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microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/ja/.agents/skills/local-ai-agents/SKILL.md

Lesson 17 – Creating Local AI Agents の補助スキルです。 学習者がエージェントを構築する際に役立ててください。推論、ツール呼び出し、ドキュメント検索をすべて自身のマシン上で行います — クラウド推論は使いません。すべての推奨事項はレッスン内容と実行可能なノートブックに基づいています。 学習者が以下を望むときにこのスキルを有効にします： - プライバシー、コスト、オフラインを理由に<strong>完全にデバイス上</strong>でエージェントを動作させたい。 - Foundry Local でローカルにモデルを提供し、OpenAI互換エンドポイント経由で接続したい。 - <strong>Qwenの関数呼び出しモデル</strong>を使って信頼できるローカルのツール呼び出しを行いたい。 - ローカルRAG（Chroma）や<strong>ローカルMCPサーバー</strong>を追加したい。 - <strong>ハイブリッド</strong>なローカル／クラウドルーティング戦略を設計したい。 SLMはプライバシー、コスト、オフライン運用のために範囲の広さを犠牲にします。勝利の戦略は：SLMにオーケストレーションを任せ、ツールに重い作業をさせることです。 モデルはコードベースを<em>知らなくても</em>良い — いつread_fileやsearch_docsを呼び出すかを知っていれば十分です。これによりSLMの強み（ツール選択のような限定的な意思決定）を活かし、弱み（広範な知識、長いマルチホップ推論）から離れられます。 ~8 GBのRAMが現実的な最低限です；GPU/NPUがあると便利ですが必須ではありません。 学習者にノートブックを指し示します 17-local-agent-foundry-local.ipynb： これはLesson 16のモデルルーティングの考えと対応し、ワークステーションをルートのひとつとしています。エージェントは完全失敗せず品質が落ちる程度に局所フォールバックする設計を推奨します。

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microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/ja/.agents/skills/microsoft-docs/SKILL.md

Microsoft テクノロジー エコシステムのリサーチスキル。learn.microsoft.com とその外側にあるドキュメント（VS Code、GitHub、Aspire、Agent Framework リポジトリ）をカバーします。 learn.microsoft.com 上の<strong>すべてのコンテンツ</strong>（Azure、.NET、M365、Power Platform、Agent Framework、Semantic Kernel、Windows など）にはこれらのツールを使用してください。これは大多数の Microsoft ドキュメントの問い合わせに対する主要なツールです。 完全なチュートリアルや全ての構成オプションが必要な場合、または検索抜粋が切り詰められている場合には検索後に microsoft_docs_fetch を使用してください。 以下のカテゴリは learn.microsoft.com の外側 にあります。代わりに指定されたツールを使用してください。 Aspire のドキュメントは aspire.dev にあり、Learn にはありません。最適なツールは Aspire CLI のバージョンによって異なります： CLI 13.2以降（推奨）— Aspire MCP サーバーには組み込みのドキュメント検索ツールがあります： これらは Aspire CLI 13.2 で提供されています（PR #14028）。アップデートには aspire update --self --channel daily を使用してください。 CLI 13.1 — MCP サーバーは統合の検索（list_integrations、get_integration_docs）は提供しますが、ドキュメント検索は<strong>提供しません</strong>。Fallback は Context7 を使用してください： VS Code のドキュメントは code.visualstudio.com にあり、Learn ではありません。 GitHub のドキュメントは docs.github.com と cli.github.com にあります。 Agent Framework のチュートリアルは learn.microsoft.com 上にあります（microsoft_docs_search を使用）が、GitHub リポジトリ には公開ドキュメントより先行するAPIレベルの詳細があります — 特に DevUI REST API…

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microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/km/.agents/skills/deploying-scalable-agents/SKILL.md

