AGENTE FACTORY: De prototipo a producción: herramientas de desarrollador y mejora rápido de agentes

Ya no es si puede construir un agente, es lo rápido y sin problemas que puede suceder de una idea a la implementación letanía para la empresa.

Esta publicación de blog es la cuarta de una serie de blogs de seis partes llamamiento Manufactura de agentes que compartirá las mejores prácticas, patrones de diseño y herramientas para ayudarlo a guiarlo a través de la asimilación y la construcción de AI de agente.

El desarrollador experimenta como la secreto para escalera

Los agentes de IA se están moviendo rápidamente de la experimentación a los sistemas de producción reales. En todas las industrias, vemos a los desarrolladores que prueban prototipos en su entorno de mejora integrado (IDE) una semana e implementan agentes de producción para servir a miles de usuarios al subsiguiente. El diferenciador secreto ya no es si Puede construir un agente, es lo rápido y sin problemas que puede suceder de la idea a la implementación letanía para la empresa.

Las tendencias de la industria refuerzan este cambio:

• Avance de IA in-Repo: Los modelos, las indicaciones y las evaluaciones ahora son ciudadanos de primera clase en los reposadores de GitHub: los desarrolladores que dan un espacio unificado para construir, probar e iterar en las características de IA.
• Agentes de codificación más capaces: El nuevo agente de codificación de Github Copilot puede desobstruir solicitudes de ascendencia posteriormente de completar tareas como escribir pruebas o arreglar errores, actuando como un compañero de equipo asincrónico.
• Brindar marcos de maduración: Las comunidades cerca de de Langgraph, Llamaindex, Crewai, Autógeno y el núcleo semántico se están expandiendo rápidamente, con «plantillas de agentes» en los Repos de GitHub se vuelven comunes.
• Protocolos abiertos emergentes: Los estándares como el Protocolo de contexto del maniquí (MCP) y el agente a agente (A2A) están creando interoperabilidad en todas las plataformas.

Los desarrolladores esperan cada vez más permanecer en su flujo de trabajo existente (GITHUB, VS Código y marcos familiares) mientras aprovechan los tiempos de ejecución e integraciones de valor empresarial. Las plataformas que ganan serán las que conocer desarrolladores donde están—Con tolerancia, velocidad y confianza.

Lo que debe entregar una plataforma de agente moderna

Desde nuestro trabajo con los clientes y la comunidad de código campechano, hemos pasado surgir una imagen clara de lo que los desarrolladores en realidad necesitan. Una plataforma de agente moderna debe ir más allá de ofrecer modelos o orquestaciones: tiene que empoderar a los equipos en todo el ciclo de vida:

1. Prototipos locales: Los desarrolladores quieren permanecer en su flujo. Eso significa diseñar, rastrear y evaluar a los agentes de IA directamente en su IDE con la misma facilidad que la escritura y la depuración del código. Si la construcción de un agente requiere saltar a una interfaz de heredero separada o un entorno desconocido, la iteración ralentiza y la asimilación cae.
2. Transición sin fricción a la producción: Una frustración global que escuchamos es que un agente que funciona proporcionadamente localmente se vuelve frágil o requiere reescrituras pesadas en la producción. La plataforma correcta proporciona un superficie de API única y consistente Desde la experimentación hasta la implementación, por lo que lo que funciona en el mejora funciona en producción: con escalera, seguridad y gobernanza en capas automáticamente.
3. Franco por diseño: No hay dos organizaciones que usen exactamente la misma pila. Los desarrolladores pueden comenzar con Langgraph para orquestación, llameAndex para la recuperación de datos o Crewai para la coordinación. Otros prefieren los marcos de primera parte de Microsoft como el núcleo semántico o el autógeno. Una plataforma moderna debe recibir esta complejidad sin forzar el incomunicación, al tiempo que ofrece vías de valor empresarial para aquellos que los desean.
4. INEATROP por diseño: Los agentes rara vez son autónomos. Deben departir con herramientas, bases de datos e incluso otros agentes en diferentes ecosistemas. Los protocolos patentados crean silos y fragmentación. Los estándares abiertos como el protocolo de contexto maniquí (MCP) y el agente a agente (A2A) desbloquean la colaboración en las plataformas, lo que permite un mercado de herramientas interoperables y habilidades de agente reutilizables.
5. Tela de integración única: El valencia verdadero de un agente se produce cuando puede tomar medidas significativas: renovar un registro en Dynamics 365, activar un flujo de trabajo en ServiceNow, consultar una saco de datos SQL o propagar en equipos. Los desarrolladores no deberían tener que restaurar conectores para cada integración. Una plataforma de agente robusta proporciona una amplia biblioteca de conectores preconstruidos y formas simples de conectarse a los sistemas empresariales.
6. Barandillas incorporadas: Las empresas no pueden satisfacer agentes que sean opacos, poco confiables o no conformes. La observabilidad, las evaluaciones y la gobernanza deben entrelazarse en el caracolillo de mejora, no unido como una ocurrencia tardía. La capacidad de rastrear el razonamiento del agente, ejecutar evaluaciones continuas y hacer cumplir las políticas de identidad, seguridad y cumplimiento es tan crítica como los modelos mismos.

Cómo Azure Ai Foundry ofrece esta experiencia

Azure ai fundición está diseñado para conocer a los desarrolladores donde están, mientras le dan a las empresas la confianza, la seguridad y la escalera que necesitan. Conecta los puntos a través de IDES, marcos, protocolos y canales comerciales, lo que hace que el camino desde el prototipo hasta la producción sea sin problemas.

Construir dónde viven los desarrolladores: VS Code, GitHub y Foundry

Los desarrolladores esperan diseñar, depurar e iterar agentes de IA en sus herramientas diarias, no cambian a entornos desconocidos. Foundry se integra profundamente con uno y otro VS Código y Github para apoyar este flujo.

