Kolik stojí implementace multi-agentní orchestrace v Azure AI Foundry?

Discovery sprint (1-2 týdny) stojí €5,000-€10,000. MVP orchestrace s 3-5 agenty (3-6 týdnů) se pohybuje mezi €15,000-€40,000. Produkční deployment s monitoring a alerting přidává €8,000-€15,000. Provozní náklady (Azure AI services, observability, maintenance) jsou €2,000-€8,000 měsíčně v závislosti na throughput a počtu agentů. Cena roste s komplexitou business logiky a počtem integrací.

Jak dlouho trvá nasazení multi-agentního systému v Azure?

Typický timeline: Discovery a mapování use case (1-2 týdny) → Návrh agentní architektury a výběr orchestrátoru (1 týden) → MVP implementace s guardrails (3-4 týdny) → Observability a testing (1-2 týdny) → Produkční launch s gradual rollout (1 týden). Celkem 6-10 týdnů od kick-off do produkčního nasazení. Urgentní projekty lze urychlit na 4-5 týdnů s dedikovaným týmem a simplifikovaným scope.

Jaký je rozdíl mezi orchestrátorem a jednotlivými agenty?

Orchestrátor je centrální logika, která přijímá user request, rozhoduje, které agenty zavolat, agreguje výsledky a vrací finální odpověď. Jednotliví agenti jsou specializované komponenty s vlastními nástroji (tools) a znalostní bází - například CRM Agent pro zákaznická data, Pricing Agent pro kalkulace, Compliance Agent pro regulatorní kontrolu. Orchestrátor používá LangChain router nebo Azure AI Agent Service k routing logice založené na intent detection.

Jak měřit úspěšnost multi-agentního systému?

Klíčové metriky zahrnují: 1) Task success rate (% úspěšně vyřešených requestů), 2) Response time (p50, p95, p99 latence), 3) Agent efficiency (kolik agentů bylo potřeba na request), 4) Cost per request (Azure AI tokens + compute), 5) User satisfaction score (thumbs up/down feedback), 6) Fallback rate (kolikrát musel zasáhnout člověk). Implementujte Azure Monitor dashboardy s real-time alerting pro anomálie a pravidelně reviewujte evaluační metriky.

Podporuje Azure AI Foundry všechny LLM modely pro agenty?

Azure AI Foundry podporuje OpenAI modely (GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5), Anthropic Claude (přes model catalog), Meta Llama, Mistral, Cohere Command a další open-source modely přes Hugging Face integration. Každý agent může použít jiný model podle požadavků - například GPT-4 pro komplexní reasoning, GPT-3.5 Turbo pro rychlé responses, Claude pro dlouhé kontexty. Doporučujeme začít s GPT-4 Turbo pro consistency a pak optimalizovat náklady per-agent basis.

Průvodce implementací multi-agentních řešení

Multi-agentní orchestraci v Azure AI Foundry: implementační playbook

Publikováno 9. října 2025 · Kategorie: Multi-agent orchestrace

Kompletní postup, jak navrhnout multi-agentní orchestraci v Azure AI Foundry – od discovery přes návrh rolí, integrace nástrojů až po provozní monitoring a runbooky.

English summary

This playbook walks through Maloni's multi-agent orchestration delivery: discovery, agent role design, tool integration, evaluation loops, and production operations in Azure AI Foundry.

1. Discovery sprint a definice agentů

Začínáme týdenním discovery sprintem s product ownerem, IT a compliance. Mapujeme procesy, integrace a KPI. Výstupem je sada agentních rolí včetně jejich schopností, guardrails a metrik.

2. Architecture blueprint v Azure AI Foundry

V Azure AI Foundry definujeme orchestrator, specializované agenty a nástroje. Každý agent využívá vlastní toolset – například konektory do CRM, search index nebo interní API. Guardrails jsou spravovány přes YAML konfigurace a GitOps pipeline.

8-agentní orchestrace s centrálním koordinátorem a specializovanými nástroji

Pro orchestraci preferujeme routery s explicitní kontrolou kontextu. Doporučujeme přizpůsobit ChatGPT Apps SDK integraci pro frontendové scénáře.

3. Evaluace a experimenty

Každý experiment prochází sandboxem. Používáme dataset reprezentativních scénářů, kterým agenti čelí. Evaluace zahrnuje kvalitu, bezpečnost, SLA i náklady. Výsledky sdílíme v Confluence a rozhodnutí trackujeme podle KPI metrik v Jira.

4. Observabilita a runbooky

V produkci běží Azure Monitor, Application Insights a vlastní telemetrie. Každý agent loguje: vstup, použité nástroje, výsledek, evaluaci a chybové stavy. Runbooky popisují, jak reagovat na incidenty a jak škálovat orchestrace.

Součástí provozu je i propojení s guardrails kontrolami a KPI dashboardy.

5. Deployment pipeline a change management

Orchestraci nasazujeme přes GitHub Actions → Azure DevOps. Každý PR prochází bezpečnostními testy, eval runy a schvalovacím workflow s ownerem. Týmy dostávají školení na ovládací panely a incident response.

Navazuje na

ChatGPT Apps SDK & znalostní základna – jak orchestraci vystavit koncovým týmům přes SDK a proxy.
AI orchestrace u fintech investiční platformy – praktické nasazení orchestrátoru v regulovaném prostředí.
GDPR-ready architektura pro enterprise AI – architektonické základy pro provoz multi-agentních řešení.

Rostislav Sikora

Přední AI Expert v České republice

5.0/5 (24 recenzí)

25+ let zkušeností v Azure AI Foundry, GDPR-compliant architektuře a enterprise AI orchestraci. Zakladatel Maloni s.r.o., specialista na AI řešení pro fintech a automatizaci s portfoliem MyZenCheck (10K+ uživatelů), Loan-Platform (150 zemí), Pleddu a Credizen.net.

Více o autorovi LinkedIn Kontakt