AI-3026: Entwickeln von KI-Agents in Azure

• 1. Get started: AI-Agent-Entwicklung auf Azure
  • AI-Agents als nächste Generation intelligenter Anwendungen: Begriffe Agent, Tool, Memory, Plan, Action.
  • Agentic-AI-Patterns: Single-Agent, Multi-Agent, Reactive vs. Plan-and-Execute, ReAct, Reflexion.
  • Microsoft-Foundry-Plattform: Foundry Portal, Projekte, Connections, Foundation-Modell-Auswahl (GPT-Familie, Llama, Mistral, Phi, Anthropic via Marketplace).
  • Wann ein Agent statt eines klassischen Chats sinnvoll ist - und wann nicht.
  • Praxis-Übung: Foundry-Projekt anlegen, Modell deployen, ersten Test-Prompt im Foundry Portal absetzen.

• 2. AI-Agent mit Microsoft Foundry Agent Service entwickeln
  • Foundry Agent Service: Managed-Hosting für Agenten, Authentication via Entra ID, Skalierung, Pricing.
  • Agenten erstellen, testen und deployen: Azure-Portal-Workflow vs. VS-Code-Extension.
  • Agent-Konfiguration: Instructions (System-Prompt), Modell-Auswahl, Built-in Tools (File Search, Code Interpreter, Bing Grounding).
  • Threads, Runs und Messages: Konversations-Memory in Foundry-Agenten.
  • Praxis-Übung: Customer-Service-Agenten mit Foundry Agent Service bauen, der eine Wissensdatenbank durchsucht und Antworten mit Quellenangaben generiert.

• 3. Custom Function Tools für Agenten
  • Custom Tools über Function Calling: Python- oder C#-Funktionen als Tools registrieren.
  • JSON-Schema-Definition für Tool-Parameter, Tool-Aufruf-Lifecycle.
  • Tool-Auswahl-Logik: wie der Agent entscheidet, wann ein Tool aufgerufen wird.
  • Fehlerbehandlung in Tools, idempotente Operationen, Long-Running-Calls.
  • Praxis-Übung: Support-Assistenten erweitern, der Problemdetails erfasst und über eine Custom-Function ein simuliertes Support-Ticket erstellt.

• 4. MCP-hosted Tools dynamisch integrieren
  • Model Context Protocol (MCP): offener Standard für Agent-Tool-Integration, Server vs. Client.
  • MCP-Server in Azure: Hosting-Optionen (Azure Container Apps, Azure Functions, Foundry Tool-Hub).
  • Dynamic Tool Discovery: Agent verbindet sich zur Laufzeit mit MCP-Server und erhält Tool-Liste.
  • Sicherheit: Authentication, Authorization, Rate Limits, Audit-Logging für MCP-Aufrufe.
  • Praxis-Übung: MCP-Server mit drei Tools (Wettervorhersage, Kalender-Lookup, E-Mail-Versand) bereitstellen und Foundry-Agent dynamisch anbinden.

• 5. Foundry IQ: Wissensanbindung mit RAG
  • Foundry IQ als geteilte Knowledge-Plattform für mehrere Agenten.
  • RAG-Lösung des Knowledge-Problems: warum Agenten ohne Grounding halluzinieren.
  • Datenoptimierung für bessere Retrieval-Qualität: Chunking, Metadata, Hybrid Search.
  • Agent-Instructions für konsistente, zitierte Antworten.
  • Praxis-Übung: Foundry-IQ-Wissensbasis aus Unternehmensdokumenten erstellen, Agenten anbinden, Agent-Instructions für Citation-Forcing optimieren.

• 6. Agenten in Microsoft Teams und M365 Copilot publishen
  • Foundry Agents als Microsoft-Teams-App: Manifest, Bot-Framework-Integration, Channel-Spezifika.
  • Microsoft 365 Copilot Extensibility: Foundry-Agenten als Copilot-Skills bzw. Declarative Agents.
  • Work IQ: Zugriff auf M365-Workplace-Daten (E-Mail, Kalender, Dateien) für Foundry-Agenten.
  • Identity-Flow: Entra ID, On-Behalf-Of-Token, Berechtigungen pro Mandant und User.
  • Tests und Rollout: Sideloading, Admin-Approval, Microsoft-Admin-Center für Distribution.
  • Praxis-Übung: Foundry-Agent in einem Test-Teams-Workspace bereitstellen und Work-IQ-Anbindung auf Kalender und Mail validieren.

