpoint: "YOUR_AZURE_ENDPOINT"
);
kernelBuilder.Plugins.AddFromType<BookTravelPlugin>("BookTravel"); 
var kernel = kernelBuilder.Build();

var settings = new AzureOpenAIPromptExecutionSettings()
{
    FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()
};

var chatCompletion = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();

var response = await chatCompletion.GetChatMessageContentAsync(chatHistory, settings, kernel);

/*
Behind the scenes, the model recognizes the tool to call, what arguments it already has (location) and (date)
{

"tool_calls": [
    {
        "id": "call_abc123",
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "BookTravelPlugin-book_flight",
            "arguments": "{'location': 'New York', 'date': '2025-01-01'}"
        }
    }
]
*/

Console.WriteLine(response.Content);
chatHistory.AddMessage(response!.Role, response!.Content!);

// Example AI Model Response: Your flight to New York on January 1, 2025, has been successfully booked. Safe travels! ✈️🗽

// Define a plugin that contains the function to book travel
public class BookTravelPlugin
{
    [KernelFunction("book_flight")]
    [Description("Book travel given location and date")]
    public async Task<string> BookFlight(DateTime date, string location)
    {
        return await Task.FromResult( $"Travel was booked to {location} on {date}");
    }
}

इस उदाहरण से आप देख सकते हैं कि आप उपयोगकर्ता इनपुट से प्रमुख जानकारी निकालने के लिए प्री-बिल्ट पार्सर का उपयोग कैसे कर सकते हैं, जैसे उड़ान बुकिंग अनुरोध की उत्पत्ति, गंतव्य, और तारीख। यह मॉड्यूल दृष्टिकोण आपको उच्च-स्तरीय तर्क पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

सहयोगी उपकरणों का लाभ उठाएं

CrewAI, Microsoft AutoGen, और Semantic Kernel जैसे फ्रेमवर्क्स कई एजेंट्स बनाने की सुविधा प्रदान करते हैं जो एक साथ काम कर सकते हैं।

टीमें इनका उपयोग कैसे कर सकती हैं: टीमें विशिष्ट भूमिकाओं और कार्यों के साथ एजेंट्स डिज़ाइन कर सकती हैं, जिससे सहयोगी वर्कफ़्लो का परीक्षण और परिष्कृत करना और समग्र सिस्टम दक्षता में सुधार करना संभव हो सके।

यह व्यवहार में कैसे काम करता है: आप एजेंट्स की एक टीम बना सकते हैं जहां प्रत्येक एजेंट का एक विशेष कार्य होता है, जैसे डेटा पुनर्प्राप्ति, विश्लेषण, या निर्णय लेना। ये एजेंट्स संवाद कर सकते हैं और जानकारी साझा कर सकते हैं ताकि एक सामान्य लक्ष्य प्राप्त किया जा सके, जैसे उपयोगकर्ता प्रश्न का उत्तर देना या कार्य पूरा करना।

उदाहरण कोड (AutoGen):

# creating agents, then create a round robin schedule where they can work together, in this case in order

# Data Retrieval Agent
# Data Analysis Agent
# Decision Making Agent

agent_retrieve = AssistantAgent(
    name="dataretrieval",
    model_client=model_client,
    tools=[retrieve_tool],
    system_message="Use tools to solve tasks."
)

agent_analyze = AssistantAgent(
    name="dataanalysis",
    model_client=model_client,
    tools=[analyze_tool],
    system_message="Use tools to solve tasks."
)

# conversation ends when user says "APPROVE"
termination = TextMentionTermination("APPROVE")

user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", input_func=input)

team = RoundRobinGroupChat([agent_retrieve, agent_analyze, user_proxy], termination_condition=termination)

stream = team.run_stream(task="Analyze data", max_turns=10)
# Use asyncio.run(...) when running in a script.
await Console(stream)

पिछले कोड में आप देख सकते हैं कि आप एक कार्य कैसे बना सकते हैं जिसमें कई एजेंट्स डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक साथ काम करते हैं। प्रत्येक एजेंट एक विशिष्ट कार्य करता है, और कार्य को एजेंट्स को समन्वयित करके वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए निष्पादित किया जाता है। समर्पित एजेंट्स के साथ विशेष भूमिकाओं को बनाकर, आप कार्य दक्षता और प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।