• VS Extensión del código para la fundición: Los desarrolladores pueden crear, ejecutar y depurar agentes localmente con conexión directa con los medios de fundición. Los proyectos de andamios de extensión proporcionan rastreo y evaluación integrados, y permite la implementación de un solo clic en el servicio de agentes de fundición, todo interiormente del IDE que ya usan.

• API de inferencia de maniquí: Con un único punto final de inferencia unificado, los desarrolladores pueden evaluar el rendimiento entre los modelos y intercambiarlos sin reescribir el código. Esta flexibilidad acelera la experimentación, mientras que las aplicaciones a prueba de futuro contra un ecosistema maniquí de movimiento rápido.
• Copiloto de Github y el agente de codificación: Copilot ha crecido más allá de la autocompletar en un agente de codificación autónomo que puede contraer problemas, virar un corredor seguro y crear una solicitud de ascendencia, lo que indica cómo el mejora de IA de agente se está convirtiendo en una parte habitual del caracolillo del desarrollador. Cuando se usan inmediato con Azure AI Foundry, los desarrolladores pueden acelerar el mejora de agentes al hacer que el código de agente genere copiloto mientras atrae el modelos, tiempo de ejecución de agentes y herramientas de observabilidad de Foundry necesario para construir, implementar y monitorear agentes listos para la producción.

Usa tus marcos

Los agentes no son de talla única, y los desarrolladores a menudo comienzan con los marcos que mejor conocen. Foundry adopta esta complejidad:

• Marcos de primera parte: Foundry admite uno y otro Núcleo semántico y Autógenocon una convergencia en un Entorno unificado innovador muy pronto. Este entorno agudo para el futuro está diseñado para la modularidad, la confiabilidad de valor empresarial y la implementación perfecta en el servicio de agentes de Foundry.
• Marcos de terceros: Foundry Agent Service se integra directamente con Crewai, Langgraph y Llamaindexpermitiendo a los desarrolladores orquestar conversaciones de múltiples vueltas y agentes múltiples en todas las plataformas. Esto asegura que pueda trabajar con su ecosistema OSS preferido y al mismo tiempo beneficiarse del tiempo de ejecución empresarial de Foundry.

Interoperabilidad con protocolos abiertos

Los agentes no viven de forma aislada: necesitan interoperar con herramientas, sistemas e incluso otros agentes. Foundry admite protocolos abiertos de forma predeterminada:

• MCP: Servicio de agente de fundición Permite a los agentes aldabear directamente a cualquier utensilio compatible con MCP, lo que brinda a los desarrolladores una forma simple de conectar sistemas externos y reutilizar herramientas en todas las plataformas.
• A2A: Núcleo semántico Admite A2A, implementando el protocolo para permitir que los agentes colaboren en diferentes tiempos de ejecución y ecosistemas. Con A2A, los flujos de trabajo de múltiples agentes pueden incluir proveedores y marcos, desbloqueando escenarios como agentes especializados que coordinan para resolver problemas complejos.

Cursar donde se ejecuta el negocio

Construir un agente es solo el primer paso: el impacto llega cuando los usuarios pueden consentir a él donde trabajan. Foundry facilita la publicación de agentes a los canales de Microsoft y personalizados:

• Microsoft 365 y copiloto: Usando el Microsoft 365 Agentes SDKlos desarrolladores pueden propagar agentes de fundición directamente a equipos, Microsoft 365 Copilot, Bizchat y otras superficies de productividad.

• Aplicaciones y API personalizadas: Los agentes pueden expuestos como API REST, integradas en aplicaciones web o integrados en flujos de trabajo utilizando Aplicaciones lógicas y Funciones de Azure—Con miles de conectores preconstruidos a SaaS y Enterprise Systems.

Observar y deshumanizar

La confiabilidad y la seguridad no se pueden atornillar más tarde: deben integrarse en el caracolillo de mejora. Mientras exploramos en el blog antedichola observabilidad es esencial para entregar IA que no solo es efectiva, sino además confiable. Foundry desarrolla estas capacidades directamente en el flujo de trabajo del desarrollador:

• Rastreo y evaluación Herramientas para depurar, comparar y validar el comportamiento del agente antiguamente y posteriormente de la implementación.
• Integración de CI/CD con acciones de GitHub y Azure DevOps, permitiendo la evaluación continua y las verificaciones de gobernanza en cada compromiso.
• Barandas empresariales—Des de redes e identidad al cumplimiento y la gobernanza, para que los prototipos puedan avanzar con confianza en la producción.

Por qué esto importa ahora

La experiencia del desarrollador es el nuevo foso de productividad. Las empresas deben permitir que sus equipos construyan y despleguen agentes de IA de forma rápida, con confianza y a escalera. Azure Ai Foundry ofrece una ruta abierta, modular y preparada para la empresa, reuniendo a los desarrolladores en GitHub y VS Code, que admite los marcos de código campechano y de primera parte, y garantiza que los agentes puedan implementarse donde los usuarios y los datos ya viven.

Con Foundry, el camino desde el prototipo hasta la producción es más suave, más rápido y más seguro: las organizaciones que se encuentran innovan a la velocidad de la IA.

¿Qué sigue?

En Parte 5 de la serie Agent FactoryExploraremos cómo los agentes se conectan y colaboraron a escalera. Deshifraremos el panorama de integración, de colaboración de agente a agente con A2Aa interoperabilidad de herramientas con MCPal papel de Estándares abiertos Al asegurar que los agentes puedan trabajar en aplicaciones, marcos y ecosistemas. Espere orientación maña y patrones de relato para construir sistemas de agentes verdaderamente conectados.

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