AI AGENT从零到一
M5 · 真实行动结构化导览30 分钟导览

AI Agents for Beginners · Lesson 16

部署可扩展 Agent:版本、评估与成本

选择部署模式,建立版本治理、追踪与评估管道,并用模型路由、缓存、烟雾测试和人工门控制生产风险。

Learning objectives

完成后你应能证明
目标描述的是可观察行为,不是“了解”或“看完”。
  1. 01为 Agent 工作负载选择部署模式。
  2. 02在 Microsoft Foundry Agent Service 中进行版本、治理与观测。
  3. 03建立发布前运行的追踪与评估管道。
  4. 04用模型路由、缓存和人工审批控制规模化风险。

完整示例与概念桥接

本课讲解

上线意味着进入持续治理

原型只需证明一次可行,生产部署要证明版本可追踪、质量可评估、成本可控制、失败可恢复。

发布前至少需要部署可用性的烟雾测试、代表性用例评估和高风险动作检查;发布后还要观察模型路由、缓存命中、延迟、费用与失败率之间的权衡。

打开锁定版本的部署可扩展 Agent 官方课程继续学习。

07–18 制作状态

本课当前提供结构化导览
学习目标、概念位置、建议预习和官方锁定来源已就绪;完整 Trace、实验与项目增量将在后续版本制作。

Source record

本课上游记录
路径
16-deploying-scalable-agents/README.md
Commit
b7f34fd824767162f484e03cc500e23c0966372f
许可
MIT
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