在我们的一生中，我们不断评估周围人的技能和能力。我应该雇用谁？谁应该在团队中比赛？我可以向谁寻求帮助？我如何最好地教导这个人？综合我们对某人的所有了解，并弄清楚他们能做什么和不能做什么，这对我们大多数人来说都是很自然的。但是我们如何使用基于模型的机器学习来自动完成这项工作呢？

在本章中，我们将开发我们的第一个针对真实世界数据的模型。我们将解决评估需要特定技能的工作候选人的问题。其想法是候选人将参加多项选择测试，我们将使用基于模型的机器学习来确定每个候选人具有哪些技能（以及具有什么概率），这些信息基于他们在测试中的答案。然后，我们可以使用这些信息来执行诸如选择很可能具有一组必要技能的候选人的初选名单等任务。

贝叶斯博士掏出她可靠的放大镜，继续在犯罪现场调查。她在布莱克先生尸体附近的地板上，发现了一根落在血泊上的头发。“啊哈！”贝叶斯博士惊呼，“这根头发一定属于谋杀发生时在房间里的人！”她仔细观察这根头发，发现它既不是奥本小姐那一头鲜艳红发的色泽，也不是受害者乌黑的头发，而是格雷少校那种沉稳的银灰色！

原文链接：https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-foundry-blog/from-zero-to-hero-building-a-production-ready-sip-gateway-for-azure-voice-live/4473405?WT.mc_id=AI-MVP-5003172

题图来源：Microsoft Tech Community / Microsoft Foundry Blog

引言

语音技术正在重塑人和机器的交互方式，让与 AI 的对话比以往更自然。随着 Voice Live API 的 public beta 发布，开发者拥有了构建低延迟、多模态语音体验的工具，在应用中可以做出很多新玩法。

过去，想做一个语音机器人，往往需要把多个模型“串起来”：比如用 ASR（自动语音识别）模型（像 Whisper）做转写、再用文本模型做推理、最后用 TTS（文本转语音）模型生成语音输出。这条链路通常会带来明显延迟，并且在情感表达等细节上会有损失。

Web AI Agent 代表了 AI 在真实系统落地方式的一次大转向：它不再只是“生成文本”，而是会观察实时网页、做决策、并执行真实动作（点击按钮、提交表单、在应用中导航）。能力的跃迁带来巨大价值，但也带来更本质的风险：它更暴露、更容易被利用，如果系统设计草率，后果会比纯文本聊天严重得多。

下面的观点基于近期的安全分析：Web AI Agent 的关键问题不是“模型不够聪明”，而是“系统边界不够硬”。理解脆弱性从何而来、会以什么形态出现、以及应该怎样修复，对于任何在做 AI 产品/平台/研究系统的人都很关键。

2025 年 FireUG 技术社区在内容方面加大了在短视频领域的投入，话题和技术主流趋势结合的更加自然丰富。

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合集内容

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• AI代码工坊

  • 期数：3

• Jim Zheng

  • 期数：4

• 每月科技新闻

  • 期数：33

• Semantic Kernel 入门

  • 期数：4

• 程序员生活

  • 期数：8

• 程序员职业发展系列

  ……

智能体（Agentic）应用正在重塑企业自动化，但它们动态的工具链和“隐式推理”也让线上运行与排障变得格外棘手。本文整理并改写自 Microsoft Foundry Blog 的一篇文章，内容聚焦于：如何为基于 Microsoft Agent Framework 的服务接入 OpenTelemetry，将 trace 投递到 Azure AI Foundry 的可观测能力中，并建立一套实用工作流，用于在生产环境中调试、评估并持续改进多智能体行为。

🧭 引言

监控 AI 应用，早就不只是盯着「是否在线」和「有没有报错」这么简单了。面对生成式 AI 的工作负载，团队还需要持续回答三个更关键的问题：

• AI 的输出到底“好不好”（质量、准确性、帮助性）
• 运行成本是多少（尤其是 token 消耗与推理成本）
• 是否足够安全、合规、可控（有无有害输出、策略违规等）

Microsoft 在 Azure AI Foundry 中提供了一套集成式的可观测能力，把 Application Insights、持续评估（continuous evaluation）与可自定义仪表板串起来，从而实现对 AI 应用端到端的可见性；同时也与 Azure Baseline Monitoring Alerts 的思路保持一致。

原文链接：https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-foundry-blog/hybrid-ai-using-foundry-local-microsoft-foundry-and-the-agent-framework—part-2/4471983?WT.mc_id=AI-MVP-5003172

原文链接：https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-foundry-blog/hybrid-ai-using-foundry-local-microsoft-foundry-and-the-agent-framework—part-1/4470813?WT.mc_id=AI-MVP-5003172

题图来源：Microsoft Tech Community 原文页面（见文末链接）。

摘要

在需要“高自动化 + 强审计/合规”的 AI 工作流里，人类审批（human-in-the-loop）往往是绕不过去的一环：既要让多智能体协作把流程跑起来，又要在关键动作（例如停机、触发维护）前强制停下来等人确认。

Microsoft 在一篇示例文章中给出了一套脚本化方案：使用 Agent Framework 编排一个顺序（sequential）多智能体工作流，底层调用 Azure AI Foundry 的持久化（persistent）agents，并利用 **workflow checkpointing（检查点）**实现“暂停—等待审批—从检查点恢复继续执行”。