ជំនាញជារួមសម្រាប់ មេរៀនទី 16 – ការដាក់ឲ្យដំណើរការអ្នកប្រតិបត្តិការដែលអាចពហុមាត្រ។ ប្រើវាដើម្បីជួយអ្នករៀនបញ្ជូនអ្នកប្រតិបត្តិការពីគំរូដទៅជាការដាក់ឲ្យដំណើរការផលិតដែលអាចពង្រីក និងអាចមើលឃើញបាន។ ដាក់គ្រប់ការណែនាំក្នុងមេរៀន និងសៀវភៅសរសេរដែលអាចដំណើរការ បាន; កុំបង្កើត API របស់ Foundry។ ធ្វើឲ្យជំនាញនេះមានសកម្មពេលដែលអ្នករៀនចង់: - ដាក់ឲ្យដំណើរការអ្នកប្រតិបត្តិការ​ទៅ Microsoft Foundry ដោយជាអ្នកប្រតិបត្តិការត្រូវបានរៀបចំ hosted agent និងធ្វើឲ្យវាជាកំណែ/អាចមើលឃើញបាន។ - ជ្រើសរើសរវាង​គំរូបាកការ client-hosted, hosted-agent, និង agent-workflow សម្រាប់ការដាក់ឲ្យដំណើរការ។ - បន្ថែម model routing, response caching, ឬ bounded concurrency ដើម្បីគ្រប់គ្រងពេលវេលា តម្លៃ និងការចំណាយ។ - បន្ថែម evaluation gate ដើម្បីមិនឲ្យកំណែអ្នកប្រតិបត្តិការមួយទៀតបញ្ចេញក្នុងករណីអាក្រក់។ - បន្ថែមជំហាន human-in-the-loop approval សម្រាប់សកម្មភាពដែលមានហានិភ័យខ្ពស់។ - តំឡើងអ្នកប្រតិបត្តិការជាមួយ OpenTelemetry សម្រាប់ការតាមដានផលិតកម្ម។ - សាកល្បងឆេះ អ្នកប្រតិបត្តិការដាក់ឲ្យដំណើរការ ដើម្បីជារបាំងលឿនបន្ទាប់ពីដាក់ឲ្យដំណើរការ។ អ្នកប្រតិបត្តិការផលិតកម្មភាគច្រើនជាសាច់ដុំប្រតិបត្តិការ ជុំវិញ គំរូ (~80%), មិនមែនគំរូដោយខ្លួនវាទេ។ ផ្គូរផ្គងគ្រប់ការណែនាំទៅក្នុងបញ្ហារបស់ខាងក្រោម: create → version → evaluate (gate) → deploy hosted → observe online → collect…

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ប្រើនៅពេលដែលអ្នកប្រើស្នើឲ្យបង្កើត រៀបចំ (scaffold) ឬកែសម្រួល Jupyter

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ជំនាញជំរុញសម្រាប់ មេរៀនទី ១៧ – ការបង្កើតភ្នាក់ងារបញ្ញាសិប្បនិម្មិតក្នុងស្រុក។ ប្រើវាដើម្បីជួយអ្នករៀនបង្កើតភ្នាក់ងារដែលអាចនិយាយអនុវត្តន៍, ហៅឧបករណ៍, និងស្វែងរក ឯកសារបានលើម៉ាស៊ីនផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ — គ្មានការសន្និដ្ឋានពពកទេ។ ទំនាក់ទំនង រាល់ការផ្ដល់អនុសាសន៍គឺស្ថិតនៅក្នុងមាតិការបង្រៀន និងសៀវភៅចម្លងដែលអាចដំណើរការ។ បើកបញ្ចំនេះគ្រូបង្រៀនពេលអ្នករៀនចង់: - រត់ភ្នាក់ងារឲ្យ ជាប់នៅលើឧបករណ៍ទាំងស្រុង ដើម្បីការពារ​ភាពឯកជន, ចំណាយ, ឬហេតុផលអញ្ញើញខ្សែ - បម្រើម៉ូឌែលនៅក្នុងស្រុកជាមួយ Foundry Local ហើយភ្ជាប់តាមអ្វីដែលផ្គូរផ្គងនឹង OpenAI។ - ប្រើម៉ូឌែល ហៅមុខងារ Qwen ដើម្បីបញ្ជូនការហៅឧបករណ៍ក្នុងស្រុកដែលមានភាពទុកចិត្ត។ - បន្ថែម RAG ក្នុងស្រុក (Chroma) ឬ ម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP ក្នុងស្រុក។ - កំណត់យុទ្ធសាស្រ្ត ផ្សំរវាង ស្រុក និងពពក។ SLM មួយប្តូរពហុភាពទៅជារឿងឯកជនភាព, ថ្លៃដូរ, និងប្រតិបត្តិការអញ្ញើញខ្សែ។យុទ្ធសាស្រ្តឈ្នះគឺ៖ *អនុញ្ញាតឲ្យ SLM អប់រំ និងឲ្យឧបករណ៍ធ្វើការលំបាក។*ម៉ូឌែលមិនចាំបាច់ត្រូវតែ ស្គាល់ មូលដ្ឋានកូដ — វាត្រូវតែស្គាល់ពេលហៅ read_file និង search_docs។នោះនៅផ្នែកកម្លាំងរបស់ SLM (សេចក្តីសម្រេចចិត្តមានដែនកំណត់ដូចជាការជ្រើសរើសឧបករណ៍) និងអោយវាចាកចេញពីចំណុចខ្សោយរបស់វា (ចំណេះដឹងទូលំទូលាយ, ការយល់ដឹងប្រសិនបើរំលងច្រើនជំហាន)។ ដូចជាការជ្រើសរើសឧបករណ៍) ហើយឆ្ងាញ់ពីចំណុចខ្សោយរបស់វា (ចំណេះដឹងទូលំទូលាយ, ការត្រួតពិនិត្យការយល់ឃើញច្រើនជំហាន) reasoning)។ ជា​ចំនួនគិតជា ~8 GB RAM គឺជាចំនួនកម្រិតចាប់ផ្ដើមក្នុងការពិត; GPU/NPU ជួយបានប៉ុន្តែមិនចាំបាច់ទេ។ សំទាញអ្នករៀនទៅកាន់សៀវភៅកំណត់ត្រា 17-local-agent-foundry-local.ipynb:

