Amir Farahanchi Azure AI Foundry – کارخانه ساخت اپلیکیشن‌ها و عامل‌های هوشمند شما
Azure AI Foundry پلتفرمی است که برای توانمندسازی توسعه‌دهندگان در ساخت و اجرای اپلیکیشن‌ها و عامل‌های مجهز به هوش مصنوعی طراحی شده است. در کنفرانس Microsoft Build 2025، نوآوری‌های مهمی در این پلتفرم معرفی شد تا قابلیت‌های آن را به سطح بالاتری برساند.
نوآوری‌ها و قابلیت‌های کلیدی:
-
مدل‌های جدید: معرفی مدل‌های پیشرفته‌ای مانند Grok 3 و Sora که دامنه توانمندی‌های پایه‌ای پلتفرم را برای توسعه‌دهندگان گسترش می‌دهند.
-
Model Router: قابلیتی هوشمند برای انتخاب بهترین مدل هوش مصنوعی متناسب با هر وظیفه، با هدف افزایش دقت و کارایی.
-
سرویس Azure AI Foundry Agent: اکنون در دسترس عمومی، این سرویس فرآیند طراحی و مقیاس‌دهی عامل‌های هوشمند را ساده می‌کند و امکان پیاده‌سازی رفتارهای پیچیده را آسان‌تر می‌سازد.
-
هماهنگی چندعاملی (Multi-Agent Orchestration): پشتیبانی از همکاری چند عامل برای انجام وظایف پیچیده به‌صورت هماهنگ و مؤثر.
-
Agentic Retrieval: روشی پیشرفته برای بازیابی اطلاعات به‌صورت هوشمندتر و کارآمدتر، که به عامل‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را بهتر تحلیل و استفاده کنند.
-
پایش همیشگی (Always-On Observability): ابزارهای یکپارچه برای نظارت مداوم بر عملکرد اپلیکیشن‌ها و عامل‌ها، با هدف بهینه‌سازی و رفع اشکال.
-
مدیریت هویت در سطح سازمانی: امکانات امنیتی پیشرفته برای مدیریت هویت عامل‌ها در محیط‌های سازمانی، با تمرکز بر امنیت عملیاتی.
-
قابلیت‌های داخلی برای توسعه مسئولانه: مجموعه‌ای از ابزارها برای تضمین توسعه اخلاق‌محور و قابل اعتماد هوش مصنوعی، با تمرکز بر انصاف، شفافیت و پاسخ‌پذیری.
-
Foundry Local: ماژولی برای اجرای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی در لبه شبکه (edge)، با هدف کاهش تأخیر و توزیع پردازش‌ها.
-
Foundry Labs: فضای نوآوری برای توسعه مفاهیم آینده‌محور، از جمله پروژه‌هایی مانند Project Amelie که با هدف ساده‌سازی ساختارهای یادگیری ماشین طراحی شده‌اند.
هدف اصلی این پلتفرم، فراهم کردن بستر هوش مصنوعی قدرتمند، قابل اعتماد و در دسترس برای توسعه‌دهندگان است تا بتوانند نسل جدیدی از اپلیکیشن‌ها و عامل‌های هوشمند را خلق کنند.
۱. مدل‌های جدید: Grok 3 و Sora
مایکروسافت با همکاری شرکت xAI، مدل‌های Grok 3 و Grok 3 Mini را به Azure AI Foundry اضافه کرده است. این مدل‌ها، که توسط تیم ایلان ماسک توسعه یافته‌اند، به‌عنوان بخشی از استراتژی مایکروسافت برای گسترش تنوع مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم Azure معرفی شده‌اند.
Grok 3 به‌عنوان یک مدل زبان بزرگ (LLM) با توانایی‌های پیشرفته در درک زبان طبیعی و تولید متن شناخته می‌شود. این مدل‌ها به‌صورت رایگان تا پایان ژوئن ۲۰۲۵ در دسترس توسعه‌دهندگان قرار دارند، که فرصتی مناسب برای آزمایش و ارزیابی عملکرد آن‌ها فراهم می‌کند.
