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Multi-Agenten-Systeme mit Azure AI Foundry: Planung, Zusammenarbeit und Tools ohne Produktionsschaden (KI-Synchronfassung) · M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch

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Chatbots sprechen, Agenten handeln und Multiagentensysteme erledigen tatsächlich Dinge.
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Wenn Sie einen Bot angefleert haben, Intune zu reparieren und er mit einem Gedicht geantwortet hat, ist dies das Richtige für Sie.
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Hier ist der Deal. Netflix zum Anfassen.
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Sie schauen zu, Sie essen Snacks.
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Wir fangen das Dangerous Service Prinzip an, damit niemand die Produktion zerstört.
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Wir entwickeln ein selbstteilendes, gesteuertes Mini-Multiagentensystem mit Azure AI Foundry und Semantic Kernel.
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Echte Berührungspunkte.
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Intune EntraGraph Azure Automation Log Analytics Log Analytics
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Ein Agent gegen mehrere Agenten im direkten Vergleich 12 Minuten gegen 3.
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Und der einzige Verlust ist mein Abonnent im Guthaben.
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Erstens, warum ein Agent ins Stockgerät wie ein Teams abhebt.
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Warum ein Agent nicht ausreicht.
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Einzelne Agenten sind das Schweizer Taschenmesser, das Sie an der Tankstelle bekommen.
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Technisch gesehen haben Sie Werkzeuge, praktisch verbiegen Sie sich bei der ersten Schraube.
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Sie packen Planung, Argumentation, Ausführung, Genehmigung und Berichterstattung in eine Eingabe aufforderung.
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Und schon ist diese Kontext haben langsam und seltsamerweise zuversichtlich, was die falschen Dinge betrifft.
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Die meisten Leute denken größeres Modell, größeres Gehirn, zack, Problem gelöst.
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Aber der eigentliche Fehler ist die Rollenverwirrung.
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Ein Agent versucht, eine Änderung zu planen, ein Diagramm aufzurufen, ein Korrekturskript zu schreiben, eine Genehmigung anzufordern, das Ergebnis zu überprüfen und zu dokumentieren.
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Es ist, als würde man ein Helpdesk, ein Änderungsboard und eine Post-Mortem-Analyse mit einem sehr müden Praktikanten durchführen.
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Folgendes passiert tatsächlich.
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Der einzelne Agent jongliert mit zu vielen Zuständen.
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Ihre Eingabeaufforderung wird es einen.
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Das Kontextfenster füllt sich mit Protokollen, Richtlinien und der Hälfte des MDM-Glossars, sodass entweder die wichtigen Teile abgeschnitten oder fehlende Details halluziniert werden.
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Latenzspitzen, Tokenverbrennungen und Wiederholungsversuche fühlen sich an wie ein Déjà-vu mit einer Rechnung.
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Hier kommen mehrere Agenten, Rollengrenzen und Parallelität ins Spiel.
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Der Planer konzentriert sich auf Absicht und Einschränkung.
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Der Operator konzentriert sich auf Tools und Ausführung.
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Der Prüfer konzentriert sich auf Leitplanken, Genehmigungen und die Frage, ob wir auf Fakten basieren.
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Jeder Agent verfügt über einen übersichtlichen, kurzen Befehlssatz mit dem minimal benötigten Arbeitsspeicher.
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Sie übergeben Nachrichten, Tool-Ergebnisse oder eine kurze Zusammenfassung, nicht das gesamte Internet.
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Warum dies im Unternehmen wichtig ist?
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Sie benötigen durchgängige Workflows mit menschlichen Einbindungsgates, identitätsbezogenen Aktionen und Wiederholungsversuchen und Prüffaden.
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Das ist kein Single-Thread-Chat.
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Das ist ein Mannschaftssport.
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Das Musterplaner-Macher-Prüfer reduziert Risiken und Nacharbeit, da jeder Schritt von einer zweiten Person überprüft wird.
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Automatisierten Personen, die nicht bei einem kurzen Teams-Meeting um 11 Uhr dabei sind.
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Auch Kosten und Latenz sinken.
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Verwenden Sie kleine Sprachmodelle für die Extraktion und Klassifizierung.
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Verwenden Sie Premium-Argumentationsmodelle nur dann, wenn die Planung tatsächlich erfrecht ist.
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Badge-Jobs für Zusammenfassungen, während die Benutzer schlafen.
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Sie erhalten weniger Halluzinationen, schnellere Ergebnisse und niedrigere Rechnungen.
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Eine Kurzgeschichte.
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Ich habe gesehen, wie ein Bot, der alles kann, versucht hat, ein Geheimnis zu rotieren.
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Er hat den Schlüssel aktualisiert, die App-Einstellung vergessen und das Problem durch Löschen der Ressource behoben.
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Das war der Tag, an dem wir den Reviewer-Agenten erfanden.
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Multiagentensystem 101, klar, einfach?
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Okay, was ist so ein Multiagentensystem, das man tatsächlich ausliefern kann?
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Denken Sie an ein digitales Team, nicht an ein großes Geheimnis.
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Jeder Agent hat eine Rolle, einen engen Befehlsatz und eine begrenzte Toolbox.
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Der Planer versteht das Ziel, die Einschränkungen und die Umgebung.
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Er stellt einen Plan mit Tool-Aufrufen, die der Operator ausführen kann.
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Der Operator ruft Tools, Diagramme, Logik-Apps, Funktionen und Azure Automation-Runbooks auf
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und gibt strukturierte Ergebnisse zurück.
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Der Reviewer prüft die Bodenständigkeit, den Compliance-Bereich,
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Genehmigungen und Sicherheitsausgaben, bevor etwas Riskantes passiert.
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Der Messenger-Concierge bearbeitet menschliche Benachrichtigungen, Genehmigungen
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und Zusammenfassungen für den Prüfpfad.
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Sie kommunizieren über Nachrichten und gemeinsamen Kontext,
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so wie es Erwachsene tun sollten, kurz, klar und nur das, was benötigt wird.