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ស្វែងរកឯកសារផ្លូវការរបស់ Microsoft ដើម្បីស្វែងរកគំនិត មេរៀនបណ្តាញ និងឧទាហរណ៍កូដនានាទាក់ទងនឹង

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ಪಾಠ 16 – ವಿಸ್ತರಣೀಯ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಗೆ ಸಹಪಾಠ ಕೌಶಲ್ಯ. ಒಂದು ಕಲಿಕೆಯವನು ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೋಟೋಟೈಪ್‌ನಿಂದ ವಿಸ್ತರಣೀಯ, ಗಮನಾರ್ಹ ಉತ್ಪಾದನಾ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ತರುವುದು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿ. ಪಾಠದ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ನೋಟ್ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ; ಫೌಂಡ್ರಿ APIಗಳು изобретಿಸಬೇಡಿ. ಒಂದು ಕಲಿಕೆಯವನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಇಚ್ಛಿಸಿದಾಗ ಈ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ: - ಮೈಸಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೋಸ್ಟೆಡ್ ಏಜೆಂಟ್ ලෙස ನಿಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಆವೃತ್ತಿ ಹೊಂದಿದ/ಗಮನಾರ್ಹಗೊಳಿಸಿ. - ಕ್ಲೈಂಟ್-ಹೋಸ್ಟೆಡ್, ಹೋಸ್ಟೆಡ್-ಏಜೆಂಟ್, ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್-ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ನಿಯೋಜನೆ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. - ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಮಾದರಿ ಮಾರ್ಗೀಕರಣ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕೇಶಿಂಗ್, ಅಥವಾ ಬಂಧಿತ ಸಹಕಾಲಿಕತೆ ಸೇರಿಸಿ. - ಕೆಟ್ಟ…

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ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ಅನ್ವೇಷಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ Jupyter ನೋಟ್ಬುಕ್‌ಗಳು

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ಪಾಠ 17 – ಸ್ಥಳೀಯ AI ಏಜೆಂಟುಗಳು ಸೃಜನೆ ಗೆ ಸಹಾಯಕರ ಕೌಶಲ್ಯ. ಇದು শেখುವವರಿಗೆ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ತಂಡಿಸಿ, ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಕರೆದು, ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಮ್ಮದೇ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ — ಯಾವುದೇ ಮೆಘ ನಿರ್ಣಯವಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಪಾಠ ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ನೋಟ್ಬುಕ್ ಆಧಾರಿತವಾಗಿರಲಿ. ಈ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ, ಜನರೊಬ್ಬರು ಇಚ್ಛಿಸುವಾಗ: - ಗೌಪ್ಯತೆ, ವೆಚ್ಚ ಅಥವಾ ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಏಜೆಂಟನ್ನು ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲು. - ಫೌಂಡ್ರಿ ಲೋಕಲ್ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೇವೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು OpenAI-ಪರಿಹಾರವಾದ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದು ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು. - ನಂಬಿಕೆಯೋಗ್ಯ ಸ್ಥಳೀಯ ಉಪಕರಣ ಕಾಲ್‌ಗೆ ಚಾಲನೆ ನೀಡಲು ಕ್ವೆನ್ ಕಾರ್ಯ-ಕೋಲಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು. - ಸ್ಥಳೀಯ RAG (ಕ್ರೊಮಾ)…

