Azure代理控制平面
Azure代理控制平面管理企业AI代理的完整生命周期:分析、设计、开发、测试、微调和评估。它支持企业级AI代理开发,Azure提供集中治理、可观察性、身份和合规性,无论代理执行位置如何。
核心原则:
- Azure作为企业控制平面 -具有单云或多云执行能力的集中治理
- 规范驱动开发 -SpecKit方法确保结构化分析、设计、测试、微调和评估
- API-第一个代理体系结构 -所有代理操作都通过具有模型上下文协议(MCP)定义功能的Azure API管理流程
- 身份优先安全 -每个代理都会收到一个Microsoft Entra ID代理身份,该身份具有基于角色的最小权限授权控制(RBAC)
- 持续评估和改进 -Agent Lightning通过强化学习实现微调
以下两个动画显示了运行时和构建时的系统架构。
运行时架构
运行时体系结构-通过Monitor和App Insights描述通过API管理到AKS的请求流、工作负载标识、到AI Foundry、Cosmos DB、AI搜索、存储、Agent Lightning和Fabric的连接以及可观察性。
构建时架构
构建时架构-描述了开发人员的工作流程,包括VS Code、GitHub Copilot、SpecKit方法论、Python生态系统、具有并行应用构建和基础设施构建跟踪的GitHub Actions CI/CD、具有人在环审批的Azure部署。
有关详细的架构图和组件规范,请参阅 docs/AGENT_ARCHITECTURE.md.
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代理规格(SpecKit)
该项目遵循 SpecKit方法论 代理治理。规格存储在 .speckit/ 并定义:
- 宪法 -核心原则、标准和治理框架
- 代理商规格 -每个代理的用例分析、设计、实现、测试、微调和评估
治理模式
| 代理类型 | 描述 |
|---|---|
| 单智能体 | 一个代理拥有多种工具 |
| 多代理编排 | 多个专业代理协同工作 |
| 获得批准的多代理 | 有人监督的精心策划的代理 |
自治级别
| 级别 | 描述 |
|---|---|
| 完全自主 | 代理人未经人类批准即可操作 |
| 半自主 | 特定条件下的人工批准 |
| 非自主 | 每个行动都需要批准 |
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部署
先决条件
开发工具
- Python 3.11+
- 点
- 紫外线
- VS Code
- 采用高级编码模型(GPT-5.2-Codex、Claude 4.5 Opus、Sonnet)
Azure和容器工具
Azure访问要求
- 具有所有者权限的Azure订阅(推荐)
- AKS节点池VM中使用的计算配额
- 语言和嵌入模型的配额 Azure AI Foundry
- 配置能力 代理人365 整合
- 访问 Microsoft结构工作区 和 织物IQ
快速开始
azd auth login
azd up这 azd up 命令部署所有基础设施并自动配置:
- 带容器注册表的AKS集群
- 带有OAuth端点的API管理
- 具有工作负载标识的MCP服务器部署
- LoadBalancer服务已连接到APIM后端
两阶段部署(带代理身份)
对于需要Entra代理身份的部署:
# Phase 1: Core Infrastructure
azd auth login
azd env set AZURE_AGENT_IDENTITY_ENABLED false
azd up --no-prompt
# Phase 2: Enable Agent Identity
azd env set AZURE_AGENT_IDENTITY_ENABLED true
azd provision --no-prompt______________________________________________________________________
验证
# Verify pods
kubectl get pods -n mcp-agents
# Verify LoadBalancer
kubectl get svc -n mcp-agents mcp-agents-loadbalancer
# Run integration tests
python tests/test_apim_mcp_connection.py --use-az-token______________________________________________________________________
文档
| 文档 | 描述 |
|---|---|
| 代理商_建筑.md | 系统架构和组件图 |
| 代理商_采购.md | 代理365审批和人在环(HITL) |
| AGENTS_DEPLOYMENT_NOTES.md | 详细的部署说明 |
| 代理商_牙科_设计.md | 身份架构设计 |
| 代理_事件_照明_设计.md | 微调和RL文档 |
| 代理商_代理商_照明\_ EST_RESULTS.md | 雷电试验结果 |
| 代理商_估价.md | 代理评估框架 |
| AGENTS_TEST_RESULTS.md | 集成测试结果 |
| DEFENDER_FOR_CLOUD_TESTING.md | 云部署和测试指南 |
| 安全\_ REVIEW.md | 安全审查:专用网络和身份 |
| PURVIEW_INTEGRATION.md | 权限数据治理和合规指南 |
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参考文献
Azure服务
- Azure AI Foundry
- Azure人工智能搜索
- Azure API管理
- Azure二头肌
- Azure命令行界面
- Azure容器注册表
- Azure Cosmos数据库
- Azure开发者命令行界面(azd)
- Azure Kubernetes服务(AKS)
- Azure 托管 Grafana
- Azure存储
- 结构数据代理
- 铸造IQ
- Microsoft结构
- Microsoft Fabric IQ
- Microsoft权限
身份与安全
代理框架和工具
- 闪电特工 -微调和强化学习
- 代理人365 -人在循环集成
- MCP检查员
- Microsoft代理框架
- 模型上下文协议
- SpecKit方法论
Python框架
- 意图tp
- Azure身份SDK
- 点
- Azure AI评估SDK
- Azure Cosmos SDK
- Azure搜索文档SDK
- Azure存储Blob SDK
- 快速API
- 数值Python
- 派丹蒂克
- python
- python dotenv
- Uvicorn
