Bruce Wong Blog

非凡的结果始于伟大的问题.

Microsoft Foundry可观测性-Red Team

Microsfot Foundry 系列(3)

一句话总结评估质量只是第一步。发现那些你根本没想到要评估的盲区，才是 AI Agent 安全的生死线。为什么需要红队测试？你的 AI Agent 已经能：理解用户意图 ✅ 调用外部工具 ✅ 执行多步骤任务 ✅ 但它是否也能：被一句精心构造的提示词”越狱”？❓ 在诱导下执行被禁止的操作？❓ 泄露敏感数据给不该看到的人？❓ 传统 QA ...

Posted by Bruce Wong on May 4, 2026

Microsoft Foundry可观测性-Evaluation

Microsfot Foundry 系列(2)

Agent落地企业，Tracing解决”看清发生了什么”，Evaluation解决”判定做得对不对”——两者缺一不可。最近在用 Microsoft Azure AI Foundry 做 Agent Evaluation，它的价值不只是打分，而是把评估变成了工程化的质量门禁： ✅ 评估对象灵活：Agent、Model、Dataset 都能测. ✅ 数据不愁：没有黄金数据集时，Fo...

Posted by Bruce Wong on April 30, 2026

Microsoft Foundry可观测性-Tracing

Microsfot Foundry 系列(1)

如果你在做企业级的AI Agent开发，那你一定无法避免的一个问题就是：可观测性。AI Agent的开发和传统的软件开发有很多相似之处，但也有一些独特的挑战：不确定性 — 相同的输入, 不同的输出结果多步骤推理 — 链条中的一个错误会导致整个过程失败调用工具 — 即使参数正确，选择错误的工具仍然会失败 Microsoft Foundry作为一个专注于AI Agent开...

Posted by Bruce Wong on April 27, 2026

构建你自己的AI维护团队

Custom Agent(2)

上一篇我们已经介绍了Custom Agent从0到1构建系统的能力，今天我们继续介绍一下Custom Agent的维护能力。我们在实际使用，不可能一次性创建系统而不维护，所以AI开发Team的维护能力也是非常重要的。下面视频演示了使用同一套Custom Agent来进行系统的维护，来看看它是怎么做到的：演示Custom Agent 维护系统串行与并行当然你可以看到上...

Posted by Bruce Wong on January 18, 2026

构建你自己的AI研发团队

Custom Agent(1)

Github Copilot提供Custom Agent已经有一段时间了。最近深度体验了一下，分享一下我的感受：相比之前的单Agent更接近实际研发团队的协作效果。根据业务需要定制你自己的专属Agent，构建自己的研发团队。每个Agent可以绑定自己的相关Tools，角色更加专注，执行更稳定。 Agent之间的交接(Handoff)功能，让工作流更可控。配合Ag...

Posted by Bruce Wong on January 18, 2026