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ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಕೌಶಲ್ಯ. learn.microsoft.com ಮತ್ತು ಅದರ ಹೊರಗೆ ಇರುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ (VS ಕೋಡ್, GitHub, Aspire, ಏಜೆಂಟ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ರೆಪೊಗಳು) ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. learn.microsoft.com ನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವೂ ಮಾಡಲು ಈ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿರಿ — ಅಸ್ಯೂರ್, .NET, M365, ಪವರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್, ಏಜೆಂಟ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್, ಸೆಮಾಂಟಿಕ್ ಕರ್ಣೆಲ್, ವಿಂಡೋಸ್ ಮತ್ತು ಮತ್ತಷ್ಟು. ಇದು ಬಹುತೇಕ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು, ಎಲ್ಲಾ ಸಂರಚನಾ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಬೇಕಾದಾಗ ಅಥವಾ ಹುಡುಕು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಕಡಿತಗೊಂಡಾಗ microsoft_docs_fetch ಬಳಸಿ. ಕೆಳಗಿನ ವರ್ಗಗಳು learn.microsoft.com ಕ್ಕಿಂತ ಹೊರಗಿನವು. ಅವುಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಧನ ಬಳಸಿ. Aspire ಡಾಕ್ಸ್ aspire.dev ನಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತವೆ, ಲರ್ನ್ ನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. ಉತ್ತಮ ಸಾಧನ ನಿಮ್ಮ Aspire…

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Lesson 16 – Deploying Scalable Agents의 동반 스킬입니다. 학습자가 에이전트를 프로토타입에서 확장 가능하고 관찰 가능한 운영 배포로 옮길 수 있도록 지원하는 데 사용하세요. 모든 권장사항은 수업 내용과 실행 가능한 노트북에 근거해야 하며, Foundry API를 새로 창작하지 마세요. 학습자가 다음을 원할 때 이 스킬을 활성화하세요: - 에이전트를 Microsoft Foundry에 <strong>호스팅된 에이전트</strong>로 배포하고 버전 관리 및 관찰 가능하게 만들기. - 클라이언트 호스팅, 호스팅 에이전트, 에이전트 워크플로우 배포 패턴 중 선택. - 지연 시간과 비용을 제어하기 위해 모델 라우팅, 응답 캐싱, 또는 유한…

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사용자가 실험, 탐색 또는 튜토리얼을 위한 Jupyter 노트북(`.ipynb`)을 생성, 스캐폴딩하거나 편집해 달라고 요청할

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Lesson 17 – 로컬 AI 에이전트 만들기의 동반 스킬입니다. 학습자가 자신의 머신에서 독립적으로 추론하고, 도구를 호출하며, 문서를 검색하는 에이전트를 구축하는 데 사용하세요 — 클라우드 추론 없이. 모든 권장 사항은 수업 내용과 실행 가능한 노트북을 기반으로 합니다. 학습자가 다음을 원할 때 이 스킬을 활성화하세요: - 완전히 기기 내에서 에이전트를 실행하여 개인 정보 보호, 비용 절감 또는 오프라인 목적을 달성. - <strong>Foundry Local</strong>을 사용하여 로컬에서 모델 서비스를 제공하고 OpenAI 호환 엔드포인트로 연결. - 신뢰할 수 있는 로컬 도구 호출을 위해 Qwen 함수…

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Microsoft 기술 생태계에 대한 연구 기술. learn.microsoft.com과 그 밖의 문서(VS Code, GitHub, Aspire, Agent Framework 리포지토리)를 다룸. 검색 후 microsoft_docs_fetch를 사용하면 완전한 튜토리얼, 모든 구성 옵션 또는 잘린 검색 발췌가 필요할 때 유용합니다. 다음 카테고리는 <strong>learn.microsoft.com 외부</strong>에 있습니다. 지정된 도구를 대신 사용하세요. Aspire 문서는 <strong>aspire.dev</strong>에 있으며 Learn에 없습니다. 가장 좋은 도구는 Aspire CLI 버전에 따라 달라집니다: CLI 13.2 이상 (권장) — Aspire MCP 서버는 내장된 문서 검색 도구를 포함합니다: 이 도구들은 Aspire CLI 13.2 (PR #14028)에 포함되어 있습니다. 업데이트 방법:…

