Code-affine Maker nach dem MAF-Kickstart
Für Personen, die ihren Code-Agenten in eine verwaltete Laufzeit bringen wollen.
«Agenten ohne Server-Zoo»
Foundry Agent Service: Agenten bauen, absichern, betreiben
Zwischen «Copilot Studio reicht nicht» und «wir bauen alles selbst» liegt ein Weg, den viele übersehen: Agenten im Foundry Agent Service – von Microsoft betriebene Laufzeit, aber Ihre Modelle, Ihre Tools, Ihre Regeln. Dieses Lab nimmt den Weg ernst statt ihn nur zu zeigen: Sie bauen einen Agenten mit Wissen und Tools, ziehen Leitplanken ein, messen Antwortqualität mit Evaluationen statt Bauchgefühl und verfolgen im Tracing, welchen Schritt der Agent wirklich gegangen ist. Dazu gehören die unbequemen Themen, die über Erfolg entscheiden: Identität, Kostenmechanik und was am Dokumentstand noch Preview ist.
Was Sie mitnehmen
Lernziele
Den Service einordnen
Sie wissen, wann der Agent Service der richtige Ort ist – gegenüber Copilot Studio unterhalb und Eigenbau oberhalb – und was Prompt Agents von Hosted Agents trennt.
Agenten produktionsnah aufsetzen
Sie bauen Agenten mit Modellwahl, Wissen, Tools und Begrenzungen im Portal und im Code.
Qualität messen
Sie legen Evaluationen an, die Groundedness und Tool-Nutzung prüfen, und lesen Traces, statt zu raten.
Betrieb beurteilen
Sie schätzen Identitäts-, Kosten- und Preview-Fragen realistisch ein und wissen, was vor einem Produktivbetrieb geklärt sein muss.
Modularer Aufbau
Trainingsinhalte
Einordnung & erster Agent
- Die Werkzeug-Treppe: Copilot Studio → Agent Service → Eigenbau
- Prompt Agent vs. Hosted Agent: wo welche Logik lebt
- Projekt, Modelle, Deployment: die Foundry-Grundbegriffe
- Den ersten Agenten mit Wissen und Tool aufsetzen
Kontrolle & Qualität
- Tools begrenzen: erlaubte Aktionen, Parameter, Identität
- Wissensanbindung: Dateien, Azure AI Search, Grenzen der Bordmittel
- Evaluationen: Testsets für Groundedness und Tool-Wahl anlegen
- Tracing lesen: vom Symptom zum fehlgeschlagenen Schritt
Betrieb & Entscheidung
- Identität: wer ist der Agent, in wessen Namen handelt er?
- Kostenmechanik: Modelle, Runs, Speicher – was mit Nutzung wächst
- Preview ehrlich: was am Dokumentstand stabil ist und was nicht
- Go/No-Go-Raster: was vor Produktion geklärt sein muss
Praxis
Was Sie im Training praktisch tun
Über zwei Tage entsteht ein Agent für einen realistischen KMU-Fall – vom Portal-Prototyp bis zur evaluierten, nachvollziehbaren Version.
- Einen Agenten mit Wissensquelle und begrenztem Tool aufsetzen
- Ein Evaluations-Set anlegen und zwei Versionen vergleichen
- Einen provozierten Fehler per Tracing bis zur Ursache verfolgen
- Das Go/No-Go-Raster für den eigenen Fall ausfüllen
Ergebnis
Was am Ende vorliegt
- Ein evaluierter Agent im Foundry Agent Service
- Ein Evaluations- und Tracing-Setup als Vorlage für weitere Agenten
- Ein ausgefülltes Go/No-Go-Raster mit Identitäts-, Kosten- und Preview-Befund
Für wen geeignet
Zielgruppe
Entwickler und IT-Techniker
Für Rollen, die Agenten bauen sollen, ohne eine eigene Agenten-Infrastruktur betreiben zu wollen.
Technische Agent Owner
Für Personen, die Qualität, Kosten und Risiko eines Foundry-Agenten verantworten.
Im Microsoft-Stack
- Microsoft Foundry
- Foundry Agent Service
- Azure AI Search
- Entra ID
- Application Insights
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FAQ
Häufige Fragen
Antworten auf typische Fragen zu Inhalt, Voraussetzungen und Durchführung dieses Trainings.
Brauchen wir dafür ein eigenes Azure-Abo?
Für das Lab nicht, die Umgebung wird gestellt. Für den Ernstfall ja – das Lab zeigt, was ein eigenes Setup braucht und kostet.
Worin unterscheidet sich das vom MAF-Kickstart?
Der Kickstart baut den Agenten als Code, den Sie überall betreiben können. Dieses Lab nutzt die verwaltete Foundry-Laufzeit mit Evaluationen und Tracing. Ideal ist die Reihenfolge Kickstart → Agent Service.
Wie gehen Sie mit Preview-Funktionen um?
Sie werden benutzt und benannt: Jede eingesetzte Funktion trägt im Kursmaterial ihren Reifegrad mit Standdatum. Was Preview ist, kommt nicht ungekennzeichnet in Ihr Go/No-Go-Raster.
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