Incorporación de herramientas al agente de Azure AI

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En Microsoft Agent Framework, las herramientas permiten que el agente de IA use las API y los servicios existentes para realizar tareas que no pudo realizar por sí solas. Las herramientas funcionan a través de llamadas a funciones, lo que permite a la inteligencia artificial solicitar y usar automáticamente funciones específicas. El marco enruta la solicitud a la función adecuada en el código base y devuelve los resultados al modelo de lenguaje grande (LLM) para que pueda generar una respuesta final.

Para habilitar las llamadas automáticas a funciones, las herramientas deben proporcionar detalles que describan cómo funcionan. La entrada, la salida y el propósito de la función deben describirse de forma que la inteligencia artificial pueda entender; de lo contrario, la inteligencia artificial no puede llamar a la función correctamente.

Uso de herramientas con Microsoft Foundry Agent

Microsoft Agent Framework admite herramientas de funciones personalizadas y herramientas integradas que están listas para usarse de forma predeterminada.

Herramientas integradas

Microsoft Foundry Agents incluye varias herramientas integradas que puede usar inmediatamente:

  • Intérprete de código: ejecuta código de Python para cálculos, análisis de datos y mucho más
  • Búsqueda de archivos: busca y analiza documentos
  • Búsqueda web : recupera información de Internet

Estas herramientas están disponibles automáticamente y no requieren ninguna configuración adicional.

Herramientas de función personalizadas

Al crear herramientas personalizadas para microsoft Foundry Agent, debe comprender varios conceptos clave:

  1. Utilizar el decorador de herramientas

    Cree una herramienta de función personalizada definiendo una función de Python y decorandola con el @tool decorador de Microsoft Agent Framework. Este decorador registra su función como una herramienta a la que puede llamar IA. El @tool decorador incluye parámetros para proporcionar un nombre y una descripción para la herramienta, así como el parámetro approval_mode para especificar si las invocaciones de herramientas requieren aprobación.

  2. Definición de función y anotaciones

    Cree la herramienta mediante la definición de una función normal de Python con anotaciones de tipo adecuadas. Use Annotated y Field desde Pydantic para proporcionar descripciones detalladas que ayuden a la inteligencia artificial a comprender el propósito de la función y a usar sus parámetros. Cuanto más descriptivas sean tus anotaciones, mejor la inteligencia artificial podrá comprender cuándo y cómo llamar a tu función.

  3. Añadir herramientas al agente

    Pase las funciones personalizadas a ChatAgent durante la creación mediante el tools parámetro . Puede agregar una sola función o una lista de varias funciones. El marco registra automáticamente estas funciones y hace que estén disponibles para que la inteligencia artificial llame.

  4. Invocación de herramientas a través de la conversación

    Una vez registradas las herramientas con el agente, no es necesario invocarlas manualmente. En su lugar, haga preguntas al agente o conceda tareas que requerirían naturalmente la funcionalidad de la herramienta. La inteligencia artificial determina automáticamente cuándo llamar a las herramientas en función del contexto de conversación y de las descripciones de la herramienta proporcionadas.

  5. Varias herramientas y orquestación

    Puede agregar varias herramientas a un solo agente y la inteligencia artificial elige automáticamente qué herramienta usar en función de la solicitud del usuario. El marco controla la orquestación, llamando a las funciones adecuadas y combinando sus resultados para proporcionar una respuesta completa.

Procedimientos recomendados para el desarrollo de herramientas

  • Descripciones claras: escriba descripciones claras y detalladas para las funciones y los parámetros para ayudar a la inteligencia artificial a comprender su propósito.
  • Anotaciones de tipo: use indicaciones de tipo de Python adecuadas para especificar los tipos de entrada y salida esperados.
  • Control de errores: implemente el control de errores adecuado en las funciones de la herramienta para controlar correctamente las entradas inesperadas.
  • Devolver datos significativos: asegúrese de que las funciones devuelven datos que la inteligencia artificial puede usar eficazmente en sus respuestas.
  • Mantener las funciones centradas: diseñe cada herramienta para controlar una tarea específica en lugar de intentar realizar demasiadas cosas en una función.

Al seguir estos conceptos, puede ampliar microsoft Foundry Agent con herramientas integradas y personalizadas, lo que le permite interactuar con las API y realizar tareas avanzadas. Este enfoque hace que la inteligencia artificial sea más eficaz y capaz de controlar las aplicaciones reales de forma eficaz.