Microsoft Foundry für KI

Microsoft Foundry ist eine einheitliche Plattform-as-a-Service (PaaS) auf Unternehmensniveau zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von KI-Anwendungen und Agents. Es konsolidiert Modelle, die Orchestrierung von Agenten, Überwachungs- und Governance-Tools auf einer Plattform und bietet eine Infrastruktur und Sicherheit in Produktionsqualität.

Foundry bietet leistungsstarke Funktionen für Entwickler, einschließlich der Möglichkeit, aus einer breiten Palette von Modellen auszuwählen, diese Modelle zum Erstellen von Agents zu verwenden, diese Agents mit Tools zu verbinden und Wissen mithilfe von Foundry IQ, dem zentralen Verbindungspunkt für Datenquellen, zu integrieren.

Models

Foundry unterstützt Tausende von Modellen – einschließlich umfangreicher First-Party-, Drittanbieter- und Open-Source-Optionen – direkt aus dem einheitlichen Modellkatalog. Entwickler können auf von Azure gehostete OpenAI-Modelle wie die neueste GPT-5-Familie (GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-nano, GPT-5-chat/5.2-chat) zugreifen, die umfangreiche multimodale und Denkfähigkeiten bieten, neben spezialisierten Modellen von Anthropic (z. B. Claude Opus 4.6/4.5, Sonnet), Mistral, Cohere, Meta LLaMA, DeepSeek, von xAI's Grok, Black Forest Labs und regulierte (unternehmensgesteuerte) Hugging Face Modelle.

Benutzer können Tausende von Modellen durchsuchen – von massiven Foundation-Modellen bis hin zu einfachen, domänenspezifischen Varianten – sie über integrierte Bestenlisten und Spielplätze auswerten und Bereitstellungen direkt in Foundry verwalten. Die vollständige Lebenszyklusunterstützung ermöglicht eine Bereitstellung pro Region, anpassbare Bereitstellungstypen (Standard, Bereitgestellt, Batch), Versionssteuerung und Governanceunterstützung mit verantwortungsvoller KI und Inhaltssicherheit.

Agenten

Im Kern von Microsoft Foundry ist ein Agent-first-Ansatz, mit dem Entwickler intelligente, aufgabenorientierte Agents direkt in ihren Foundry-Projekten erstellen können. Diese Agenten können Inputs analysieren, Tools aufrufen, mit Daten interagieren und Workflows mithilfe der integrierten Orchestrierung der Plattform automatisieren. Foundry übernimmt die zugrunde liegende Koordination – einschließlich Nachrichtenthreading, Toolausführung, Sicherheitskontrollen und Observability –, sodass sich Entwickler auf die Gestaltung der Ziele und Funktionen des Agenten konzentrieren können. Mithilfe von Workflows mit geringem Code oder Code first können Teams Multi-Agent-Systeme erstellen, die mit Projektressourcen wie Dokumenten, Datasets, Suchindizes und Verbindungen zu externen Systemen arbeiten, einschließlich Integrationen wie Azure Functions oder Microsoft Fabric.

Tools

Foundry bietet eine umfassende Suite von Azure-Diensten wie Sprache, Vision, Sprache, Dokumentintelligenz und vieles mehr. Diese Foundry Tools bieten KI-Funktionen, die in Web- oder mobile Anwendungen integriert werden können, so dass sie einfach implementiert werden können. Es gibt über ein Dutzend verschiedene Dienste, die separat oder zusammen verwendet werden können, um KI-Leistung zu Anwendungen hinzuzufügen. Sie können zum Beispiel Azure Vision verwenden, um Bilder zu analysieren, Azure Language, um Text zusammenzufassen, Informationen zu klassifizieren oder Schlüsselbegriffe zu extrahieren, und Azure Speech, um Sprache in Text und Text in Sprache zu konvertieren.

Wissen

Foundry IQ bietet eine berechtigungsbewusste, multiquellenbasierte Wissensebene, die Agenten präzise und fundierte Antworten unter Verwendung der eigenen Organisationsdaten liefert. Damit können Sie eine konfigurierbare Wissensbasis erstellen, die aus internen und externen Wissensquellen wie Azure Blob Storage, SharePoint, OneLake oder öffentlichen Webdaten besteht, und automatisch die Indizierung, Dokumentblöcke, Vektoreinbettungen und Metadatenextraktion verarbeitet. Wenn ein Agent die Wissensbasis abfragt, verwendet Foundry IQ agentischen Abruf, um die Frage in Unterabfragen zu unterteilen, mehrere Quellen parallel zu durchsuchen und relevante, zitatgestützte Informationen zurückzugeben, während Benutzerberechtigungen und Microsoft Purview-Vertraulichkeitsbezeichnungen erzwungen werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Agents auf vertrauenswürdige und aktuelle Inhalte zurückgreifen und nur Informationen zurückgeben können, die der Benutzer sehen darf, wofür er autorisiert ist, was eine zuverlässige Wissensgrundlage für KI-Workflows in Unternehmen schafft.

Die Ressourcen für Ihre KI-Lösung sind innerhalb eines Projekts organisiert. Jedes Projekt ist in einer Foundry-Ressource enthalten, die Modellhosting und die Dienste bereitstellt, die Ihre Apps und Agents in Azure benötigen.