علاوه بر Grok 3، مدل‌های دیگری مانند Flux Pro 1.1 و Sora نیز به پلتفرم اضافه شده‌اند، که نشان‌دهنده تعهد مایکروسافت به ارائه مجموعه‌ای گسترده از مدل‌های هوش مصنوعی برای پاسخگویی به نیازهای متنوع توسعه‌دهندگان است.
۲. Model Router: انتخاب هوشمند مدل‌ها
Model Router قابلیتی جدید در Azure AI Foundry است که به‌صورت هوشمند بهترین مدل هوش مصنوعی را برای هر وظیفه انتخاب می‌کند. این ویژگی با تحلیل نوع درخواست و محتوای آن، مدلی را انتخاب می‌کند که بهترین عملکرد را در آن زمینه دارد.
این قابلیت با استفاده از پروتکل Model Context Protocol (MCP) امکان انتخاب مدل مناسب را فراهم می‌کند، که منجر به بهبود کیفیت پاسخ‌ها و کاهش هزینه‌ها می‌شود.
Model Router به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به انتخاب دستی مدل‌ها، از بهترین گزینه برای هر وظیفه بهره‌مند شوند، که این امر فرآیند توسعه و استقرار اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی را ساده‌تر و مؤثرتر می‌کند.
۳. سرویس Azure AI Foundry Agent: طراحی و مقیاس‌پذیری عامل‌ها
سرویس Azure AI Foundry Agent اکنون به‌صورت عمومی در دسترس است و به توسعه‌دهندگان امکان طراحی، استقرار و مقیاس‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی را می‌دهد. این سرویس با ارائه ابزارهای پیشرفته، فرآیند ساخت عامل‌های هوشمند را ساده‌تر می‌کند.
بیش از ۱۰,۰۰۰ سازمان از جمله Heineken، Carvana و Fujitsu از این سرویس برای خودکارسازی فرآیندهای پیچیده تجاری با استفاده از داده‌ها و دانش خود استفاده کرده‌اند.
این سرویس با ارائه امکاناتی مانند ارزیابی عملکرد، نظارت و ردیابی، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا عامل‌های هوش مصنوعی را با اطمینان بیشتری در محیط‌های تولیدی مستقر کنند.
۴. هماهنگی چندعاملی (Multi-Agent Orchestration)
قابلیت هماهنگی چندعاملی در Azure AI Foundry امکان همکاری چندین عامل هوش مصنوعی را برای انجام وظایف پیچیده فراهم می‌کند. این ویژگی با استفاده از استانداردهای باز مانند Model Context Protocol (MCP) و Agent2Agent (A2A) امکان تعامل بین عامل‌ها را بدون نیاز به یکپارچه‌سازی سفارشی فراهم می‌کند.
این قابلیت به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تری بسازند که می‌توانند وظایف را به‌صورت مشترک انجام دهند، که این امر منجر به افزایش کارایی و انعطاف‌پذیری سیستم‌ها می‌شود.
با استفاده از این ویژگی، سازمان‌ها می‌توانند فرآیندهای تجاری خود را با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی هماهنگ کرده و بهره‌وری را افزایش دهند.
۵. Agentic Retrieval: بازیابی اطلاعات هوشمند
Agentic Retrieval یک روش پیشرفته برای بازیابی اطلاعات است که به عامل‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا داده‌ها را به‌صورت هوشمندتر و مؤثرتر بازیابی کنند. این ویژگی با تحلیل سابقه مکالمات و زمینه‌های مرتبط، نتایج جستجو را بهینه می‌کند.
این قابلیت به عامل‌ها اجازه می‌دهد تا استراتژی‌های بازیابی اطلاعات را تحلیل، برنامه‌ریزی و اجرا کنند، که منجر به بهبود دقت و کارایی آن‌ها می‌شود.