वास्तविक समय में सीखें

उन्नत फ्रेमवर्क्स वास्तविक समय संदर्भ समझ और अनुकूलन के लिए क्षमताएं प्रदान करते हैं।

टीमें इनका उपयोग कैसे कर सकती हैं: टीमें फीडबैक लूप्स लागू कर सकती हैं जहां एजेंट्स इंटरैक्शन से सीखते हैं और अपने व्यवहार को गतिशील रूप से समायोजित करते हैं, जिससे क्षमताओं में निरंतर सुधार और परिष्करण होता है।

यह व्यवहार में कैसे काम करता है: एजेंट्स उपयोगकर्ता फीडबैक, पर्यावरणीय डेटा, और कार्य परिणामों का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि अपने ज्ञान आधार को अपडेट कर सकें, निर्णय लेने के एल्गोरिदम को समायोजित कर सकें, और समय के साथ प्रदर्शन में सुधार कर सकें। यह पुनरावृत्त सीखने की प्रक्रिया एजेंट्स को बदलती परिस्थितियों और उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के अनुकूल होने में सक्षम बनाती है, जिससे समग्र सिस्टम प्रभावशीलता बढ़ती है।

AutoGen, Semantic Kernel और Azure AI Agent Service फ्रेमवर्क्स के बीच क्या अंतर हैं?

इन फ्रेमवर्क्स की तुलना करने के कई तरीके हैं, लेकिन आइए उनके डिज़ाइन, क्षमताओं, और लक्षित उपयोग मामलों के संदर्भ में कुछ प्रमुख अंतर देखें:

AutoGen

AutoGen Microsoft Research के AI Frontiers Lab द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। यह इवेंट-ड्रिवन, वितरित एजेंटिक अनुप्रयोगों पर केंद्रित है, जो कई LLMs और SLMs, टूल्स, और उन्नत मल्टी-एजेंट डिज़ाइन पैटर्न को सक्षम करता है।

AutoGen एजेंट्स के मुख्य अवधारणा के इर्द-गिर्द बनाया गया है, जो स्वायत्त संस्थाएं हैं जो अपने पर्यावरण को समझ सकती हैं, निर्णय ले सकती हैं, और विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कार्रवाई कर सकती हैं। एजेंट्स असिंक्रोनस संदेशों के माध्यम से संवाद करते हैं, जिससे वे स्वतंत्र रूप से और समानांतर में काम कर सकते हैं, सिस्टम स्केलेबिलिटी और उत्तरदायित्व को बढ़ाते हैं।

एजेंट्स अभिनेता मॉडल पर आधारित हैं। Wikipedia के अनुसार, एक अभिनेता समानांतर गणना का मूल निर्माण खंड है। प्राप्त संदेश के जवाब में, एक अभिनेता स्थानीय निर्णय ले सकता है, अधिक अभिनेताओं को बना सकता है, अधिक संदेश भेज सकता है, और प्राप्त अगले संदेश का जवाब देने का तरीका निर्धारित कर सकता है।

उपयोग के मामले: कोड जनरेशन, डेटा विश्लेषण कार्यों को स्वचालित करना, और योजना और अनुसंधान कार्यों के लिए कस्टम एजेंट्स बनाना।

AutoGen के कुछ महत्वपूर्ण मुख्य अवधारणाएं यहां दी गई हैं:

तो यह था Semantic Kernel फ्रेमवर्क का मूल परिचय, अब Agent Framework के बारे में बात करते हैं।

Azure AI Agent Service

Azure AI Agent Service हाल ही में Microsoft Ignite 2024 में पेश किया गया था। यह AI एजेंटों को अधिक लचीले मॉडल के साथ विकसित और तैनात करने की अनुमति देता है, जैसे कि सीधे ओपन-सोर्स LLMs जैसे Llama 3, Mistral, और Cohere को कॉल करना।

Azure AI Agent Service मजबूत एंटरप्राइज सुरक्षा तंत्र और डेटा संग्रहण विधियां प्रदान करता है, जो इसे एंटरप्राइज एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त बनाता है।

यह AutoGen और Semantic Kernel जैसे मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क के साथ तुरंत काम करता है।

