Более удачные промпты не делают ИИ-агентов надёжными: промпты направляют рассуждения, но не выполняют операции. В этом выпуске показана архитектура, которая работает: LLM предлагает, исполнитель обеспечивает выполнение правил, а валидация графа рабочего процесса принимает решение — на примере Microsoft Graph, Azure OpenAI и Copilot Studio.Что вы узнаете:Проверка контракта перед выполнением: соответствие возможностям, соблюдение политик и проверяемые постусловия, а также отказ с объяснением и безопасными альтернативамиТри типичных сбоя агентов, работающих только на промптах: выдуманные инструменты, непроверенные предусловия и тихие частичные ошибкиИсполнители с ключами идемпотентности, классификацией ошибок и путями восстановления, а также графы рабочих процессов с узлами, рёбрами, состоянием и откатомБезопасность по замыслу: статическая валидация графа, политики во время выполнения с областями Entra ID, очистка входных и выходных данных и неизменяемые журналы аудитаСценарий Microsoft с Microsoft Graph, Azure OpenAI и Copilot Studio: цитаты, контрольные точки с участием человека и метрики «до и после» по точности, задержке и затратамДля архитекторов, разработчиков и администраторов Microsoft 365, которые создают ИИ-агентов, надёжно и прозрачно работающих в продакшене.Этот выпуск — русская версия с ИИ-дубляжом анимированного видео из M365 Show от Microsoft MVP Мирко Петерса.▶ Смотреть видео: https://youtu.be/LLxvoiKP3XA🎧 Другие выпуски: https://www.m365.fm🎤 M365Con — бесплатная онлайн-конференция по Microsoft: https://m365con.net💼 Мирко Петерс в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.