Model RAG | Agent | Governance

Al Agent 不難開始，
難的是如何真正落地。

從模型選擇、RAG、Agent Framework
到部署、監控與治理，建立能真正進入
企業環境的AI 應用架構。

免費下載《企業AlAgent開發與擴展指南》

Model RAG | Agent | Governance

Al Agent 不難開始，
難的是如何真正落地。

從模型選擇、RAG、Agent Framework
到部署、監控與治理，建立能真正進入
企業環境的AI 應用架構。

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《企業AlAgent開發與擴展指南》

AI PoC 做得出來，為什麼總是難以進入 Production？

模型選擇

模型越來越多，如何選擇最適合不同情境的模型？

模型選擇

模型越來越多，如何選擇最適合不同情境的模型？

開發工具分散

GitHub、模型、API、App Service、Container 各自管理，開發流程容易斷裂

開發工具分散

GitHub、模型、API、App Service、Container 各自管理，開發流程容易斷裂

RAG / Agent 架構

如何讓 AI 不只回答問題，而是真的能取得資料、呼叫工具並完成任務？

RAG / Agent 架構

如何讓 AI 不只回答問題，而是真的能取得資料、呼叫工具並完成任務？

部署與擴展

PoC 可以跑，但流量增加之後，成本、效能與可用性怎麼控管？

部署與擴展

PoC 可以跑，但流量增加之後，成本、效能與可用性怎麼控管？

安全與治理

Agent 能存取什麼資料？使用哪些工具？如何監控行為？

安全與治理

Agent 能存取什麼資料？使用哪些工具？如何監控行為？

維運負擔

模型更新、監控、資安、Infrastructure 都需要工程團隊投入。

維運負擔

模型更新、監控、資安、Infrastructure 都需要工程團隊投入。

真正的挑戰，不是做出一個AI Demo，
而是建立一套能持續開發、部署與治理的 AI架構。

一套整合架構，串起 AI 開發的完整生命週期

Build

GitHub / GitHub Copilot

Model & RAG

Microsoft Foundry

Agent

Agent Framework / LangChain / CrewAI / LlamaIndex

Deploy

Azure App Services / Container Apps

Observe & Govern

Foundry Control Plane / Defender / GitHub Advanced Security

在 Microsoft Foundry 中探索與比較
超過 11,000 個 AI 模型

從基礎模型、開源模型、推理模型、多模態模型到產業模型，依據應用情境進行比較、評估與模型路由。

從AI Prototype 到 Production，你需要的不只是模型

Build
更快開發

・GitHub + Azure
・AI 原生開發工具鏈
・預建範本與 Agent 元件

Orchestrate
整合模型與 Agent

・模型選擇
・RAG
・Agent orchestration
・Open Framework

Scale
穩定部署與擴展

・可預測效能
・Azure Database
・App Services /
Container Apps
・成本與效能管理

Govern
安全治理

・身分與權限
・Agent 行為監控
・內容安全
・Prompt Injection 防護
・安全事件追蹤

實際企業如何利用 Azure AI 落地？

《企業 AI Agent 開發與擴展指南》

如果你的團隊已經開始AI PoC，
正在思考如何進入正式環境，
這份指南就是下一步。

AI 導入最大的風險，不是太慢，而是方向錯了。​ 協助您評估企業現況、建立導入策略， 找到最適合的 AI 發展路徑。​

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