6:00 AM - 7:00 AM (UTC)

AI Agent 需要處理的程式碼庫規模愈來愈大、系統也日益複雜，因此視覺化編排與高效率的情境管理，已成為現代開發不可或缺的一環。 在本場次中，您將了解如何運用 GitHub Copilot app 中的 Canvases、情境工程與可擴充的 Agent 功能，設計更聰明且經過 Token 最佳化的 AI 工作流程。透過實際示範，您將看到開發者如何協調 multi-agent 協作、更有效地管理情境，並從線性的聊天式提示，進化到視覺化的 Agent 編排。 您將學到 ・如何將 GitHub Copilot app 中的 Canvases 作為視覺化工作區，用於複雜的 multi-agent 開發 ・Token 預算配置、提示快取（Prompt Caching）與情境精簡如何提升工作流程效率 ・如何運用 Agent Plugins 與 Model Context Protocol (MCP) 擴充 Agent 工作流程 ・從一次性提示邁向協作式 Agent 編排的最佳實務 使用技術 ・GitHub Copilot 各項工具，包括 CLI、app 與 Visual Studio Code ・Agent Plugins 與 Model Context Protocol (MCP) ・Token 最佳化與情境工程 適合對象 ・在複雜程式碼庫中打造 agentic 工作流程的開發者 ・希望提升 AI 工作流程效率與情境管理能力的工程師 ・想以可重複使用的 Agent 功能擴充 GitHub Copilot 的團隊 ・對視覺化、multi-agent 開發體驗有興趣的每一位開發者

6:00 AM - 7:00 AM (UTC)

課程介紹 打造 AI Agent 只是起點。要在一開始就做對，關鍵在於提供充分且精準的情境；但當 Agent 正式上線後，維持良好表現本身就是一門功課：需要透過 Evaluations 持續監控品質、藉由最佳化控管成本，並具備可靠的方式判斷每一次調整是否真的帶來改善。 在本場次中，您將學習如何運用 Microsoft Foundry、Evaluations 與 Agent Optimizer，衡量、評測並持續提升 AI 工作流程品質，同時了解 Microsoft IQ 如何為您的 Agent 提供優異的情境資訊。您將看到持續評估如何在 Agent 的整個生命週期中，以可衡量的訊號取代憑感覺猜測。 您將學到 ・如何運用 Microsoft Foundry 比較並挑選模型 ・如何為您的 Agent 加入組織情境資訊 ・如何為您的 Agent 建立持續評估的流程管線 ・如何剖析品質、速度與 Token 成本之間的平衡 ・如何運用 Agent Optimizer 優化您的 Agent ・如何在 CI/CD 流程管線中管理您的 Agent 使用技術 ・Microsoft Foundry ・適用於 Visual Studio Code 的 Microsoft Foundry 擴充套件 ・Microsoft Foundry Evaluations 與 Agent Optimizer ・用於串接 Foundry 的 GitHub Actions 適合對象 ・對在 Microsoft Foundry 中打造、評估並最佳化 Agent 有興趣的每一位開發者 ・正將 Agent 導入 GitHub 與 CI/CD 流程的團隊

6:00 AM - 7:00 AM (UTC)

課程介紹 大規模推動舊有應用程式現代化，只走完了一半的路——後續上線的 AI 系統需要持續監控、快速的事件應變，以及穩定可靠的日常維運，而且這一切都不該增加工程團隊的負擔。 在本場次中，您將完整走過這段歷程：先透過自動化、可供審查的升級流程推動舊有應用程式現代化，再運用自我修復 Agent 與企業級營運智慧來營運並擴展 AI 系統。您將看到 AI 如何簡化大規模的應用程式更新、將執行階段的訊號串接到問題修復，並讓複雜的維運工作更容易審查與治理。 您將學到 ・如何運用 Copilot Modernize CLI，大規模執行舊有應用程式的評估與升級 ・堆疊式 Pull Request 如何讓大型自動化搬遷專案更容易審查 ・Azure SRE Agent 如何協助診斷問題，並提出經過驗證的修復方案 ・如何運用 Token 效率、復原時間與採納率等訊號，追蹤維運成效 使用技術 ・Azure SRE Agent ・Copilot App Modernization Agent 與 Modernize CLI ・堆疊式 Pull Request（Stacked Pull Requests） ・人為介入審核（Human-in-the-Loop）的治理模式 適合對象 ・正在跨多個程式碼儲存庫推動舊有應用程式現代化的團隊 ・在正式環境中營運 AI 系統的開發者與平台工程師 ・想導入 Agent 協助修復的 SRE 與 DevOps 團隊 ・關注可擴展、具韌性 AI 維運的技術決策者