Agentic Retrieval به‌ویژه برای برنامه‌هایی که نیاز به درک عمیق‌تر از زمینه دارند، مانند دستیارهای مجازی و سیستم‌های پاسخگویی به سؤالات، مفید است.
۶. پایش همیشگی (Always-On Observability)
قابلیت پایش همیشگی در Azure AI Foundry ابزارهای یکپارچه‌ای را برای نظارت مداوم بر عملکرد اپلیکیشن‌ها و عامل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این ابزارها شامل ارزیابی، ردیابی و نظارت در زمان واقعی هستند.
این قابلیت به تیم‌ها امکان می‌دهد تا از ابتدا تا انتهای فرآیند توسعه هوش مصنوعی را با اطمینان بیشتری مدیریت کنند، که این امر منجر به بهبود کیفیت و کاهش زمان توسعه می‌شود.
با استفاده از این ابزارها، توسعه‌دهندگان می‌توانند عملکرد مدل‌ها و عامل‌ها را به‌صورت دقیق‌تر بررسی کرده و بهینه‌سازی‌های لازم را انجام دهند.
۷. مدیریت هویت در سطح سازمانی
Azure AI Foundry امکانات امنیتی پیشرفته‌ای را برای مدیریت هویت عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی فراهم می‌کند. این ویژگی‌ها شامل احراز هویت، مجوزدهی و کنترل دسترسی هستند.
این قابلیت‌ها به سازمان‌ها امکان می‌دهند تا امنیت عملیات عامل‌های هوش مصنوعی را تضمین کرده و از دسترسی‌های غیرمجاز جلوگیری کنند.
با استفاده از این امکانات، سازمان‌ها می‌توانند با اطمینان بیشتری از عامل‌های هوش مصنوعی در فرآیندهای تجاری خود استفاده کنند.
۸. قابلیت‌های داخلی برای توسعه مسئولانه
Azure AI Foundry مجموعه‌ای از ابزارها را برای تضمین توسعه اخلاق‌محور و قابل اعتماد هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این ابزارها شامل ارزیابی منصفانه، شفافیت و پاسخ‌پذیری هستند.
این قابلیت‌ها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا مدل‌های هوش مصنوعی را با در نظر گرفتن اصول اخلاقی و مسئولانه توسعه دهند.
با استفاده از این ابزارها، سازمان‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که مدل‌های هوش مصنوعی آن‌ها به‌صورت منصفانه و شفاف عمل می‌کنند.
۹. Foundry Local: اجرای هوش مصنوعی در لبه شبکه
Foundry Local ماژولی است که امکان اجرای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی را در لبه شبکه (edge) فراهم می‌کند. این ویژگی با کاهش تأخیر و توزیع پردازش‌ها، عملکرد اپلیکیشن‌ها را بهبود می‌بخشد.
این قابلیت به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی را به‌صورت محلی اجرا کنند، که این امر برای برنامه‌هایی که نیاز به پاسخگویی سریع دارند، مفید است.
Foundry Local به‌ویژه برای سناریوهایی مانند اینترنت اشیاء (IoT) و برنامه‌های صنعتی که نیاز به پردازش در زمان واقعی دارند، مناسب است.
۱۰. Foundry Labs و Project Amelie
Foundry Labs یک فضای نوآوری در Azure AI Foundry است که به توسعه مفاهیم آینده‌محور در زمینه هوش مصنوعی می‌پردازد. یکی از پروژه‌های برجسته در این فضا، Project Amelie است.
Project Amelie اولین عامل خودمختار در Foundry است که می‌تواند وظایف مهندسی یادگیری ماشین را انجام دهد. این پروژه با همکاری Microsoft Research توسعه یافته است.
این پروژه نشان‌دهنده تلاش مایکروسافت برای ایجاد ابزارهایی است که فرآیند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین را ساده‌تر و مؤثرتر می‌کنند.
منابع:
0 مورد نقد و بررسی
