CD deploying-scalable-agents
Перенесите рабочий прототип агента в масштабируемое, наблюдаемое производственное развертывание в Microsoft Foundry. Охватывает шаблоны развертывания (развертывание на стороне клиента, размещенные агенты, рабочие процессы агентов), жизненный цикл агента, маршрутизацию моделей, кэширование ответов, этапы оценки, утверждение человеком в цикле, наблюдаемость с помощью OpenTelemetry, оптимизацию затрат и дымовое тестирование развернутых агентов с помощью действия AI Smoke Test. Основано на Уроке 16 курса «ИИ-агенты для начинающих». ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: развертывания агента в производстве, масштабирования агента, размещенного агента Microsoft Foundry, Foundry Agent Service, маршрутизации моделей, кэширования ответов, этапа оценки, этапа выпуска, рабочего процесса утверждения человеком, наблюдаемости агента, трассировки агента, оптимизации затрат на агента, дымового тестирования размещенного агента, производственного агента поддержки клиентов. НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: создания вашего первого агента (начните с Урока 01), запуска агентов локально на устройстве (используйте local-ai-agents / Урок 17), предоставления инфраструктуры Azure, не связанной с агентами, целей развертывания, не связанных с Foundry.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Take a working agent prototype to a scalable, observable production de…»
Take a working agent prototype to a scalable, observable production deployment on Microsoft Foundry. Covers deployment patterns (client-hosted, hosted agents, agent workflows), the agent lifecycle, model routing, response caching, evaluation gates, human-in-the-loop approval, observability with OpenTelemetry, cost optimisation, and smoke-testing deployed agents with the AI Smoke Test action. Based on Lesson 16 of AI Agents for Beginners. USE FOR: deploy an agent to production, scale an agent, Microsoft Foundry hosted agent, Foundry Agent Service, model routing, response caching, evaluation gate, release gate, human approval workflow, agent observability, agent tracing, agent cost optimisation, smoke test a hosted agent, production customer support agent. DO NOT USE FOR: building your first agent (start with Lesson 01), running agents locally on-device (use local-ai-agents / Lesson 17), Azure infrastructure provisioning unrelated to agents, non-Foundry deployment targets.
Перенесите рабочий прототип агента в масштабируемое, наблюдаемое производственное развертывание в Microsoft Foundry.
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../16-deploying-scalable-agents/README.md, ../../../16-deploying-scalable-agents/code_samples/16-python-agent-framework.ipynb, ../../../../../.github/workflows/smoke-test.yml
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ai-agents-for-beginners
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../../../16-deploying-scalable-agents/README.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../../../16-deploying-scalable-agents/code_samples/16-python-agent-framework.ipynb - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../../../../../.github/workflows/smoke-test.yml - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../../../tests/README.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): ../../../16-deploying-scalable-agents/README.md, ../../../16-deploying-scalable-agents/code_samples/16-python-agent-framework.ipynb, ../../../../../.github/workflows/smoke-test.yml
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1392 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +3Длина description 985: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.