Grundlegendes zu KI-Agents und dem Microsoft Foundry Agent Service
Ein KI-Agent ist ein Softwaredienst, der generative KI verwendet, um Aufgaben im Auftrag von Benutzern oder anderen Programmen zu verstehen und auszuführen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Anwendungen, die vordefinierten Regeln folgen, können KI-Agents unabhängig voneinander arbeiten, indem sie Kontext verstehen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Diese Agents kombinieren erweiterte KI-Modelle mit spezialisierten Tools, um intelligente Automatisierung zu erstellen, die sich an verschiedene Szenarien anpasst.
Die Entwicklung der generativen KI ermöglicht es Agenten, sich intelligent in unserem Auftrag zu verhalten und zu transformieren, wie wir KI in Geschäftsprozesse und Anwendungen integrieren. Das Verständnis, was KI-Agents sind und wie sie verwendet werden, ist entscheidend für die Automatisierung von Aufgaben, das Treffen fundierter Entscheidungen und die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit.
Warum KI-Agents nützlich sind
KI-Agents bieten einen erheblichen Nutzen über mehrere Dimensionen hinweg:
Automatisierung von Routineaufgaben - KI-Agenten übernehmen sich wiederholende und alltägliche Aktivitäten, damit menschliche Mitarbeiter sich auf strategische und kreative Arbeit konzentrieren können. Dies führt zu messbaren Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen.
Verbesserte Entscheidungsfindung – Durch die Verarbeitung großer Datenmengen und die Bereitstellung von Erkenntnissen unterstützen KI-Agenten eine bessere Entscheidungsfindung. Sie können Trends analysieren, Ergebnisse vorhersagen und Empfehlungen basierend auf Echtzeitinformationen anbieten. Im Gegensatz zu einfachen Chatmodellen, die nur Text generieren, verwenden KI-Agents erweiterte Algorithmen und maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen autonom zu treffen.
Skalierbarkeit – KI-Agenten skalieren Vorgänge ohne proportionale Zunahme der Personalressourcen. Organisationen können ihre Funktionen erweitern, ohne die Betriebskosten erheblich zu erhöhen.
24/7 Verfügbarkeit - Wie alle Software funktionieren KI-Agents kontinuierlich ohne Unterbrechungen, um sicherzustellen, dass Aufgaben zeitnah abgeschlossen werden und Dienste rund um die Uhr verfügbar bleiben.
Beispiele für Anwendungsfälle für KI-Agents
KI-Agents haben unterschiedliche Anwendungen in verschiedenen Branchen:
Persönliche Produktivitätsmitarbeiter
Persönliche Produktivitäts-Agents unterstützen tägliche Aufgaben wie das Planen von Besprechungen, das Senden von E-Mails und das Verwalten von to-do Listen. Microsoft 365 Copilot hilft Benutzern, Dokumente zu entwerfen, Präsentationen zu erstellen und Daten innerhalb der Microsoft Office Suite zu analysieren.
Recherche-Agents
Forschungsmitarbeiter überwachen kontinuierlich Trends, sammeln Daten und generieren Berichte. Finanzdienstleistungen nutzen sie, um die Aktienleistung nachzuverfolgen, Organisationen im Gesundheitswesen bleiben mit medizinischen Forschungsergebnissen auf dem laufenden, und Marketingteams analysieren das Verbraucherverhalten.
Vertriebs-Agents
Vertriebsmitarbeiter automatisieren die Leadgenerierung und Qualifizierung. Sie recherchieren potenzielle Leads, senden personalisierte Nachverfolgungsnachrichten und planen Verkaufsanrufe. Mit dieser Automatisierung können Vertriebsteams sich auf das Schließen von Deals und nicht auf administrative Aufgaben konzentrieren.
Kundendienst-Agents
Kundendienst-Agents verarbeiten Routineanfragen, stellen Informationen bereit und lösen häufige Probleme. Integriert in Chatbots auf Websites oder Messaging-Plattformen bieten sie sofortigen Support. Beispielsweise verwendet Cineplex einen KI-Agenten zum Verarbeiten von Erstattungsanfragen, wodurch die Verarbeitungszeit erheblich reduziert und die Kundenzufriedenheit verbessert wird.
Entwickler-Agents
Entwickler-Agents unterstützen Softwareentwicklungsaufgaben, einschließlich Codeüberprüfung, Fehlerkorrektur und Repositoryverwaltung. Sie aktualisieren automatisch Codebasen, schlagen Verbesserungen vor und stellen sicher, dass Codierungsstandards beibehalten werden. GitHub Copilot veranschaulicht diese Art von Agent.
