用 Azure Functions 与 Redis 缓存实现多 Agent RAG

文章介绍一种基于 Semantic Kernel 和 Azure AI Foundry、运行在 Azure Functions 上的多 Agent RAG 生产级模式，通过隔离策略、检索与生成环节来应对实时客服场景的延迟、安全与可观测性问题。作者称该模式优于单体 RAG，代价是更高的运维复杂度；文中提到单体 RAG 会出现 500ms 平均延迟尖峰、30% 请求触及 4K token 上限、突发流量下 15% 错误率，但未给出测量方法。

AI推荐理由 提出用 Semantic Kernel 与 Azure AI Foundry 在 Azure Functions 上实现多 Agent RAG 的生产级模式，通过隔离策略、检索和生成环节缓解单体 RAG 的延迟与 token 瓶颈，并提到 Redis 缓存。文中给出 500ms 平均延迟尖峰、30% 请求触及 4K token 上限、突发时 15% 错误率等数字，但未说明测量方法与可复现条件，属于架构思路分享而非验证结果。