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Sequenziell, wenn Aktionen von vorherigen Ergebnissen abhängen,
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parallel, wenn Teilaufgaben sicher aufgefächert werden können.
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Sie senden keine 50-seitige Richtlinie, sondern den relevanten Ausschnitt,
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die Geräte-IDs und die beabsichtigte Änderung.
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Werkzeuge sind die Hände.
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REST-APIs für Microsoft Graph
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RAG über Azure AI-Suche nach kuratiertem Wissen
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Code-Interpreter für Ausschnitte
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Logik-Apps für orchestrierte Sequenzen
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Funktionen für Glue
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Azure-Automatisierung für wiederholbare Geräteaufgaben
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Strukturieren Sie Tool-Eingaben mit Schemas,
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damit der Bediener Ihren Mandanten nicht kreativ löschen kann.
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Arbeitsspeicher ist keine Zauberei, sondern ein Budget.
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Minimieren Sie den Arbeitsspeicher-Programm.
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Verwenden Sie externen Status, Suchindizes, Vektor-Speicher
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oder einen kleinen Status-Speicher für Threat-Meter-Daten.
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Halten Sie Kontextfenster schlank.
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Wenn es für die nächste Entscheidung nicht benötigt wird,
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wird es nicht mitgeschrieben.
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Planung versus Ausführung hier glänzt Semantikkerne.
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Der Planer delegiert,
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der Bediener wählt das richtige Tool mit Funktionskatalogen aus.
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Der Prüfer kritisiert die Ausgaben mit Bewertungsaufforderungen
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und Inhaltssicherheit.
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Wenn der Prüfer ein Bereichsrisiko kennzeichnet,
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überarbeitet der Planer.
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Wenn Sie diese Schleife verstanden haben,
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hören Sie auf, 800 Wörter Aufforderungen zu schreiben,
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beginnt klare Rollen zu vertraten.
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Sicherheitsgrenzen sind nicht verhandelbar.
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Identitätsbezogene Toolaufrufe mit verwalteten Identitäten.
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Ihre Agentenberechtigungen sind in Leser- und Verwaltungsberechtigungen aufgeteilt.
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PM für Rechteerweiterung bei destruktiven Aktionen.
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Alle Toolaufrufe werden in der Protokolleralyse protokolliert.
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Inhaltssicherheit sowohl bei der Eingabe als auch bei der Ausgaben.
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Eingabe-Aufforderungsschutz für Jailbreaks
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und indirekte Eingabe-Aufforderungseinschleusung aus Wissensquellen.
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Zeit für eine Analogie.
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Forscher, Analyst, Operator, Qualitätssicherung.
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Jeder ist für seinen Teil verantwortlich.
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Der Operator genehmigt nicht seine Änderungen.
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Der Analyst mischt sich nicht in die Produktion ein.
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Die Qualitätssicherung schreibt nicht den Code, den Sie genehmigt.
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Warum Azure AI Foundry plus Semantic Kernel?
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Foundry bietet Ihnen Agentenorchestrierung, Modellauswahl, Wissensgrundlagen, Toolverkabelung,
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Inhaltssicherheit, Ablaufverfolgung, Auswertungen und Governance an einem Ort.
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Semantic Kernel bietet Ihnen Planer, Qualifikationen, Pipelines, Wiederholungen und Abbrüche im Code.
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Zusammen mischen Sie Modelle pro Rolle, SLMs für die Extraktion, GPT-4-Klasse für die Planung,
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Badges für Zusammenfassungen und halten Ihre Eingabe-Aufforderungen kurz,
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Ihren Explosionsradius klein und Ihre Wochenenden für Sie frei.
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Bauen wir das Ganze mal auf.
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So ermöglicht Azure AI Foundry Workflows mit mehreren Agenten.
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Hier hört Azure AI Foundry auf, ein Hochglanzportal zu sein und agiert stattdessen wie eine Produktionsstätte.
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Foundry bietet Ihnen Orte, an denen Sie Agenten definieren, Modelle verbinden, Wissen hinzufügen,
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Aktionen verdrahten und alles beobachten können und alles beobachten können,
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sodass Sie sich in sechs verschiedenen Blades bewegen.
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Das ist Orchestrierung ohne Klebeband.
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Beginnen Sie mit Agentendefinitionen.
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In Foundry erhält jeder Agent Anweisungen, eine strikte Rollenführung, kein Manifest.
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Die Bereitstellung ist das eigentliche Modell dahinter.
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Kombinieren Sie die GPT-4-Klasse für die Planung mit SLMs der 4-Klasse für die Extraktion.
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Wissen.
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Azure AI Suche in die CS hochgeladene Dateien oder Bing Grounding, wenn Sie Webcontext benötigen.
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Aktionen.
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Offene API-Tools, Logik-Apps, Funktionen.
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Diagramme.
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Azure Automation Runbooks oder Code-Interpreter für schnelle Berechnungen und Analysen.
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Verbundene Agenten.
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Ja, ein Agent kann einen anderen Agenten wie ein Tool behandeln, wenn dadurch die Rollen sauber bleiben.
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Dies ist wichtig, da der semantische Kernel in dasselbe Universum eingebunden ist.
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Im Code erstellst du Planer, definierst Fähigkeiten und registrierst Tools in Funktionskatalogen.
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Du choreografierst die Schleife aus Planer, Operator und Reviewer und überlässt Foundry die
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Handhabung von Threads, Verlauf und Sicherheitsvorkehrungen.
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Du hältst Eingabeaufforderungen kurz und delegierst die schwere Arbeit an Tools mit Schemata.
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Übersetzung, weniger Halluzinationen, weniger Hoppla, mehr Wochenenden.
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Die Wahl des Modells ist wichtig.
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Foundry abstrahiert die Inferenz über den Modellendpunkt, sodass du Modelle austauschen
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kannst, ohne deine gesamte App neu schreiben zu müssen.
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Zwei gemeinsame Lanes, serverlose Endpunkte für Premium-Modelle und schnelle Iterationen.