यह सेवा वर्तमान में Public Preview में है और एजेंट बनाने के लिए Python और C# का समर्थन करती है।

Semantic Kernel Python का उपयोग करके, हम एक यूजर-डिफाइंड प्लगइन के साथ Azure AI Agent बना सकते हैं:

import asyncio
from typing import Annotated

from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential

from semantic_kernel.agents import AzureAIAgent, AzureAIAgentSettings, AzureAIAgentThread
from semantic_kernel.contents import ChatMessageContent
from semantic_kernel.contents import AuthorRole
from semantic_kernel.functions import kernel_function


# Define a sample plugin for the sample
class MenuPlugin:
    """A sample Menu Plugin used for the concept sample."""

    @kernel_function(description="Provides a list of specials from the menu.")
    def get_specials(self) -> Annotated[str, "Returns the specials from the menu."]:
        return """
        Special Soup: Clam Chowder
        Special Salad: Cobb Salad
        Special Drink: Chai Tea
        """

    @kernel_function(description="Provides the price of the requested menu item.")
    def get_item_price(
        self, menu_item: Annotated[str, "The name of the menu item."]
    ) -> Annotated[str, "Returns the price of the menu item."]:
        return "$9.99"


async def main() -> None:
    ai_agent_settings = AzureAIAgentSettings.create()

    async with (
        DefaultAzureCredential() as creds,
        AzureAIAgent.create_client(
            credential=creds,
            conn_str=ai_agent_settings.project_connection_string.get_secret_value(),
        ) as client,
    ):
        # Create agent definition
        agent_definition = await client.agents.create_agent(
            model=ai_agent_settings.model_deployment_name,
            name="Host",
            instructions="Answer questions about the menu.",
        )

        # Create the AzureAI Agent using the defined client and agent definition
        agent = AzureAIAgent(
            client=client,
            definition=agent_definition,
            plugins=[MenuPlugin()],
        )

        # Create a thread to hold the conversation
        # If no thread is provided, a new thread will be
        # created and returned with the initial response
        thread: AzureAIAgentThread | None = None

        user_inputs = [
            "Hello",
            "What is the special soup?",
            "How much does that cost?",
            "Thank you",
        ]

        try:
            for user_input in user_inputs:
                print(f"# User: '{user_input}'")
                # Invoke the agent for the specified thread
                response = await agent.get_response(
                    messages=user_input,
                    thread_id=thread,
                )
                print(f"# {response.name}: {response.content}")
                thread = response.thread
        finally:
            await thread.delete() if thread else None
            await client.agents.delete_agent(agent.id)


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

मुख्य अवधारणाएँ

Azure AI Agent Service की निम्नलिखित मुख्य अवधारणाएँ हैं:

उपयोग के मामले: Azure AI Agent Service को सुरक्षित, स्केलेबल, और लचीले AI एजेंट तैनाती की आवश्यकता वाले एंटरप्राइज एप्लिकेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इन फ्रेमवर्क्स में क्या अंतर है?

ऐसा लगता है कि इन फ्रेमवर्क्स में काफी ओवरलैप है, लेकिन उनके डिज़ाइन, क्षमताओं, और लक्षित उपयोग मामलों के संदर्भ में कुछ प्रमुख अंतर हैं:

अब भी तय नहीं कर पा रहे कि कौन सा चुनें?

उपयोग के मामले

आइए कुछ सामान्य उपयोग मामलों के माध्यम से आपकी मदद करने की कोशिश करते हैं:

प्रश्न: मैं प्रयोग कर रहा हूं, सीख रहा हूं और प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट एजेंट एप्लिकेशन बना रहा हूं, और मैं जल्दी से निर्माण और प्रयोग करना चाहता हूं।

उत्तर: AutoGen इस परिदृश्य के लिए एक अच्छा विकल्प होगा, क्योंकि यह इवेंट-ड्रिवन, वितरित एजेंटिक एप्लिकेशन पर केंद्रित है और उन्नत मल्टी-एजेंट डिज़ाइन पैटर्न का समर्थन करता है।

प्रश्न: AutoGen को Semantic Kernel और Azure AI Agent Service से बेहतर विकल्प क्या बनाता है?

