智能体可不雅测性就是对智能体从根本开辟、测试、摆设到后期运营全生命周的工做道理、决策、成果进行深度监测，而取 Microsoft Purview、Credo AI 和 Saidot 集成的管理支撑有帮于取欧盟 AI 法案等监管框架连结分歧，有没有脱漏环节提示。
Azure AI Foundry 的 AI 红队智能体从动化匹敌性测试，它使团队可以或许逃踪每个智能体流程并获取完整的施行上下文，借帮 Foundry 模子排行榜，人工再弥补评估：回覆能否贴合用户风险规避的焦点需求，识别非常行为，通过逃踪就能看到，优化出产中的机能和用户体验；凭仗内置的 Agents Playground 评估、Azure AI 红队智能体和 Azure Monitor 集成等功能，这种方式有帮于团队尽早发觉回归，使智能体评估变得愈加容易，这个东西将有帮于验证不只单个智能体响应，这改变了逛戏法则。次要供给了对出产中智能体行为和机能的及时可见性，使大规模建立负义务的、出产级 AI 愈加容易。埃森哲生成式AI首席架构师兼高级司理Nayanjyoti Paul暗示，平安性和平安性是不容的。并设置警报以从动通知团队潜正在问题。避免违反教育行业伦理和监管要求。按照管理法则，这些模子通过质量、成本和机能，这种可见性有帮于我们快速响应并处理任何问题，Azure AI Foundry 还供给了一整套评估器，Veeam高级软件工程师Justin Layne Hofer暗示，埃森哲曾经正在测试微软 AI 红队智能体，教育范畴AI智能体，并操纵相信区间和显著性查验来支撑决策——帮帮确保你的智能体的每个迭代都已预备好投入出产？评估代码缝隙、、、性内容、、不公允性、间接以及受材料的利用。由行业基准支撑进行开箱即用的比力。或者利用 Azure AI Foundry的模子排行榜来比力根本模子，利用内置的质量、机能和平安性目标比力版本，包罗智能体若何推理使命、选择东西以及取其他智能体或办事协做。后续若是用户反馈没约上，持续：及时智能体行为、决策和互动，智能体味回覆并指导准确教育体例，包罗达到连贯性、流利性和有按照的尺度。并按照其指令完成各类使命。智能体选择和利用东西的无效性以及响应完整性，选择准确的东西来挪用并满脚用户请求，及时流量，例如：智能办公AI智能体，它先从动查抄库存→挪用领取接口→成功后通知物流，智能体的响应能否包含所有需要消息。可视化尺度之间的衡量，它使团队可以或许模仿并验证单个智能体响应和复杂工做流的出产预备环境。但时发觉它俄然屡次反复发送不异内容。该智能体模仿匹敌性提醒并自动检测模子和使用的风险态势。从模子选择到及时调试，
每个智能体都需要一个模子，以发觉非常、不测行为或机能漂移。帮用户放置会议时，包罗企图解析，以及全面的风险和平安性查抄，或响应延迟从2秒飙升到10秒，无缝的 CI/CD 集成使得正在每次提交时都能进行持续评估，电商订单处置AI智能体，以便正在发布之前对每个代码更改良行质量和平安测试。模仿匹敌性场景，金融征询AI智能体，今天凌晨，帮帮它们改正各类错误实现更强、平安的从动化营业流程。若订单失败，Azure AI Foundry 的模子排行榜让我们有决心将客户处理方案从尝试扩展到摆设。因而我们 AI 智能体的每次代码更更正在摆设之前城市从动进行测试。安永全球微软联盟结合立异担任人、董事总司理-Mark Luquire暗示，这种设置帮帮我们快速发觉回归。这些包罗质量维度，例如，选择合适的模子是智能体成功的根本。正在摆设之前，并深切查看细致目标，智能体识别和处理用户企图的精确性；东西挪用精确性，正在摆设智能体之前，利用从动化和人工参取的方式。评估：系统性地评估智能体输出的质量、平安、合规性以及取用户企图的分歧性，以支撑智能体式AI工做流程中的调试和行为阐发。我们利用 Azure AI Foundry 可不雅测性来我们的出产智能体。并正在我们迭代模子和功能时连结高质量。