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Du zahlst pro Token, skalierst nach Bedarf und beaufsichtigst GPUs nicht im Jahr 2018.
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Verwaltete Computerleistung für bestimmte offene Modelle, die du an deine Mandantengrenze
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anheften möchtest.
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Du zahlst nach Betriebszeit und kontrollierst die Form, aber Microsoft kümmert sich um die
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Bereitstellung.
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Mische Modelle pro Rolle.
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Planer auf GPT-4 oder 4.1 Mini für die Argumentation.
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Operator auf einem kleinen Modell, das sich durch Extraktion und Parameterformung auszeichnet.
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Batches für deine langen Zusammenfassungen über Nacht, sodass Mitarbeiter bis zum Morgen
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glänzte Berichte halten.
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Und wenn ein Modell ausläuft oder Sie DeepSeq- oder Lama-Varianten ausprobieren möchten,
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können Sie mit der Inferenz-AP von Foundry Ihren Code stabil halten, während Sie experimentieren.
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Tools und Aktionen sind der Ort, an dem sich der Operator sein Abzeichen verdient.
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Hier bringen Sie echte Macht ein, ohne dem Agentenschlüssel zu Ihrem Königreich zu geben.
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Offene API-Tools für interne Dienste mit Swagger.
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Halten Sie die Vertragssträckung an.
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Wenn das Schema besagt, dass es sich bei dem Gerät um eine Zeichenfolge handelt, sollte es sich besser
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mein EGT.
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Lobig-Apps für Genehmigungsabläufe und menschliche Gates.
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Lassen Sie den Prüfer Änderungen an einen Änderungsgenehmiger weiterleiten und setzen
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Sie die Ausführungen dann bei ihr fort.
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Azure-Funktionen für Glue-Code und sinnvolle Transformation.
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Kleine, testbare, versionierte Graph API für Intune-Entrer und bedingten Zugriff auf
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Benutzergeräte.
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Weisen Sie Überwachungs-Agents-Lesebereiche zu, Verwaltungsbereiche nur bei Arbeitern.
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Azure-Automatisierung für Geräteskripts und Runbooks.
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Behandeln Sie sie wie scharfe Gegenstände in einer verschlossenen Schublade.
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Nur der Behebungsagent kann sie öffnen.
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Bewahren Sie sie wie eine Erdung auf.
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Verwenden Sie die Azure-AI-Suche mit hybrider Rangfolge und semantischer Neubewertung.
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Teilen Sie Wissen nach Domäne auf.
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Optimieren Sie Ihre Richtlinien getrennt von den Onboarding-SOPs.
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So liefern Sie nicht nur das Nötigste aus.
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Der Operator sollte einen Ausschnitt übergeben, nicht die gesamte Einzige.
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Ordnen Sie Ihre Fragmente zu, speichern Sie Zitate und lassen Sie dem Prüfer die Stichhaltigkeit
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überprüfen, bevor Sie in die Produktion gelangen.
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Sicherheit ist nicht optional.
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Foundry integriert Sicherheitsfilter für die Eingabe und Ausgabe, Prompt-Shields für Jailbreak und indirekte
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Injektionen sowie Prüfungen auf geschütztes Material.
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Führen Sie Sicherheitstests vor und nach dem Modell durch, damit Sie nicht für fehlerhafte
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Eingaben oder PR-Katastrophen bei der Ausgabe bezahlen.
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Kombinieren Sie dies mit einer verwalteten Identität pro Agent, Airbag mit geringsten Rechten
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und PM für die vorübergehende Rechterweiterung bei destruktiven Tools.
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Jeder Tool-Aufruf wird nachverfolgt.
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Ihre Genehmigung wird protokolliert.
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Wenn jemand fragt, wer hat was ausgeführt, öffnen Sie Outlook nicht.
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Log Analytics weiß das bereits.
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Die Überwachung ist ein Erwachsenenmodus.
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Aktivieren Sie die Ablaufverfolgung, damit Sie den Ausführungsverlauf einsehen können, welcher Agent,
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welches Tool mit welchen Parametern und mit welcher Latenz aufgerufen hat und mit welcher
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Latenz aufgerufen hat und welche Ergebnisse erzielt wurden.
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Verknüpfen Sie Anwendungserkenntnisse für Leistungsmuster, App-Protokolle für die Prüfung
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und liefern Sie Auswertungen an CI, um Abweichungen bei Relevanz, Fundiertheit und Flüssigkeit
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zu erkennen, bevor ein Benutzer dies tut.
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Wenn die Fundiertheit nachlässt, kennzeichnet der Prüfer dies, der Planer schränkt die
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Abrufabfrage ein und der Operator versucht es erneut.
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Keine menschliche Panik erforderlich.
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Bereitstellungsprimitive sorgen für Ordnung.
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Verwenden Sie Foundry-Projekte für Teambereichskontingente und Richtlinien-Baselines.
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Platzieren Sie Azure API Management vor Ihrem Tool-Dienst, damit Sie Versionen erstellen,
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Drosseln, Trennschalter implementieren und zwischen PTU und nutzungsbasierter Inferenz
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weiterleiten können.
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Private Endpunkte, bei denen die Datenresidenz oder Compliance bezeugt, dass wir es ernst
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meinen.
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Regionen, die zu Ihren Benutzern passen, nicht nur zu Ihren Ambitionen.
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Und ja, der semantische Kern rundet das Ganze ab.
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Sie beschreiben den Workflow im Code.
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Der Planer zerlegt ihn.
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Der Operator wählt Tools basierend auf Funktionskatalogen und Verfügbarkeit aus.
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Der Prüfer erzwingt Prüfungen mit Bewertungsaufforderungen und Ergebnissen zur Inhaltssicherheit und Sie
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erhalten Wiederholungsversuche mit Backoff- und Abbruch-Token, wenn eine externe API vorgibt,
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wegen Wartungsarbeiten nicht verfügbar zu sein.
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SK bietet Ihnen das Ausführungsgehirn Foundry den Operationssaal.
