掌握 AI-103 技能：使用 Python 和 Microsoft Foundry 在 Azure 上构建生成式 AI 应用和代理

人工智能领域正在飞速发展，对能够将前沿 AI 模型转化为实用、可投入生产的应用的专业人士的需求日益增长。通过 AI-103 考试（在 Azure 上开发 AI 应用和代理）即可获得 Microsoft Certified: Azure AI App and Agent Developer Associate 认证，该认证引领着这一发展趋势。此认证旨在规范在 Azure 平台上开发强大的生成式 AI 和代理解决方案 [1]。该认证面向 Azure AI 工程师和开发人员，旨在验证他们使用 Python 和强大的 Microsoft Foundry SDK 构建复杂 AI 应用和代理的专业知识 [1]、[2]。作为即将停用的 AI-102 的后续认证，AI-103 专注于现代 AI 开发、多模态场景和代理工作流，帮助您交付高级 AI 解决方案 [5]。本文将深入探讨在 Azure 上构建生成式 AI 应用和代理所需的 AI-103 基本技能，并探索 Microsoft Foundry、检索增强生成 (RAG) 等关键技术以及各种高级 AI 功能。

基础技能：Python、API 和 Azure AI SDK

使用 Python 进行 Azure AI 开发的核心在于扎实的编程基础以及对如何与云服务交互的理解。对于 Microsoft Certified: Azure AI App and Agent Developer Associate 认证，精通 Python 是必不可少的 [1]、[6]。开发人员必须熟练使用 Python 编写代码，以利用 Azure AI 服务、与 API 交互并使用软件开发工具包 (SDK) [6]。AI-103 考试专门评估您将这些基础技能应用于 Azure 生态系统中实际场景的能力。这包括理解数据结构、控制流和面向对象编程概念，这些概念对于构建可扩展且易于维护的 AI 应用程序至关重要。

深入了解 Microsoft Foundry：门户、SDK 和服务选择

对 Microsoft Foundry 的深入理解和实际应用是 AI-103 技能的基石。Microsoft Foundry（原名 Azure AI Studio）提供了一个全面的平台，用于在 Azure 上开发和部署 AI 解决方案 [2]。AI-103 考试的考生需要熟练使用 Foundry 门户及其相关的 SDK [4]。这种熟练程度还体现在能够就 Foundry 中的服务选择做出明智的决策，包括选择合适的大型语言模型 (LLM) 和各种多模态模型以满足特定的应用程序需求 [1]。无论您是配置环境、管理资源还是部署模型，熟悉 Foundry 平台对于在 Azure 上成功构建生成式 AI 应用程序都至关重要 [4]、[7]。

实现生成式 AI：从 LLM 到多模态模型

Microsoft Certified: Azure AI App and Agent Developer Associate 认证非常重视生成式 AI 解决方案的实现。这涉及使用一系列模型，从基础的语言学习模型 (LLM) 到更复杂的多模态模型，这些模型可以处理和生成不同数据类型（例如文本、图像和语音）的内容 [1]、[6]。该领域的一项关键技能是 AI-103 提示工程，它涉及设计有效的输入，以引导生成式 AI 模型生成所需的输出 [4]。掌握提示工程可以让开发人员微调模型行为、提高相关性并确保 AI 输出的可靠性。该认证验证了个人将这些模型集成到应用程序中的能力，从而在 Azure 中实现内容创建、摘要和复杂的对话式 AI 体验等功能。

构建强大的 AI 代理：编排和知识连接

“代理优先”方法是 AI-103 技能的重要组成部分 [4]。该认证要求开发人员构建能够进行智能编排和复杂知识连接的强大 AI 代理。在 Azure 上构建 AI 代理涉及设计能够自主执行任务、做出决策并与各种工具和服务交互的系统 [4]、[6]。关键在于理解如何在智能体应用程序中实现知识连接或工具，从而使智能体能够访问和利用外部信息和功能[6]。考试重点领域中提到的 Azure AI 代理服务在此过程中发挥着至关重要的作用，它使开发人员能够构建和管理可以推理、规划和执行复杂工作流的智能体[4]。考试的这一部分侧重于超越简单的模型调用，创建智能的、互联的系统。

高级 AI 功能：RAG、计算机视觉、文本分析和信息提取

AI-103 认证深入探讨了对现代 AI 应用至关重要的高级 AI 功能。一个典型的例子是 Azure 上的检索增强生成 (RAG)，考生将学习如何在 Azure AI 搜索上构建 RAG 和基础管道[1]。RAG 通过使生成式 AI 模型能够在生成响应之前从外部知识库检索事实信息，显著提高了模型的准确性和相关性。除了 RAG 之外，该认证还涵盖其他重要领域，例如 Azure AI 计算机视觉，它涉及视觉数据的处理和解释[1]、[4]。开发人员还将掌握文本分析方面的专业知识，包括情感分析、实体识别、关键短语提取和信息提取，从而使应用程序能够解析和理解复杂文档 [4]、[7]。这些技能对于构建能够有效处理各种形式数据的全面智能 AI 解决方案至关重要。