उत्तर: AutoGen विशेष रूप से इवेंट-ड्रिवन, वितरित एजेंटिक एप्लिकेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे कोड जनरेशन और डेटा विश्लेषण कार्यों को स्वचालित करने के लिए उपयुक्त बनाता है। यह जटिल मल्टी-एजेंट सिस्टम को कुशलतापूर्वक बनाने के लिए आवश्यक टूल्स और क्षमताएं प्रदान करता है।

प्रश्न: लगता है Azure AI Agent Service भी यहां काम कर सकता है, इसमें कोड जनरेशन और अन्य टूल्स हैं?

उत्तर: हां, Azure AI Agent Service एजेंटों के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म सेवा है और इसमें कई मॉडल, Azure AI Search, Bing Search और Azure Functions के लिए बिल्ट-इन क्षमताएं हैं। यह Foundry Portal में आपके एजेंटों को बनाना और उन्हें बड़े पैमाने पर तैनात करना आसान बनाता है।

प्रश्न: मैं अभी भी उलझन में हूं, बस एक विकल्प बता दीजिए।

उत्तर: एक अच्छा विकल्प है कि आप पहले Semantic Kernel में अपना एप्लिकेशन बनाएं और फिर Azure AI Agent Service का उपयोग करके अपने एजेंट को तैनात करें। यह दृष्टिकोण आपको अपने एजेंटों को आसानी से बनाए रखने की अनुमति देता है, जबकि Semantic Kernel में मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने की शक्ति का लाभ उठाता है। इसके अलावा, Semantic Kernel में AutoGen के लिए एक कनेक्टर है, जिससे दोनों फ्रेमवर्क्स को एक साथ उपयोग करना आसान हो जाता है।

आइए इन फ्रेमवर्क्स के मुख्य अंतर को एक तालिका में संक्षेप करें:

फ्रेमवर्क फोकस मुख्य अवधारणाएँ उपयोग के मामले
AutoGen इवेंट-ड्रिवन, वितरित एजेंटिक एप्लिकेशन एजेंट, पर्सनास, फंक्शन्स, डेटा कोड जनरेशन, डेटा विश्लेषण कार्य
Semantic Kernel मानव-जैसे टेक्स्ट कंटेंट को समझना और जनरेट करना एजेंट, मॉड्यूलर घटक, सहयोग प्राकृतिक भाषा समझना, कंटेंट जनरेशन
Azure AI Agent Service लचीले मॉडल, एंटरप्राइज सुरक्षा, कोड जनरेशन, टूल कॉलिंग मॉड्यूलरिटी, सहयोग, प्रक्रिया ऑर्केस्ट्रेशन सुरक्षित, स्केलेबल, और लचीले AI एजेंट तैनाती

इन फ्रेमवर्क्स के लिए आदर्श उपयोग का मामला क्या है?

क्या मैं अपने मौजूदा Azure इकोसिस्टम टूल्स को सीधे एकीकृत कर सकता हूं, या मुझे स्टैंडअलोन समाधान चाहिए?

उत्तर है हां, आप अपने मौजूदा Azure इकोसिस्टम टूल्स को सीधे Azure AI Agent Service के साथ एकीकृत कर सकते हैं, खासकर क्योंकि इसे अन्य Azure सेवाओं के साथ सहजता से काम करने के लिए बनाया गया है। उदाहरण के लिए, आप Bing, Azure AI Search, और Azure Functions को एकीकृत कर सकते हैं। Azure AI Foundry के साथ भी गहरा एकीकरण है।

AutoGen और Semantic Kernel के लिए, आप Azure सेवाओं के साथ भी एकीकृत कर सकते हैं, लेकिन इसके लिए आपको अपने कोड से Azure सेवाओं को कॉल करना पड़ सकता है। एक और तरीका है Azure SDKs का उपयोग करके अपने एजेंटों से Azure सेवाओं के साथ इंटरैक्ट करना। इसके अलावा, जैसा कि पहले बताया गया, आप AutoGen या Semantic Kernel में बनाए गए एजेंटों के लिए Azure AI Agent Service को ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में उपयोग कर सकते हैं, जिससे Azure इकोसिस्टम तक आसान पहुंच मिलती है।

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संदर्भ

पिछला पाठ

AI एजेंट्स और उनके उपयोग के मामलों का परिचय

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अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।

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