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Fügen Sie alles zusammen und Sie erhalten ein praktisches Muster.
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Definieren Sie Agenten in Foundry mit strengen Anweisungen und Identitäten, orchestrieren
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Sie Rollen in SK, erden Sie mit kuratierter Suche, verdrahten Sie Aktionen mit offenen
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APIs, Logik-Apps, Funktionen und Automatisierung, erzwingen Sie Sicherheit vor und nach der Inferenz
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und beobachten Sie alles.
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Es ist langweilig im besten Sinn, wie Sicherheitsgurte oder dem Praktikanten, mit dem Namen Standardschlüssel
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keine globalen Administratorrechte zu gewähren.
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Demo Szenario 1, Gerätebereinigung, CSI Intune Geistergeräteeinheit.
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Kennen Sie diese Geräte, die gleichzeitig als verwaltet, stillgelegt und untot angezeigt
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werden?
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Willkommen bei CSI Intune.
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Unsere Aufgabe ist es, veraltete, doppelte oder nicht registrierte Hardware zu finden und
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sie sicher mit Genehmigung zu beheben, damit niemand Wut-E-Mails mit rechtlichen Problemen
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schickt.
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Casting von Agenten, Monitor, Abfragen, Microsoft Graph und Log Analytics, Klassifizieren von
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Gerätezuständen, Kennzeichnen von Anomalien, Kennzeichen.
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Remediator ruft Intune und Azure Automation auf, um Geräte unter Quarantäne zu stellen
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oder stillzulegen.
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Auditor protokolliert alles, benachrichtigt Mitarbeiter und schreibt die Maßnahmenbeschreibung
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für die Zeit nach der Geräteübernahme.
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Der Ablauf läuft wie folgt ab.
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Monitor ruft Daten aus Graph-Gerätedatensätzen, letzte Anmeldung, Compliance-Status, Registrierungstyp,
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primärer Benutzer und Außerbetriebnahme-Flex ab.
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Außerdem werden Protokollanalyse-Signale, Defender-Hardbeat, Update-Compliance und Ereignisse
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der Intune-Verwaltungserweiterung abgerufen.
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Diese werden in einem kurzen strukturierten Datensatz pro Gerät zusammengefasst.
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Zuletzt gesehen UTC registriert konform doppelte Kandidaten-Risiko-Signale.
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Keine Beschreibungen, nur Felder.
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Jetzt erfolgt die Übergabe von Brains & Broad.
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Monitor sendet einen Klassifizierungsvorschlag.
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Veraltet, doppelt, kein Hardbeat oder in Ordnung.
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Reviewed prüft die Stichhaltigkeit.
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Stammen diese Felder tatsächlich aus Graph und LA?
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Content Safety führt ein Formmodell aus, um die Eingabe-Aufforderungsinjektion von hochgeladenen
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Dateien oder Web-Stichworten zu blockieren.
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Wenn die Klassifizierung erfolgreich ist, bereitet Remediater Maßnahmen vor.
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Phase 1 ist die sanfte Korrektur, Kennzeichnung und Quarantäne.
11:35
Wir wenden einen Kandidaten für die Kategorie Ausrangierte Geräte an, entfernen dynamische
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Gruppenbindungen, die eine Richtlinienbildnis auslösen und verschieben das Gerät bei Bedarf
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in eine Azure AD-Quarantänegruppe, die den Zugriff blockiert.
11:45
Noch keine Löschungen.
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Genehmigungen landen in einer Logik-App.
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Der Prüfer fügt einen kompakten Plan, Geräte-IDs, Gründe, vorgeschlagene Aktionen und ein Rollback
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hinzu.
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Die genehmigende Person sieht in Teams ein Digest mit Verweisen auf Diagrammabfragen und Log Analytics
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KQL.
12:00
Der Sensortoken wird genehmigt.
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Der Bearbeiter führt die Außerbetriebnahme aus, löscht sie bei Bedarf oder bereinigt
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Duplikate, indem er das Gerät mit dem aktuellsten Hardbeat versorgt und die Verknüpfung von
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Ghost-Geräten aufhebt.
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Die verwaltete Identität sorgt dafür, dass wir sauber bleiben.
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Die Überwachung wird mit Gerätezugriff auf alle Daten ausgeführt.
12:14
Der Bearbeiter verwendet eine separate Identität mit Gerätezugriff auf alle Daten und genau
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den Intune-Berechtigungen, die er benötigt.
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Die Löschung erfolgt hinter PIM.
12:21
Der Bearbeiteragent kann sich nicht selbst erhöhen.
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Wenn eine Erhöhung der Rechte angefordert wird, benötigt die Logik-App einen Mitarbeiter
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und die Uhr für die temporäre Berechtigung beginnt zu ticken.
12:29
Die Überwachung ist der erwachsene Teil.
12:31
Jeder Tool-Aufruf wird nachverfolgt.
12:33
Wer hat was aufgerufen, Parameter-Latenz-Antwort.
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Der Prüfer schreibt Ereignisdatensätze mit Korrelations-IDs in die Protokollanalyse, sodass sie den
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Tatort ohne Slack-Archäologie rekonstruieren können.
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Wir führen auch einen Bewertungsschritt nach der Änderung durch Fundiertheit, Relevanz,
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Flüssigkeit.
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Wenn die Fundiertheit sinkt, blockiert der Prüfer weitere destruktive Aktionen und gibt
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den Plan an den Planer zurück, um den Abruf zu verfeinern oder den Umfang einzugrenzen.
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Modelle werden absichtlich gemischt.
12:55
Die Klassifizierung verwendet ein kleines Modell, um Kosten und Latenz niedrig zu halten.
12:58
Sonderfälle, wie zwei Geräte, bei denen Autopilot eines umbenannt hat und Azure AD sie für
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Zwillinge hält, erhalten mit GPT-4-Mini einen Argumentationspfad.
13:06
Zusammenfassungen werden gestapelt.
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Niemand braucht um 14 einen Shakespeare-Bericht.