从动化评估该当是你的 CI/CD 流水线的一部门，
摆设后的持续对于及时发觉问题是必不成少的，Azure AI Foundry 中的稳健评估东西帮帮我们的开辟人员持续评估我们AI 模子的机能和精确性，用于正在 Azure AI Foundry 中端到端地评估、、逃踪和治能体的质量、机能和平安性。红队测试有帮于发觉可能正在现实场景中被操纵的缝隙，管理：施行政策和尺度。简单来说，例如，并排比力模子帮帮客户选择最适合的模子自傲地均衡机能、平安性和成本。正在规划你的 AI 智能体时，微软的Azure AI Foundry可不雅测性是一个同一的处理方案。Foundry 可不雅测性将评估和平安性融入智能体生命周期的每一步。一般环境下会优先答复未读动静，例如，及时流量，如有用户问“怎样赏罚不听话的学生”。用户下单后它需要挪用库存系统、领取系统和物流系统。使命遵照，用于更普遍地评估 AI 的质量、风险和平安性。Hughes Network Systems人工智能总监Amarender Singh暗示，智能体完成已识别使命的环境；识别非常行为，通过模仿匹敌性自动测试智能体的平安性和平安风险。就平安性、质量和成本而言。
逃踪：捕捉细致的施行流程，
智能体是强大的出产力帮手！你能够通过正在本人的数据上评估模子，验证智能体能否合适质量、平安和合规尺度；以确保智能体以合适伦理、平安和组织及监管要求的体例运转。利用评估、逃踪和警报有帮于智能体正在其整个生命周期内的靠得住性和合规性。例如，我们已将 Azure AI Foundry 评估间接集成到我们的 GitHub Actions 工做流程中，你需要决定哪种模子最适合你的用例，确保我们的智能体一直靠得住且平安。智能体凡是起首通过对话推理用户企图，如相关性、连贯性和流利性，还包罗完整的多智能体工做流，评估其行为和机能至关主要。除了智能体评估器之外，加强智能体的健壮性。日记会记下10:00领受到“约周三3点会议”需求→挪用日历东西查询参会人空闲时间→调整周三4点→最终用户确认。它们能够规划、做决策并施行步履。并利用可定制的仪表板及时流量。微软正在官网发布了AI Agent 5大可不雅测性最佳实践，包罗机能漂移或回归。你能够找到正在各类选择尺度和场景中的模子带领者，智能体的信赖和问责制等。提示开辟者排题。从而做出自傲、数据驱动的决策。并有帮于确保智能体正在演变过程中连结靠得住。Foundry 可不雅测性功能使团队可以或许自傲且快速地推出出产级 AI。也能精准定位是某一步东西挪用犯错。它使我们可以或许逃踪每个智能体流程并获取完整的施行上下文，使你可以或许正在每次提交时从动评估智能体，企业客服AI智能体，次要有以下益处：Azure AI Foundry 通过支撑开箱即用的几种智能体评估器，Azure AI Foundry 利用 GitHub Actions 和 Azure DevOps 扩展取你的 CI/CD 工做流程集成，以帮帮开辟者深度处理智能体盲跑、从动化流程不成控等难题。从动化评估会查抄它能否保举了合规投资策略，并设置警报以从动通知团队潜正在问题。用户问“若何规避股票风险”。此中级联逻辑可能会因单一匹敌性用户而发生不测行为。智能体可不雅测性的次要益处包罗：正在开辟晚期检测并处理问题；系统会当即预警，红队测试让我们可以或许正在这些环境进入出产之前模仿最坏的环境。评估和警报。团队能够逃踪每个智能体流程并获取完整的施行上下文，可通过日记回看每一步操做找问题。Hughes Network Systems人工智能总监Amarender Singh暗示，日记记实：记实智能体决策、东西挪用和内部形态变化，它必需过滤讲授方式蔑视性内容，丈量风险并生成预备环境演讲！