Tipp
Weitere Informationen zu GitHub Copilot finden Sie unter GitHub Copilot Grundlagen Lernpfad.
Sicherheitsüberlegungen für KI-Agents
Da KI-Agents autonomer und in Unternehmenssysteme integriert werden, führen sie Sicherheitsüberlegungen über herkömmliche Anwendungsbedrohungen hinaus. Da Agents auf vertrauliche Daten zugreifen, Entscheidungen treffen und unabhängig handeln können, müssen Sie von Anfang an Sicherheitsrisiken berücksichtigen.
Zu den wichtigsten Sicherheitsrisiken gehören:
| Risikobereich | Beschreibung | Beispielwirkung |
|---|---|---|
| Datenlecks und Datenschutzexposition | Agents greifen häufig auf vertrauliche Geschäfts- oder Benutzerdaten zu. Ohne ordnungsgemäße Steuerelemente können sie unbeabsichtigt vertrauliche Informationen verfügbar machen. | Ein Agent, der interne Dateien zusammenfasst, enthält versehentlich private Daten in Kundenantworten. |
| Eingabeaufforderungs- und Manipulationsangriffe | Böswillige Benutzer erstellen Eingaben, die das beabsichtigte Verhalten eines Agents außer Kraft setzen, sie dazu verleiten, Daten einzublenden oder nicht autorisierte Aktionen auszuführen. | Ausgeblendete Anweisungen in einer Nachricht führen dazu, dass der Agent Systemanmeldeinformationen offenlegt. |
| Nicht autorisierte Zugriffs- und Berechtigungseskalation | Mit schwachen Authentifizierungs- oder Zugriffssteuerungen können Agents oder böswillige Akteure, die sie steuern, auf Systeme zugreifen, die sie nicht verwenden sollten. | Ein Agent, der mit einem CRM-Tool verbunden ist, führt Aktionen auf Administratorebene aus, z. B. das Exportieren oder Löschen von Datensätzen. |
| Datenvergiftung | Angreifer beschädigten Schulungen oder Kontextdaten, was dazu führt, dass Agenten voreingenommene, falsche oder unsichere Entscheidungen treffen. | Ein vergiftetes Dataset bewirkt, dass ein Kundendienstmitarbeiter schädliche Inhalte empfehlen kann. |
| Sicherheitsanfälligkeiten in Der Lieferkette | Agents verlassen sich auf externe APIs, Plug-Ins oder Modellendpunkte, um die Angriffsfläche zu erweitern. | Ein kompromittiertes Drittanbieter-Plug-In fügt schädlichen Code in den Workflow des Agents ein. |
| Übermäßige Abhängigkeit von autonomen Aktionen | Hochautonomische Agents können unbeabsichtigte Aktionen ausführen, wenn sie nicht sorgfältig eingeschränkt oder überprüft werden. | Ein Agent sendet versehentlich Zahlungen oder veröffentlicht nicht überprüfte Inhalte. |
| Unzureichende Prüfbarkeit und Protokollierung | Ohne detaillierte Protokollierung ist es schwierig, Aktionen zu verfolgen oder böswilliges Verhalten frühzeitig zu erkennen. | Sicherheitsteams können datenmissbrauch aufgrund fehlender Aktivitätsprotokolle nicht identifizieren. |
| Modellinversion und Ausgabeleck | Angreifer können Modellausgaben ausnutzen, um vertrauliche Daten abzuleiten, die während der Schulung oder Aufforderung verwendet werden. | Wiederholte Abfragen extrahieren private Informationen aus einem für das Feinabstimmen genutzten Datensatz. |
Minderungsstrategien
Um diese Risiken zu verringern, übernehmen Sie einen sicherheitsbasierten Ansatz, der Folgendes umfasst:
- Erzwingen von rollenbasierten Zugriffssteuerungen (RBAC) und Minimalprinzip-Berechtigungen
- Hinzufügen von Eingabeaufforderungsfiltern und Validierungsebenen zum Verhindern von Einfügungsangriffen
- Sandboxing oder Gating vertraulicher Vorgänge hinter Genehmigungen mit Mensch-in-der-Schleife
- Verwalten der umfassenden Protokollierung und Rückverfolgbarkeit für alle Agentaktionen
- Regelmäßige Überwachung von Abhängigkeiten und Integrationen von Drittanbietern
- Kontinuierliches Neuausbilden und Validieren von Modellen, um Datendrift oder Vergiftungsversuche zu erkennen.