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Letzte Woche versuchte der Einzelagententest, ein veraltetes Gerät zu reparieren, indem er
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alles in derselben dynamischen Gruppe außer Betrieb nahm.
13:15
Der Prüfer in unserem Multi-Agent-Flow markierte die Bereichsdiskrepanz, bat um Bestätigung
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auf Geräteebene und stoppte den Vorgang.
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Deshalb trennen wir Planen, Handeln und Überprüfen.
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Endergebnis.
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Geistergeräte stören die Compliance nicht mehr.
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Sie reduzieren Lizenzverschwendung, reduzieren Fehlalarme und müssen der Geschäftsleitung
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nicht mehr erklären, warum gescheiterte Ruhestandsvorfälle ein Lebensstil sind.
13:33
Und ja, der Prüfer ist lesbar, was mehr ist, als ich von der Hälfte ihrer Änderungstickets
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sagen kann.
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Demo-Szenario 2.
13:39
Zero-Touch-Onboarding.
13:41
Tatsächlich Zero-Touch.
13:42
Zero-Touch für den Benutzer.
13:43
500 Berührungen für die Technik bis zu den Agenten.
13:46
Ziel.
13:47
Von einem HR-Event bis zum einsatzbereiten Benutzer und Gerät ohne große Umschweife.
13:50
Halbungslos, kontrolliert und umkehrbar, wenn die Personalabteilung den Nachnamen auf
13:53
drei verschiedene Arten schreibt.
13:55
Team-Aufstellung.
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Intake.
13:57
Hört den HR-Webhook ab, normalisiert Payloads und validiert Pflichtfelder.
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Provisioner erstellt dem Benutzer ein Entra, weist Gruppen und Lizenzen zu und registriert
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Autopilot-Profile.
14:06
Validator.
14:08
Überprüft die Richtlinienkonformität und den Status des bedingten Zugriffs, bevor
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wir einen schicken Laptop aushändigen.
14:13
Concierge.
14:14
Sendet das Willkommenspaket, SharePoint-Links und ihre Checkliste für den ersten Tag.
14:18
Ablaufzeit.
14:19
Intake erhält die HR-Nutzlast den Namen, das Startdatum, die Rolle, die Abteilung,
14:22
die Manager und die Region.
14:24
Ein kleines Modell extrahiert und normalisiert.
14:26
Es ordnet kanonischen Feldern zu und fängt Unsinn wie ein Startdatum im Jahr 2090er.
14:30
Wenn erforderliche Felder fehlen, wird die Personalabteilung über Logic Apps mit einem
14:33
strukturierten Fehler gepinkt.
14:34
Keine freie Form der Poesie.
14:35
Provisioner ruft Graph mit einer verwalteten Identität auf, die auf die Benutzerberechtigung
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beschränkt.
14:38
Es erstellt den Entra-Benutzer, legt den Verwendungsort fest und wendet eine Basisgruppe an.
14:42
Anschließend werden Lizenzzuweisungen basierend auf Rolle und Region zusammengestellt.
14:46
Hier hilft die Argumentation.
14:47
Benötigt diese Person E5 Security oder Business Premium?
14:50
Wir kodieren die Richtlinien in Daten und lassen das Modell aus zulässigen Paketen auswählen.
14:53
Kein Modell darf Lizenzen erfinden.
14:55
Es gibt ein striktes Menü.
14:56
Als nächstes kommt der Autopilot.
14:57
Provisioner registriert entweder einen Hardware-Hash, den wir bereits haben, oder bereitet ein Just-in-Time-Profil
15:02
vor, das an die Benutzergruppe gebunden ist.
15:04
Es kennzeichnet die Gerätegruppen für Basisrichtlinien.
15:06
Dann wird der Validator aktiviert.
15:08
Er fragt Graph und Defender nach Compliance-Signalen ab, überprüft, ob der bedingte Zugriff die
15:11
erste Anmeldung nicht unterbricht und prüft, ob die richtigen Richtlinien für die Gerätekonfiguration
15:15
angewendet werden.
15:16
Falls der bedingte Zugriff die Neueinstellung am ersten Tag blockieren würde, öffnet der Validator
15:20
eine Genehmigung mit einer zeitlich begrenzten Ausnahme unter Begründung.
15:23
Concierge kommt in menschlichen Aufgaben.
15:24
Er sendet eine Teams-Nachricht an den Manager mit dem UPN des neuen Mitarbeiters, dem Status
15:29
der Gerätezuweisung und einem Link zu einem SharePoint-Starter-Kit.
15:32
Er sendet dem neuen Mitarbeiter eine E-Mail mit den Schritten für den ersten Tag, eine
15:35
Anleitung zur MFA-Einrichtung und dem Link zum IT-Portal.
15:37
Er fügt ihre internen IP-Adressbereiche nicht in die E-Mail ein.
15:41
Inhaltssicherheit überprüft die Ausgaben auf Datendecks und Tonalitäten.
15:43
Governance ist das gleiche Thema wie bei den Sicherheitsgut.
15:45
Die verwaltete Identität von Provisioner verfügt über Lizenzrechte, kann aber nicht lösen.
15:49
Intel kann keine Bereitstellung durchführen, sondern validieren.
15:51
PM sperrt alle risikoreichen Aktionen mit Zungen.
15:53
B des Hinzufügen von Benutzern zu einer Sibling-Gruppe.
15:55
Alle Aktionen werden in App-Insights und Log-Analytics nachfragen.
15:58
Wenn HR eine korrigierte Nutzlast sendet, berechnet der Planer das Delta neu und der Operator
16:02
aktualisiert nur die Änderungen.
16:04
Keine schwangenden Gruppenmitgliedschaft.
16:06
Observability bietet Ihnen Meilensteine.
16:08
HR-Erfassung, Entrer-Erstellung, Lizenzzuweisung, Autopilot-Profil, Benachrichtigung über
16:12
Compliance-Beurteilung gesendet.
16:14
Sie erhalten SLA-Metriken und automatische Wiederholungsversuche bei vorübergehenden Diagrammfehler
16:17
mit Backoff.