规划和管理 Azure AI 解决方案

除了开发之外，Microsoft Certified: Azure AI App and Agent Developer Associate 认证还强调规划和管理 Azure AI 解决方案的关键技能 [4]。这包括了解 AI 应用程序的生命周期，从初始设计和开发到部署和持续维护。担任此角色的专业人员需要与包括解决方案架构师、数据科学家和 DevOps 工程师在内的各种利益相关者有效协作，以确保 AI 解决方案的稳健性、可扩展性和性能 [7]。规划的一个关键方面还包括遵循负责任的 AI 原则，确保 AI 应用程序公平、可靠、安全、私密、包容和透明 [5]。AI-103 考试不仅验证构建能力，还验证在 Azure 环境中战略性地规划和管理 AI 系统的能力。

实际应用：理论与实践的融合

掌握 AI-103 技能的最终目标是将理论与实际解决方案相结合。此认证专为准备将 AI 应用和代理从概念原型过渡到生产级部署的开发人员量身定制 [5]。它专注于帮助专业人员在 Azure 上交付可扩展、可靠且功能强大的生成式 AI 应用，以满足实际业务需求 [5]。通过掌握 LLM、多模态模型、代理以及 RAG 和计算机视觉等高级功能的集成，考生能够构建具有切实影响的 AI 解决方案。注重实践确保获得认证的人员能够自信地部署智能解决方案，充分利用 Azure 服务和 Microsoft Foundry 的强大功能。

结论：您的 AI-103 高级 Azure AI 技能

Microsoft Certified: Azure AI App and Agent Developer Associate 认证（以 AI-103 考试为基础）为当今 AI 领域提供了一套全面且高度相关的技能。它使 Azure AI 工程师能够运用 Python 和 Microsoft Foundry [1]、[7] 设计、开发和部署高级生成式 AI 应用和智能代理。从掌握 AI-103 提示工程和构建复杂的 RAG 管道，到利用 Azure AI 的计算机视觉和文本分析，此认证验证了您创建创新且具有影响力的 AI 解决方案的能力。获得此认证表明您已准备好为 Azure 平台上的下一代 AI 应用做出贡献，并为您在这个快速发展的领域开启令人兴奋的职业机会 [3]、[5]。

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关于 AI-103 的常见问题

什么是 Microsoft Certified: Azure AI App and Agent Developer Associate 认证？

此认证通过 AI-103 考试获得，旨在验证个人在 Azure 平台上开发生产级生成式 AI 和代理解决方案的技能。它侧重于使用 Python、Microsoft Foundry 以及集成各种 Azure AI 服务，例如 RAG、视觉、语音和文档提取 [1]、[3]、[5]。

AI-103 考试测试哪些技能？

AI-103 考试评估一系列 AI-103 技能，包括 Python 熟练程度、Microsoft Foundry 门户和 SDK 的使用、选择合适的 LLM 和多模态模型、在 Azure AI 搜索上构建 RAG 管道、构建强大的 AI 代理、提示工程以及实现计算机视觉、文本分析和信息提取解决方案 [1]、[4]、[6]。

AI-103 认证的目标受众是谁？

此认证面向使用 Python 和 Microsoft Foundry 构建 AI 应用程序和代理的 Azure AI 工程师和开发人员。它旨在帮助专业人士将 AI 原型转化为可扩展的实际生产解决方案 [1]、[5]、[7]。

AI-103 考试是中级认证吗？

是的，Microsoft Certified: Azure AI App and Agent Developer Associate 认证及其对应的 AI-103 考试属于中级水平。它要求考生具备通用人工智能、生成式人工智能、计算机视觉、文本分析和信息提取方面的经验 [1]、[6]、[7]。

什么是 Microsoft Foundry？

Microsoft Foundry（原名 Azure AI Studio）是 Azure 上用于开发和部署人工智能解决方案的综合平台。它是构建生成式人工智能应用程序和代理的核心，提供门户、SDK 以及包括 LLM 和多模态模型在内的各种服务 [2]、[4]、[6]。

AI-103 考试有多少道题？及格分数是多少？

AI-103 考试通常包含 40-60 道题，考生有 120 分钟的答题时间。考生需要获得 700 分（满分 1000 分）才能获得认证 [4]、[8]。