Microsoft Azure 梳理企业智能体完整技术栈

Microsoft Azure 智能体 AI 技术栈

企业 AI 智能体实际需要的就是这个。不只是大语言模型。不只是检索增强生成。也不只是几次工具调用。
一款可投产的智能体需要在模型之外搭建一整套系统。

下面是 Microsoft Azure 智能体 AI 技术栈的组成：

→ 渠道与界面
网页应用、Teams、Copilot、移动应用、自定义UI和API共同构成交互层。

→ 安全与治理工坊
护栏、Azure AI 内容安全、Prompt Shields、策略过滤器共同保护请求和响应。

→ 智能体执行流程
请求接收 → 意图理解 → 读取记忆 → 检索增强生成 → 工具执行 → 生成回复 → 写入记忆 → 反馈

→ 知识与 grounding
Azure AI 搜索、向量搜索、语义排序、文件搜索、图搜索和自定义索引器将智能体连接到企业知识。

→ 记忆与状态工坊
记忆、对话、Cosmos DB、Redis、Blob 存储和持久函数保留跨交互的上下文。

→ 编排与规划
Microsoft 工坊智能体服务、智能体框架、LangGraph、LangChain 和智能体运行时协调多步骤工作。

→ 工具与集成
Azure Functions、API、MCP 服务器、A2A、Microsoft Graph 和自定义连接器允许智能体在实际系统中执行操作。

而在所有这一切之下：身份 → 安全 → 可观测性 → 评估 → 基础设施。

这才是智能体 AI 的真正转变：模型生成智能，架构保障可靠性。

数据与知识 → 编排与执行 → grounded 智能 → 可信与治理 → 业务成果

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