16:18
Wenn das HR-System aussetzt, stirbt der Threat nicht.
16:20
Er pausiert, protokolliert und wird nach der Behebung fortgesetzt.
16:24
Auswertungen werden in CI für synthetische Onboarding-Nutzlasten ausgeführt, um Regressionen
16:28
bei Relevanz und Fundiertheit zu erkennen, bevor eine echte Einstellung darunter leidet.
16:31
Der Modell-Mix sorgt für einen fairen Preis.
16:33
SLM für Extraktion und Normalisierung.
16:35
Ein Argumentationsdurchlauf nur bei Entscheidungen zur Richtlinienauswahl.
16:38
Samenfassung und willkommenes E-Mails werden nach Möglichkeit das Batch versenden.
16:41
Das Ziel ist eine Bereitstellung mit geringer Latenz und menschlicher Klarheit im Prüfpfad.
16:44
Kurzfassung.
16:46
Beim Onboarding mit einem einzelnen Agenten wurde versucht, einen Benutzer zu allen Mitarbeitern
16:49
und Auftragnehmern hinzuzufügen, da eine Berufsbezeichnung Auftragnehmerstand.
16:52
Der Multi-Agent hat die Regel der gegenseitigen Ausschließlichkeit im Validator abgefangen,
16:56
um eine menschliche Entscheidung gebeten und dann sofort den Toasterbrand beim bedingten
16:58
Suche vermied.
16:59
Das Ergebnis ist wirklich Zero-Touch für den Benutzer.
17:01
Ein Threat, vier Agenten, saubere Genehmigungen und ein Papierpfad, den sie ihrem SISO zeigen
17:06
können, ohne zu den Demogöttern beten zu müssen.
17:08
Und ja, wenn die Personalabteilung unweigerlich das Startdatum ändert, berechnet das System neu,
17:12
ohne das Lizenzbudget zu sprengen.
17:14
Demo-Szenario 3, automatisierte Sicherheitshärtung.
17:17
Bitte lasst BitLocker aktiviert sein.
17:20
Sicherheitsabweichungen sind wie Unkraut.
17:21
Man zieht drei Fünftauchen auf und einer von deaktiviert BitLocker aus Boshaftigkeit.
17:25
Unser Ziel, Konfigurationsabweichungen kontinuierlich erkennen, sicher beheben mit Schranken, die
17:29
ein Anwalt respektieren würde.
17:31
Der Drift-Detektor fragt Graph und Defender ab.
17:34
Secure Score ruft Intune Compliance und Gerätekonfigurations-Baselines ab und erstellt ein Abweichungs-Data.
17:38
Fixer überträgt Intune-Richtlinien Änderungen, BitLocker-Einstellungen und Windows-Update-Ringe.
17:45
Führt Geräteskripts über Azure Automation aus, wenn die Richtlinie nicht weit genug reicht.
17:50
Reviewer erzwingt Leitplanken, legt Änderungen im Geltungsbereich fest, führt Bodenständigkeitsprüfungen
17:54
durch und holt menschliche Genehmigungen für riskante Schritte ein.
17:56
Messenger weist Mitarbeiter in Teams oder per E-Mail mit kompakten Plänen und Quittungen an.
18:02
Flow, Drift-Detector wird nach einem Zeitplan und bei Bedarf ausgeführt.
18:04
Über Graph werden Gerätekonformität, BitLocker-Status, TPM-Status, Betriebssystem-Versionen,
18:10
Updatering und Richtlinienzuweisungen abgerufen.
18:14
Jedes Gerät wird mit einem Golden Profile in Form strukturierter Daten verglichen, nicht mit einem Vibes-Dokument.
18:19
Ergebnisse werden gekennzeichnet, fehlendes BitLocker, schwache Verschlüsselungsmethode,
18:22
Richtlinie nicht angewendet, sicherer Start deaktiviert, Updatering außerhalb der zulässigen Grenzen.
18:26
Der Plannerpass wird ausgeführt und schlägt einen minimalen Plan pro Gerätegruppe vor.
18:30
Verwenden Sie für BitLocker die Intune-BitLocker-Richtlinie, wenn das Gerät dazu in der Lage ist.
18:33
Wenn die Richtlinie bereits als Ziel festgelegt wurde, der Status jedoch auslaute,
18:37
schlagen Sie ein Automatisierungsskript vor, um die Schutzvorrichtung neu zu aktivieren und die Schlüssel hinterlegen.
18:41
Schlagen Sie bei Update-Abweichungen vor, das Gerät in einen gestaffelten Updatering zu verschieben und nicht einfach zu patchen.
18:47
Schlagen Sie bei Problemen mit bedingtem Zugriff eine zeitgebundene Ausnahme mit erforderlicher Begründung vor.
18:52
Der Prüfer bewertet die Fundiertheit.
18:54
Hat Drift-Detector tatsächlich die Felder aus Graph und Defender zitiert?
18:57
Er überprüft den Bereich, die Geräte-IDs, die Richtlinien-IDs und den Änderungstyp.
19:02
Wenn etwas nach allen Geräten riecht, wird es mit Vorurteilen blockiert.
19:05
Die Inhaltssicherheit gilt für die Eingabe und Ausgabe, um eine sofortige Injektion von externem Wissen oder eingefügten Protokollen zu verhindern.
19:11
Aktionen mit hohem Risiko, wie das Entfernen einer Konflikt stehenden lokalen Richtlinie, werden vom PM ausgeschlossen.
19:15
Die Identität des Behebers kann sich nicht selbst erhören.
19:18
Die Genehmigung befindet sich in einer Logik-App mit einer übersichtlichen Kamp.
19:20
Was ist los? Was wird sich ändern?
19:22
Rollback-Schritte und Zitate.
19:23
Genehmigen und Behebung wird ausgeführt.
19:25
Intune-Richtlinien-Aktualisierungen sind elementwirksam und zielgerichtet.
