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.

多代理自訂自動化引擎 – 解決方案加速器

是什麼 – 微軟提供的參考實作,展示如何在 Azure 上建構一個 AI 驅動的編排平台。整合 Azure OpenAI(Foundry)、Azure Container Apps、Azure Cosmos DB、Azure Container Registry 及其他 Azure 服務,讓專業 AI 代理團隊能規劃、執行並驗證使用者提供的複雜業務任務。

為何重要 – 許多企業存在跨多個部門的長週期手動工作流程(例如:行銷發佈計畫、員工入職、RFP 審查)。透過將子任務委派給專用代理,並由中央協調器管理整體計畫,此解決方案可:

  • 減少協調與重複性工作所需時間
  • 透過多代理驗證降低人為錯誤
  • 無需為每個新流程重新建構應用程式,即可將相同的「代理即服務」模式擴展至多種不同流程

主要功能

  • 多代理編排 – 每個代理具有特定專業領域(例如:資料檢索、規劃、合規檢查),彼此協作完成使用者請求的工作流程。
  • 基於 Azure Foundry 與 OpenAI – 採用 Microsoft 的託管大型語言模型服務作為生成式 AI 核心。
  • 基於容器的部署 – 所有元件皆於 Azure Container Apps 中執行,使系統無伺服器且自動擴展。
  • 狀態持久化 – Cosmos DB 儲存元資料、中間結果與最終輸出。
  • 預設安全 – 使用 Azure Key Vault 與受控識別處理憑證;文件中提供可選的 WAF/VNet 加固方案。

技術堆疊

組件 作用
Azure OpenAI / Microsoft Foundry 代理的 LLM 推論
Azure Container Apps 托管 Web 前端與代理服務
Azure Cosmos DB 儲存工作流程元資料與結果
Azure Container Registry 存放部署所用的容器映像
Azure Key Vault & Managed Identity 安全憑證儲存與服務間驗證
Azure AI Search(向量儲存) 支援資料驅動步驟的語意檢索

典型用例(如倉儲所述)

  • 產品行銷發佈計畫 – 代理起草時程、分配負責人並檢查合規性。
  • 員工入職 – 協調 HR 文件、IT 配置與訓練模組。
  • 零售客戶成功補救 – 分析滿意度資料,提出行動建議並追蹤執行。
  • RFP / 合約合規審查 – 代理閱讀文件,標記風險,提出補救措施,並可選擇觸發下游動作。
  • 行銷內容生成 – 代理解析創意簡報,取得產品資料,產生文案與圖像,再驗證品牌指南。

如何執行

  1. 先決條件 – Azure 訂閱、Azure Developer CLI (azd ≥ 1.18.0),以及本地 Bicep 建構所需的 Bicep CLI (≥ 0.33.0)。請先驗證 Azure OpenAI 配額。
  2. 部署 – 按照 docs/DeploymentGuide.md 中的逐步指南操作。加速器提供一鍵「部署」按鈕,可執行 Bicep 模板以設定所有必要資源。
  3. 互動 – 部署完成後,透過託管在 Container Apps 中的 Web UI 提交任務描述;後端將啟動相應代理團隊,執行工作流程,並將結果儲存在 Cosmos DB 中。
  4. 清理 – 執行 azd down 或刪除資源群組,以避免持續計費。

成本考量

  • 此解決方案使用按用量計費的 Azure 服務(Foundry、AI Search、Container Apps、Cosmos DB),以及 Container Registry 的固定日費。精確價格取決於區域與工作負載;倉儲連結了範例價目表與 Azure 定價計算機。

限制與注意事項

  • 僅限概念驗證 – 微軟聲明此加速器並非生產就緒產品;在任何商業用途前,需進行充分測試與客製化。
  • 僅支援英文 – 當前 LLM 組件僅支援英文輸入/輸出。
  • 合成資料 – 範例資料由模型生成,可能包含事實錯誤;下游決策應始終由人工審核。
  • 配額依賴 – 若所選區域的 Azure OpenAI 配額已耗盡,部署將失敗。
  • 安全 – 雖然模板遵循最佳實務(Key Vault、Managed Identities),但組織仍應依需求應用額外加固(WAF、VNet、Defender for Cloud)。

進一步了解


本摘要僅基於倉儲的 README 與連結文件。

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