• 7. Workflows für Agent-Orchestrierung
  • Workflows in Microsoft Foundry: Orchestrierung mehrerer Agenten und Komponenten zu intelligenten Anwendungen.
  • Komposition: Sequential, Parallel, Conditional, Loop.
  • Eingaben, Ausgaben, Variablen und Zustand zwischen Schritten.
  • Monitoring und Debugging von Workflow-Runs.
  • Praxis-Übung: Workflow bauen, der einen Recherche-Agenten, einen Schreib-Agenten und einen Review-Agenten zu einer dreistufigen Content-Pipeline kombiniert.

• 8. Microsoft Agent Framework: Code-first Multi-Agent-Lösungen
  • Microsoft Agent Framework als Open-Source-SDK (Nachfolger von Semantic Kernel und AutoGen-Patterns).
  • Code-first vs. Foundry-Portal: wann welche Variante.
  • Plugins, Skills, Memory, Planner: die Bausteine im Framework.
  • Multi-Agent-Orchestrierungs-Patterns: Group Chat, Hierarchical (Manager-Worker), Sequential Hand-off, Reflexion-Pattern.
  • Verbindung zwischen Foundry-Agent-Service-Agenten und Code-First-Agenten.
  • Praxis-Übung: Multi-Agent-Lösung für eine Reisebuchung mit drei Agenten (Suche-Flug, Suche-Hotel, Bestätigungs-Agent) im Microsoft Agent Framework implementieren.

• 9. A2A-Protokoll: Agent Discovery und Remote-Kollaboration
  • A2A (Agent-to-Agent) als offener Standard für Agent-Kommunikation und -Discovery.
  • Remote-Agenten registrieren und auffinden, Capability-Beschreibung, Authentication.
  • Cross-Tenant- und Cross-Cloud-Szenarien: Foundry-Agent ruft externen A2A-Agenten auf.
  • Sicherheit und Governance: Audit, Rate Limits, Datenschutz bei Cross-Boundary-Aufrufen.
  • Praxis-Übung: Foundry-Agent als A2A-Endpoint exponieren und ihn von einem zweiten Agenten aus konsumieren; Cross-Project-Aufruf simulieren.

LernzieleJede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis von Agentic-AI auf Azure, der Beherrschung des Microsoft Foundry Agent Service (Erstellung, Test, Deployment via Portal und VS Code), der Routine in Custom Function Tools und MCP-hosted Tools für Agent-Erweiterungen, dem Werkzeug für Knowledge-Anbindung mit Foundry IQ und RAG, der Fähigkeit, Foundry-Agenten in Microsoft Teams und Microsoft 365 Copilot mit Work IQ zu publishen, dem Verständnis von Workflows für Agent-Orchestrierung, der Code-first-Praxis mit dem Microsoft Agent Framework für komplexe Multi-Agent-Patterns und der Kenntnis des A2A-Protokolls für Remote-Agent-Discovery - gut vorbereitet, erste Single- und Multi-Agent-Lösungen produktiv auf Azure zu entwickelnZielgruppen

• AI Engineers, Software-Entwickler und Data Scientists: Die agentenbasierte KI-Anwendungen auf Azure bauen wollen.
• Backend-Entwickler in Microsoft-Stacks: Die Foundation Models nicht nur als Chat-API nutzen, sondern als orchestrierte Agenten mit Tools, Memory und Multi-Agent-Coordination einsetzen.
• AI-Architekten und Solution Designer: Die Patterns für agentenbasierte Anwendungen (Single Agent, Multi-Agent, A2A, MCP, Workflow-Orchestrierung) auf Azure verstehen müssen.
• Power-Platform- und Microsoft-365-Entwickler: Die Foundry Agents an Teams und M365 Copilot anbinden wollen.

Voraussetzungen: Grundverständnis von KI- und Azure-Konzepten (Foundation Models, Tokens, Prompts, Azure-Subscriptions). Programmiererfahrung in Python oder C#. Vertrautheit mit REST/JSON-Services. Hilfreich: Vorwissen aus Azure AI Fundamentals (AI-900/AI-901), AI-3025 (Work smarter with AI) oder Azure-OpenAI-Praxis. Programmierkenntnisse sind anders als beim Schwesterkurs AI-3025 zwingend, da rund 40-50 % des Kurses aus Live-Coding bestehen.