microsoft/Multi-Agent-Custom-Automation-Engine-Solution-Accelerator
The Multi-Agent Custom Automation Engine Solution Accelerator is an AI-driven system that manages a group of AI agents to accomplish tasks based on user input. Powered by Microsoft Agent Framework, Azure Foundry, Azure Cosmos DB, and infrastructure services, it provides a reference application, allowing you to hit the ground running.
多代理自定义自动化引擎 – 解决方案加速器
是什么 – 由微软提供的参考实现,展示如何在 Azure 上构建一个 AI 驱动的编排平台。该平台整合了 Azure OpenAI(Foundry)、Azure Container Apps、Azure Cosmos DB、Azure Container Registry 以及其他 Azure 服务,使专业 AI 代理团队能够规划、执行并验证用户提供的复杂业务任务。
为何重要 – 许多企业存在跨多个部门的长周期手动工作流(例如:市场营销发布计划、员工入职、RFP 审查)。通过将子任务委派给专用代理,并由中央协调器管理整体计划,该解决方案可以:
- 减少协调和重复性工作所需的时间
- 通过多代理验证降低人为错误
- 无需为每个新流程重新构建应用,即可将相同的「代理即服务」模式扩展到多种不同流程
主要功能
- 多代理编排 – 每个代理具有特定专业领域(例如:数据检索、规划、合规检查),它们协作完成用户请求的工作流。
- 基于 Azure Foundry 与 OpenAI – 利用 Microsoft 的托管大语言模型服务作为生成式 AI 的核心。
- 基于容器的部署 – 所有组件均在 Azure Container Apps 中运行,使系统无服务器且自动扩展。
- 持久化状态 – Cosmos DB 存储元数据、中间结果和最终输出。
- 默认安全 – 使用 Azure Key Vault 和托管标识处理密钥;文档中提供了可选的 WAF/VNet 加固方案。
技术栈
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| Azure OpenAI / Microsoft Foundry | 代理的 LLM 推理 |
| Azure Container Apps | 托管 Web 前端和代理服务 |
| Azure Cosmos DB | 存储工作流元数据和结果 |
| Azure Container Registry | 存放部署所用的容器镜像 |
| Azure Key Vault & Managed Identity | 安全凭证存储和服务间认证 |
| Azure AI Search(向量存储) | 支持数据驱动步骤的语义检索 |
典型用例(如仓库所述)
- 产品营销发布计划 – 代理起草时间表、分配负责人并检查合规性。
- 员工入职 – 协调 HR 文件、IT 配置和培训模块。
- 零售客户成功补救 – 分析满意度数据,提出行动建议并跟踪执行情况。
- RFP / 合同合规审查 – 代理阅读文档,标记风险,提出补救措施,并可选择触发下游操作。
- 营销内容生成 – 代理解析创意简报,获取产品数据,生成文案和图像,然后验证品牌指南。
如何运行
- 先决条件 – Azure 订阅、Azure Developer CLI (
azd≥ 1.18.0),以及本地 Bicep 构建所需的 Bicep CLI (≥ 0.33.0)。请先验证 Azure OpenAI 配额。 - 部署 – 按照
docs/DeploymentGuide.md中的逐步指南操作。加速器提供一键「部署」按钮,可运行 Bicep 模板以配置所有必需资源。 - 交互 – 部署完成后,通过托管在 Container Apps 中的 Web UI 提交任务描述;后端将启动相应代理团队,运行工作流,并将结果存储在 Cosmos DB 中。
- 清理 – 运行
azd down或删除资源组,以避免持续计费。
成本考虑
- 该解决方案使用按用量计费的 Azure 服务(Foundry、AI Search、Container Apps、Cosmos DB),以及 Container Registry 的固定日费。具体价格取决于区域和工作负载;仓库链接了示例价格表和 Azure 定价计算器。
限制与注意事项
- 仅限概念验证 – 微软声明该加速器并非生产就绪产品;在任何商业用途前,需进行充分测试和定制。
- 仅支持英文 – 当前 LLM 组件仅支持英文输入/输出。
- 合成数据 – 示例数据由模型生成,可能包含事实错误;下游决策应始终由人工审核。
- 配额依赖 – 若所选区域的 Azure OpenAI 配额已耗尽,部署将失败。
- 安全 – 虽然模板遵循最佳实践(Key Vault、Managed Identities),但组织仍应根据需要应用额外加固(WAF、VNet、Defender for Cloud)。
了解更多
- 代理框架文档: https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/
- Azure AI Foundry 文档: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/
- 负责任 AI 透明度 FAQ:
docs/TRANSPARENCY_FAQ.md
本摘要仅基于仓库的 README 和链接文档。
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