Indem Sie diese Praktiken frühzeitig in die Entwicklung einbetten, können Sie KI-Agenten sicher und mit Vertrauen in realen Umgebungen bereitstellen.
Übersicht über den Microsoft Foundry Agent Service
Der Microsoft Foundry Agent Service ist ein vollständig verwalteter Dienst, der Entwicklern die Möglichkeit gibt, hochwertige KI-Agents sicher zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren, ohne zugrunde liegende Compute- und Speicherressourcen zu verwalten. Mit dem Dienst können Sie Agents erstellen, die auf Ihre Anforderungen zugeschnitten sind, über benutzerdefinierte Anweisungen und erweiterte Tools.
Zuvor erforderte das Erstellen von agentähnlichen Erfahrungen erhebliche Codierungsaufwand mithilfe von Standard-APIs. Der Microsoft Foundry Agent Service verarbeitet die Komplexität über eine optimierte Schnittstelle, sodass Sie Agents über das Foundry-Portal oder in Ihren eigenen Anwendungen mit weniger als 50 Codezeilen erstellen können.
Agenttypen
Microsoft Foundry unterstützt zwei primäre Agentstypen:
Deklarative Agents – Agents, die durch Konfiguration und nicht über Code definiert wurden. Deklarative Agenten kommen in zwei Formen vor:
- Promptbasierte Agents – Ein einzelner Agent, der mit einem Modell, anweisungen, Tools und Eingabeaufforderungen konfiguriert ist. Dies ist der am häufigsten verwendete Typ und der Fokus dieses Moduls.
- Workflow-Agents – Multi-Agent-Orchestrierungen, die in YAML definiert sind und komplexe Szenarien ermöglichen, in denen mehrere Agents zusammenarbeiten, um Aufgaben auszuführen.
Gehostete Agents – Containerisierte Agents, die im Code erstellt und bereitgestellt werden und dann von der Foundry-Plattform gehostet werden. Gehostete Agents bieten Ihnen die vollständige Kontrolle über die Agentlogik und -ausführung, während die Plattform die Infrastruktur verwaltet.
Wenn Sie diese Agenttypen verstehen, können Sie den richtigen Ansatz für Ihre Szenarien auswählen. Dieses Modul konzentriert sich in erster Linie auf deklarative, prompt-basierte Agenten, die den einfachsten Einstieg ermöglichen.
Wichtige Features des Microsoft Foundry Agent Service
Der Dienst bietet mehrere leistungsstarke Funktionen:
Automatische Toolaufrufe – Der Dienst verarbeitet den gesamten Toolaufruflebenszyklus, einschließlich ausführung des Modells, Aufrufen von Tools und Zurückgeben von Ergebnissen. Dadurch wird komplexer Integrationscode überflüssig gemacht.
Sicher verwaltete Daten – Unterhaltungszustände werden über die Antwort-API sicher verwaltet, wodurch die Notwendigkeit für die manuelle Zustandsverwaltung entfernt wird.
Umfangreicher Toolkatalog – Ein umfassender Satz integrierter und Community-Tools erweitert die Agentenfunktionen über die Textgenerierung hinaus, einschließlich Codeausführung, Dateisuche, Websuche und Integrationen mit Azure-Diensten und externen APIs.
Modellauswahl – Wählen Sie aus verschiedenen KI-Modellen aus, um Ihren Leistungs- und Kostenanforderungen zu entsprechen.
Sicherheit auf Unternehmensniveau – Der Dienst stellt Datenschutz und Compliance mit sicherer Datenverarbeitung, schlüsselloser Authentifizierung und integrierten Inhaltssicherheitsfiltern sicher.
Customizierbare Speicherlösungen – Verwenden Sie plattformverwaltete Speicher, oder bringen Sie Ihren eigenen Azure Blob-Speicher für vollständige Sichtbarkeit und Kontrolle mit.
Observability and tracing – Integrierte Überwachungsfunktionen helfen Ihnen, das Verhalten des Agents nachzuverfolgen, Probleme zu debuggen und die Leistung in der Produktion zu optimieren.
Diese Features bieten eine optimierte und sichere Möglichkeit, KI-Agents zu erstellen und bereitzustellen, verglichen mit der Entwicklung mit der Inference-API direkt.
Hinweis
Sie können mehr über Agents im Allgemeinen mit dem Modul "Grundlagen von KI-Agents " erkunden.