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Palydovinė įguda pamokai 16 pamoka – Skalaujamų agentų diegimas. Naudokite ją, kad padėtumėte mokiniui perkelti agentą nuo prototipo prie skaluojamo, stebimo gamybinio diegimo. Kiekvieną rekomendaciją pagrįskite pamokos turiniu ir vykdomuoju nešiojamuoju užrašu; nekurkite naujų Foundry API. Aktyvinkite šią įgudį, kai mokinys nori: - Diegti agentą į Microsoft Foundry kaip hostintą agentą ir jį versijuoti/stebėti. - Pasirinkti tarp kliento hostinimo, hostinto agente ir agentų darbo eigos diegimo modelių. - Pridėti modelio maršrutizavimą, atsakymo kešavimą arba ribotą lygiagrečią apdorojimą vėlinimo ir išlaidų…

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Naudokite, kai vartotojas prašo sukurti, paruošti arba redaguoti Jupyter

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Papildomoji užduotis prie 17 pamoka – Vietinių DI agentų kūrimas. Naudokite ją, kad padėtumėte besimokančiajam sukurti agentą, kuris mąsto, kviečia įrankius ir ieško dokumentacijos visiškai savo kompiuteryje – be debesijos apdorojimo. Pagrįskite kiekvieną rekomendaciją pamokos turiniu ir vykdomu užrašu. Aktyvinkite šią įgūdį, kai besimokantis nori: - Vykdyti agentą visiškai įrenginyje dėl privatumo, sąnaudų ar neprisijungimo priežasčių. - Vietoje aptarnauti modelį naudojant Foundry Local ir prisijungti per OpenAI suderinamą galutinį tašką. - Naudoti Qwen funkcijų kvietimo modelį patikimam vietiniam įrankių kvietimui.…

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Ieškokite oficialios Microsoft dokumentacijos, kad rastumėte koncepcijas,

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പാഠം 16 – സ്കെയ്‌ലബിള്‍ ഏജന്‍റുകള്‍ വിന്യസിക്കല്‍ അതിന്റെ സഹായത്തിന് ഏജന്‍റിന്റെ കഴിവ്. ഒരു പഠിതാവിന് ഏജന്‍റിനെ പ്രോട്ടോട്ടൈപ്പ് നിന്നു സ്കെയ്‌ലബിള്‍, നിരീക്ഷണയോഗ്യമായ ഉത്പാദന വിന്യസത്തിലേക്ക് നീക്കാന്‍ സഹായിക്കാന്‍ ഇതിനെ ഉപയോഗിക്കുക. ഓരോ ശുപാര്‍ശയും പാഠം ഉള്ളടക്കത്തിലിലും പ്രവര്‍ത്തനശീലമായ നോട്ട് ബുകിലും ആധാരമാക്കുക; Foundry APIകള്‍ കണ്ടുപിടിക്കരുത്. പഠിതാവ് താഴെ പറയുന്ന വീതം ആഗ്രഹിക്കുന്നപ്പോഴാണ് ഈ കഴിവ് സജീവമാക്കുക: - ഒരു ഏജന്‍റിനെ Microsoft Foundryയില്‍ ഹോസ്റ്റഡ് ഏജന്‍റായി വിന്യസിച്ച് അത് പതിപ്പാക്കി/നിരീക്ഷണയോഗ്യമായതായി നിര്‍മിക്കുക. - ക്ലയന്റ്-ഹോസ്റ്റഡ്, ഹോസ്റ്റഡ്-എജന്‍റും, ഏജന്‍റ-വര്‍ക്‌ഫ്ലോയും എന്നിങ്ങനെ വിന്യാസ മാതൃകകളില്‍ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. - വെട്ടിപ്പ് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് മോഡല്‍ റൂട്ടിങ്, റിസ്പോണ്‍സ് കാഷിംഗ് അല്ലെങ്കില്‍ ബൗണ്ടഡ് കോൺകറൻസി ചേര്‍ക്കുക. - ഒരു പൊള്ള തിരഞ്ഞെടുക്കല്‍ വിലയിരുത്തല്‍ ഗേറ്റ് ചേര്‍ക്കുക എന്നതുകൊണ്ടാണ്…

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ഉപയോക്താവ് പരീക്ഷണങ്ങൾ, അന്വേഷണങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ ട്യൂട്ടോറിയലുകൾക്കുള്ള

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