Gießereiressourcen und Projekte

Um mit Foundry zu beginnen, müssen Sie eine Foundry-Ressource erstellen, die Modellhosting und die Dienste bereitstellt, die Ihre Apps und Agents benötigen. Sie können eine Foundry-Ressource im Azure-Portal, dem Foundry-Portal oder programmgesteuert mit Skripting erstellen.

Eine Foundry-Ressource ist die Azure-Ressource , die die Plattformfunktionen bereitstellt. Eine Foundry-Ressource bietet Zugriff auf:

• Modelle (Microsoft, Partner und OpenAI-kompatibel)
• Gießerei-Agentdienst
• Bereitstellungsverwaltung
• Überwachung und Observierbarkeit
• Sicherheitsgrenzen
• Kontingente und Betriebskontrollen

Ein Foundry-Projekt ist ein Arbeitsbereich in dieser Ressource, in dem Sie KI-Apps, Agents und Auswertungen erstellen. Mit einem Foundry-Projekt können Sie Folgendes erstellen und verwalten:

• Agenten
• Evaluations
• Dateien und Datasets
• Vektorindizes
• Flüsse (KI-Logik)
• Verbindungen
• Projektspezifische Einstellungen

Möglicherweise verfügen Sie über eine Foundry-Ressource für ein Team oder eine Abteilung, und viele Foundry-Projekte darin konzentrierten sich auf einen separaten KI-Anwendungsfall.

Gießereiportal

Das Foundry-Portal bietet eine moderne webbasierte Schnittstelle zum Entwickeln, Testen und Betreiben von KI-Lösungen. Hier verbringen Sie viel Zeit, wenn Sie mit Modellen, Agenten und anderen Ressourcen arbeiten.

Im neuen Foundry-Portal können Sie Modelle und Tools entdecken, Agents erstellen, den Betrieb dieser Agents verwalten und vieles mehr. Sie können jederzeit Hilfe von Ask AI-Agenten-Assistenten erhalten. Die Ask-AI-Erfahrung verwendet spezielle Subagenten, um Fragen zu beantworten und bei der Bearbeitung von Aufgaben in Microsoft Foundry zu unterstützen. Es kann Sie durch die Dokumentation führen, Modellkatalogfunktionen erläutern, Probleme beheben und Modellbereitstellungen, Kontingente und Vorgänge verwalten. Außerdem werden Modelle verglichen und analysiert, Überwachungsdashboards interpretiert und End-to-End-Auswertungsworkflows für Sprachmodelle und Agents unterstützt.

Verwenden des Foundry-Portals für die Anwendungsentwicklung

Wenn Sie Anwendungen auf Azure erstellen, bietet Foundry eine leistungsstarke und vielseitige Plattform für die Entwicklung. Ein allgemeiner Name für Anwendungen (die möglicherweise KI-Funktionen besitzen) ist Clientanwendungen. Eine Clientanwendung ist ein Programm, mit dem ein Benutzer auf dem Gerät interagiert (z. B. telefon, laptop oder browser), das Anforderungen an einen Server sendet und die Ergebnisse anzeigt.

Betrachten Sie den folgenden Workflow für die Verwendung des Foundry-Portals zum Entwickeln einer KI-Anwendung:

1. Melden Sie sich mit Ihrem Azure-Abonnement beim Foundry-Portal an, und erstellen Sie ein Foundry-Projekt.
2. Wählen Sie in Foundry ein Modell aus dem Modellkatalog aus, und stellen Sie es bereit.
3. Experimentieren Sie in Foundry mit dem Modell im Playground. Sie können den Playground verwenden, um Eingabeaufforderungen zu schreiben, Modellantworten zu testen, Parameter zu konfigurieren.
4. Verwenden Sie das konfigurierte Modell in Ihrer eigenen Clientanwendung.

Eine KI-Clientanwendung verwendet ein Modell, Daten und Anwendungslogik, um Ergebnisse zu verarbeiten und zurückzugeben. Die App-Logik ist der Code oder Workflow, der Anforderungen an das Modell sendet, die Antwort empfängt und Ergebnisse verarbeitet und transformiert. Der gesamte Prozess wird als Client-Server-Interaktion bezeichnet. Ein Clientserversystem bietet die Grundlage dafür, wie Benutzer mit KI-Systemen interagieren, wie Anforderungen verarbeitet werden und wie Ergebnisse übermittelt werden.

Verantwortlichkeiten des Kunden:

1. Präsentation einer Benutzeroberfläche oder einer Befehlszeilenschnittstelle
2. Sammeln von Benutzereingaben (Text, Sprache, Bilder)
3. Formatieren der Eingabe in eine Eingabeaufforderung oder API-Anforderung
4. Senden einer Anforderung an den Server (Modellendpunkt)
5. Anzeigen der zurückgegebenen Ausgabe

Der Client fordert das Modell für Ergebnisse an, das vom Server oder vom Back-End gehostet wird. In Foundry ist der Server Ihre Modellimplementierung.

Verantwortlichkeiten des Servers:

1. Eingabeaufforderung empfangen
2. Ausführen von Rückschlüssen auf das Modell
3. Anwenden von Systemanweisungen, Sicherheit, Kontext und mehr
4. Zurückgeben der generierten Ausgabe (z. B. Text, Bild, Audio oder strukturiertes JSON)

Als Nächstes sehen wir uns an, wie Clients eine Verbindung mit Foundry-Modellen herstellen und wie Foundry-Endpunkte verwendet werden.