深入解析
本節不是要把你變成這套方案的維運者,而是幫你把前面跑過的 Foundry 主線一一對回去,弄清楚「剛剛到底發生了什麼」。
這一節的讀法也很單純:先從「答案怎麼接地」開始,再回頭看 agent、tool、model 和 control plane。
六個學習主題
前五個主題對應單一 agent 主流程,第六個主題則是主線跑通之後的延伸閱讀,幫你理解怎麼把同一套能力拆成多角色工作流。
| 主軸 | 核心問題 | 主要頁面 |
|---|---|---|
| Foundry Model | 你看到的回答,背後到底用了哪些模型?哪些是主線必要,哪些是延伸選配? | Foundry Model: 部署策略 |
| Foundry Agent | 問題進來之後,agent 怎麼決定下一步? | Foundry Agent: 執行時協調 |
| Foundry Tool | agent 可以做哪些事?哪些事它不能做? | Foundry Tool: 函式工具合約 |
| 智慧接地層 | 為什麼它回答的是你的文件,而不是一般常識? | Foundry IQ: 文件 |
| Foundry Control Plane | 背後有哪些 Azure 資源在支撐整個體驗?你現在先需要記住哪些? | Foundry Control Plane: 資源拓撲 |
| 多代理程式延伸 | 如果以後不想把所有事都塞給同一個 agent,可以怎麼拆角色? | 多代理程式延伸:情境工作流 |
關係圖
如果你想用最少的心力把這一章看懂,建議順序不是從 Azure 資源開始,而是從「問題怎麼被回答」開始,再慢慢往下追。
flowchart LR
U[使用者問題] --> A[Foundry Agent]
C[Foundry Control Plane] --> M[Foundry Model]
C --> A
C --> T[Foundry Tool]
M --> A
A --> T
T --> IQ[智慧接地層]
IQ --> FIQ[Foundry IQ 文件]
FIQ --> S[Azure AI Search]
IQ -. 附錄延伸 .-> DB[資料 IQ]
DB --> L[資料工作區 SQL]
A -. 延伸 .-> MA[多代理程式工作流]
T -. 共用工具 .-> MA
IQ -. 共用接地能力 .-> MA
各頁面怎麼讀最順
- 先看 IQ,先理解答案為什麼不是憑空生成
- 再看 Agent,理解誰在協調工具和回答節奏
- 接著看 Tool,確認 agent 實際可呼叫的能力和限制
- 再回頭看 Model,補上模型部署在整條路徑中的角色
- 最後看 Control Plane,理解背後有哪些 Azure 資源在支撐體驗
- 多代理程式延伸 留到最後,等你先把單一 agent 主線看懂之後再看
目前可用的深入解析頁面
| 頁面 | 重點 |
|---|---|
| Foundry Model | 主流程用到哪些模型,以及你可以先忽略哪些選配部署 |
| Foundry Agent | agent 定義怎麼建立,以及執行時誰負責做什麼 |
| Foundry Tool | 工具合約、執行迴圈,以及哪些 guardrails 在保護主流程 |
| Foundry IQ | 文件如何被索引、搜尋,最後變成可引用的答案片段 |
| Foundry Control Plane | 支撐這些流程的 Azure 資源地圖,以及你先需要記住的最少概念 |
| 多代理程式延伸 | 單一 agent 看懂後,如何把同一套能力拆成多角色工作流 |
你卡在哪裡,就先看哪一頁
| 如果你現在卡在… | 從這裡開始 |
|---|---|
| 「我知道它能回答,但還不懂它為什麼知道答案」 | 先看 Foundry IQ;資料 IQ 留到附錄 |
| 「我不確定 agent 什麼時候會查工具」 | Foundry Agent |
| 「我想知道它能做哪些事、不能做哪些事」 | Foundry Tool |
| 「我不確定主流程實際依賴了哪些模型」 | Foundry Model |
| 「我看到很多 Azure 名詞,但不知道哪些才是主線必要」 | Foundry Control Plane |
| 「我想把單一 agent 再拆成多個角色」 | 多代理程式延伸 |
常見學習問題
這跟一般聊天模型有什麼不同?
你可以先這樣理解:一般聊天模型主要靠通用知識回答;這個 workshop 的主線則是讓模型先去查你的文件和你的資料,再把查到的內容組合成答案。
資料是怎麼被保護的?
先記住主線就好:文件留在 Azure AI Search,資料查詢延伸留在附錄,模型與驗證都走 Azure 內的資源與身分。等你需要部署或治理細節時,再回頭看各頁的補充說明。
為什麼這個答案比較值得信任?
因為這個 workshop 的主路徑不是黑盒回答。文件答案會回到實際索引的文件片段,資料答案會回到實際執行的唯讀 SQL 結果。你不是只能看到一句答案,而是能沿路追到它用過哪些證據。
需要一次看懂所有底層細節嗎?
不用。你先看懂「答案從哪裡來」和「agent 怎麼決定下一步」就夠了。像連線、追蹤、角色指派這些底層細節,等你要部署、治理或延伸時再回頭補就可以。
導覽順序說明
深入解析主線先只保留 Foundry 相關內容。 如果你之後要補資料 grounding,再回到附錄看 資料 IQ。
深入解析頁面
- Foundry Model: 部署策略:chat、向量嵌入,以及選配模型部署行為
- Foundry Agent: 執行時協調:代理程式定義、建立/測試流程、追蹤與發佈邊界
- Foundry Tool: 函式工具合約:核心工具、結構描述、執行迴圈與擴充策略
- Foundry IQ: 文件:文件如何被索引到 Azure AI Search,並由
search_documents取回引用段落 - Foundry Control Plane: 資源拓撲:支撐主流程的 Azure 資源地圖,以及你先需要知道的最少概念
- 多代理程式延伸:情境工作流:單一 agent 主線看懂後,如何再往多角色工作流延伸
資料相關深入解析已移到 附錄延伸。