19:28
Die Bitlocker-Korrektur verwendet ein Runbook mit expliziten Parametern und einer Plausibilitätsprüfung.
19:32
TPM vorhanden.
19:33
Betriebssystem unterstützt XTS-AS 256 Treuhandfahrt verifiziert.
19:38
Wenn eine Vorabprüfung fehlschlägt, schlägt sie mit einem benutzerfreundlichen Fehler und ohne Nebenwirkungen.
19:42
Messenger schließt den Kreis.
19:43
Das Gerät ist repariert.
19:44
Ein der Gäste erreicht Teams mit Zählern, Links-zu-App-Insights-Ablaufverfolgungen und einer CSV-Datei für die Person, die Excel immer noch mehr liebt als ihre Familie.
19:52
Wenn ein Gerät die Einhaltung verweigert, öffnet der Prüfer einen Ausnahmethread mit einer Uhr und plant Wiederholungsversuche.
19:57
Die Beobachtbarkeit jeder Tool-Aufruf wird nach Thread korreliert.
20:01
Wir sperren Deltas vor und nach der Änderung, sodass die Prüfung nicht konforme Änderungen erkennen kann, ohne in KQL zu kennen.
20:06
Wir führen auch einen Bewertungsagenten für Zusammenfassungen nach Änderungen aus, um die Fundiertheit und Klarheit zu überprüfen.
20:10
Wenn die Fundiertheit sinkt oder die Fehlerraten ansteigen, schränkt der Planer die Abrufmöglichkeiten ein, reduziert die Batch-Größe oder unterbricht destruktive Aktionen.
20:18
Modellmischung, SLM für Extraktion und Klassifizierung, Argumentationsmodell für die Plansynthese, nur bei Bedarf.
20:24
Batch-Verarbeitung des nächtlichen Bericht.
20:25
Keine Sonette über KIs.
20:26
Das Endergebnis BitLocker ist tatsächlich aktiviert.
20:28
Update-Ringe driften weniger ab.
20:29
Ausnahmen werden dokumentiert, zeitgebunden und überprüfbar.
20:32
Und niemand repariert ein Gerät, in dem er während des Quartalsabschlusses ein neues Image von Finanze der Klopse stellt.
20:35
Aufschlüsselung der Architektur.
20:38
Foundry plus SK plus Tools plus Identität plus Identität.
20:41
Öffnen wir die Motorhaube, ohne Motoröl auf ihr Kontingent zu verschütten.
20:44
Stellen Sie sich vier Ebenen vor, die für einen reibungslosen Ablauf sorgen.
20:47
Foundry, semantischer Kernel, Tools, Identität.
20:50
Foundry ist die Heimatbasis.
20:52
Sie definieren Agenten mit strengen Anweisungen, wählen Bereitstellungen pro Rolle aus,
20:55
hängen Wissen über die Azure AI-Suche an und registrieren Aktionen.
20:58
Offene API-Tools, Logik-Apps, Funktionen, Graph, Azure Automation, Code-Interpreter.
21:06
Bedrohungen, Ausführungsverlauf, Ablaufverfolgung, Auswertung und Sicherheitslebensdauer hier.
21:09
Schutzschilde für Inhalt, Sicherheitsaufforderungen und Prüfungen geschützten Materials für ein Vorher- und Nachher-Modelle aus,
21:13
sodass fehlerhafte Eingaben keine Token und fehlerhafte Ausgaben keine Token fehler kosten.
21:17
Der semantische Kernel ist der Dirigent.
21:18
Im Code verdrahten Sie die Planer-Operator-Prüfer-Schleife.
21:22
Sie registrieren Funktionskataloge für Tools, deaktivieren die Wiederholungsfunktionen und fügen Abbruch-Token hinzu.
21:26
Sie erhalten eine Eingabeaufforderung kurz, verlagen die Komplexität in Schema und dann überlassen SKD-Entscheidung,
21:30
welches zubalisierend auf Verfügbarkeit und Richtlinien aufgerufen werden soll.
21:33
Wenn bei Graph-Ein-Timeout-Auftritt behandelt SKD-Aufgabe mit.
21:36
Wenn die Bodenständigkeit nachlässt, wird sie zur Verfeinerung an den Planer zurückverfolgen.
21:39
Tools sind die Hände.
21:40
Halten Sie Verträge mit offener API-Strikt ein.
21:43
Stellen Sie die API-Verwaltung in den Vordergrund, um Versionen und Unterbrechungen zu treuern.
21:46
Logik-Apps verarbeiten Genehmigungen und lange laufende Abläufe.
21:49
Funktionen übernehmen die Verbindung und Transformation.
21:50
Azure Automation führt Skripte mit Leitplanken und Nachprüfungen aus.
21:54
Graph ist ihre zuverlässige Quelle für Intune, Entra, Compliance und Sicherheitsbewertung.
21:58
Azure AI Search stellt kuratiertes Wissen pro Domäne bereit.
22:01
Keine Wissenssuppe.
22:02
Die Identität ist der Sicherheitsgrund.
22:04
Jeder Agent verfügt über eine eigene verwaltete Identität.
22:06
Überwachungsagenten, Näheserbereiche.
22:08
Bearbeiter erhalten Schreibbereiche, niemals Administratoren.
22:10
Der PM sperrt alles Destruktive.
22:12
Die Rechterweiterung erfordert einen Mitarbeiter und läuft ab.
22:14
Private Endpunkte, bei denen Datengrenzen wichtig sind.
22:16
Richtlinien und Basislinien für Foundry-Projekte erzwingen zulässige Modelle, Regionen und Kontingente.
22:22
App Insights und Log Analytics erfassen Ablaufverfolgung und Metriken und Überwachung,
22:25
damit sie ohne lange Recherche beantworten können, wer was getan hat.
22:29
Modelle werden über den Inferenzentpunkt von Foundry eingebunden.
22:32
Verwenden Sie Serverless für Premium-Argumentation.
22:34
Verwalten Sie Compute für angeheftete Offenmodelle.
