如何使用 agentic
定義你的目標: 明確表述你希望代理型AI完成的目標，例如查找錯誤、支持實時玩家或分析遊戲數據。
選擇開發框架: 選擇一個代理型AI框架，如AutoGen、LangChain、LlamaIndex或Semantic Kernel來構建你的應用程序。
設置環境: 配置你的開發環境，包括必要的工具和API，如Azure OpenAI、Azure AI Search和Azure Container Apps。
設計代理架構: 規劃你的代理型AI系統的組件，包括感知、推理、規劃和行動執行的模塊。
實現核心AI能力: 開發AI處理語言、提取特徵、識別對象和表示目標的能力，使用自然語言處理（NLP）和機器學習等技術。
創建決策邏輯: 編程AI的計劃行動、做出決策和適應新情況的能力，使用強化學習等算法。
集成外部工具和API: 將你的代理型AI連接到相關的數據源、服務和工具，以完成其任務。
實現安全和道德指南: 建立安全措施、監督機制和道德約束，以確保負責任的AI行為。
測試和改進: 在各種場景中徹底測試你的代理型AI，分析其性能並逐步改進其能力。
部署和監控: 啟動你的代理型AI應用程序並持續監控其性能，根據需要進行更新。
agentic 常見問題
代理型 AI 是指能夠自主行動以實現目標的人工智能系統，無需不斷的人類輸入或提示。與聊天機器人不同，代理型 AI 可以主動行動並獨立完成複雜任務。
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