22:36
Tauschen Sie Modelle aus, ohne Code neu schreiben zu müssen
22:38
und bewerten Sie dennoch Relevanz, Fundiertheit und Flüssigkeit in CI, bevor Sie sie befördern.
22:42
Regionen entsprechen Ihren Benutzern, Datenzonen, Ihren Regulierungsbehörden.
22:44
Zusammen ergibt das eine zuverlässige Maschine.
22:48
In Foundry definierte Agenten, orchestriert von SK, unterstützt durch strenge Tools,
22:52
gesperrt durch Identität, gemessen durch Beobachtbarkeit und geschützt durch Sicherheit.
22:56
Langweilig gewinnt. Langweilig skaliert. Langweilig lässt sich schlafen.
23:00
Best Practices werden ohne Reue ausgeliefert.
23:03
Bauen Sie Zeit und Weisheit auf, damit Sie den Sonntag nicht damit verbringen, den Samstag.
23:06
Geben Sie jedem Agenten eine Aufgabe.
23:08
Der Planer plant, der Operator bedient, der Reviewer prüft.
23:10
Wenn ein Agent anfängt, einen emotionalen Roman zu schreiben, kürzen Sie die Eingabe auf Forderung und übergeben Sie die Pro-Sanentum.
23:15
Halten Sie die Anweisung kurz, begrenzt und langweilig.
23:17
So erleben Sie wenige Überraschungen.
23:19
Bevorzugen Sie Tool-Aufrufe gegenüber langer Pro-Sanentum.
23:21
Setzen Sie Verträge in eine offene API, Schemata für Eingaben und Lightplanken für Ausgaben.
23:25
Wenn ein Tool ein Gerät erwartet, senden Sie es einem Gerät und nicht vielleicht diesem Gerät in der Finanzabteilung.
23:29
Modelle sind kreativ, Tools nicht.
23:31
Das ist der Punkt.
23:31
Erzwingen Sie das Konzip der geringsten Rechte, als ob Ihr Job davon abhängt.
23:34
Denn das tut er.
23:35
Getrennte Identitäten.
23:37
Nur Leseberechtigungen für die Überwachung, nur Schreibberechtigungen für den Behebungsbeauftragten.
23:40
Keine Identität wird ohne PM gelöscht.
23:41
Die Erhöhung ist temporär, gerechtfertigt und wird protokolliert.
23:44
Wenn jemand nach einem dauerhaften globalen Administrator fragt, geben Sie ihm einen Stressball und ein Richtliniendokument.
23:48
Fangen Sie klein an, zwei Agenten ein Macherland prüfen.
23:50
Fügen Sie einen Planer hinzu, sobald die Schleife stabil ist.
23:51
Wenn Sie sich dann unbedingt aufteilen müssen, starten Sie nicht mit einem digitalen Scrum-Team aus 12 Personen.
23:55
So erstellen Sie Ihr Organigramm in YAML und heulen dann.
23:57
Wischen Sie Modelle, um Kosten zu senken.
23:59
SLMs für die Extraktion, GPT-4-Klasse nur für Schlussfolgerungen, wo es darauf ankommt.
24:03
Batch-Zusammenfassung über Nacht.
24:04
Sie zahlen keine Premium-Preise für die Formatierung eines Datums drin.
24:07
Speichern Sie das umfangreiche Modell für Entscheidungen, nicht für die Erzählung.
24:10
Üben Sie zu Lettspeichern.
24:11
Verwenden Sie einen externen Status als Ihre KI-Suche oder einen kleinen Statusspeicher,
24:15
bevor Sie Kontextfenster wie ein Handgepäckstück vollstopfen.
24:17
Thread-Meter-Daten sollten winzig sein.
24:19
Wenn Sie für den nächsten Durchgang nicht benötigt werden, werden Sie nicht gelöscht.
24:21
Protokollieren Sie alles.
24:25
Lattensergebnisse.
24:26
Übermitteln Sie Auswertungen an CI, damit Sie Relevanz- und Bodenständigkeitsverluste erkennen,
24:30
bevor die Produktion dies tut.
24:31
Warnen Sie, wenn die Bodenständigkeit nachlässt, nicht wenn Twitter nachlässt.
24:34
Leitplanken vor Geschwindigkeit, Genehmigungen für destruktive Tools.
24:37
Trockenlaufmodus ohne Nebenwirkung.
24:39
Stufenweise Einführungen nach Gerätegruppe oder Region.
24:41
Falls Ihr Roll-Up-Plan auf einmal erfolgt, hoffe ich, dass Ihr Lebenslauf aktuell ist.
24:44
Erstellen Sie ein Bild wie in Finnever.
24:45
Wiederholen Sie den Versuch mit Shit.
24:47
Reduzieren Sie die Drosselung von Diagab.
24:48
Schutzschalter im API-Management.
24:50
Idempotente Runbooks.
24:51
Wenn ein Schritt sicher erneut ausgeführt werden kann, schlafen Sie besser.
24:54
Dokumentieren Sie schließlich Ihre Richtlinien als Startup.
24:56
Regeln zur gegenseitigen Ausschließlichkeit, Lizenzpakete und Geräte-Baselines bringen Sie sie in strukturierte Form.
25:01
Modelle können auswählen, Sie sollten nicht erfinden.
25:03
So halten Sie Agenten hilfreich und Ihren Explosionsradius klein.
25:05
Wenn Sie sich eines merken sollten, einzelne Agenten helfen, aber Teams von Agenten geplant, toolgesteuert und mit Berechtigung versehen,
25:12
transformieren Ihre Umgebung still und leise, während Sie so tun, als würden Sie schlafen.
25:16
Wenn Sie das verstanden haben, abonnieren Sie den Kanal und sehen Sie sich die Fortsetzung an,
25:19
in der ich das Repository für den Semantischen Kernel und die Bizeps-Vorlage veröffentliche, damit Sie schauen, was schön.
25:22
Möchten Sie die Folge zu Evaluierungsagenten, die Ihr Versprechen einhält?
25:25
Sie steht nächste Woche auf dem Programm.