Microsoft Azure AI Apps and Agents Developer Associate
225 практических вопросов
Последняя проверка: April 2026
Личные заметки и ссылки на ресурсы для вашего учебного пути
Фильтр по сертификации
Сертификация Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate (Экзамен AI-103: Developing AI Apps and Agents on Azure) заменяет AI-102 и переопределяет роль инженера Azure AI в контексте создания генеративных приложений и agent'ов с помощью Microsoft Foundry. Это экзамен уровня Associate, ориентированный на сценарии, для разработчиков, которые планируют, создают, развертывают и эксплуатируют решения AI: выбор моделей и сервисов Foundry, реализация RAG и multi-agent оркестрации, настройка function-calling и памяти разговоров, а также обеспечение безопасности и мониторинг всего в production. Содержание охватывает пять областей — планирование и управление решениями, генеративный AI и agent-ориентированные решения, компьютерное зрение, текстовый анализ и извлечение информации — с наибольшим акцентом на ядро генеративных и agent-ориентированных решений. Ожидайте вопросов, ориентированных на Python, основанных на Foundry SDK, Azure AI Search, Azure Content Understanding, Azure Speech и Azure Translator.
Приблизительно 25–30%. Выбор подходящих моделей и сервисов Foundry для задачи (LLMs, small language models, multimodal models, Foundry Tools, grounding, vector search, agent workflows), проектирование инфраструктуры, настройка развертываний моделей и agent'ов, а также интеграция CI/CD. Также охватываются операции и управление: квоты, масштабирование, лимиты скорости и стоимость; мониторинг производительности, дрейфа, безопасности и качества grounding; безопасность с помощью managed identity, private networking, keyless credentials и role policies; и ответственный AI через safety filters, evaluators, trace logging и agent oversight controls.
Ядро, около 30–35%. Создание генеративных приложений (развертывание и использование LLM/SLM/code/multimodal models, реализация RAG, разработка tool-augmented и многошаговых рабочих процессов рассуждений, оценка на предмет фабрикаций/релевантности/качества/безопасности) и создание agent'ов (определение ролей, целей и tool schemas; объединение retrieval, function-calling и памяти разговоров; оркестрация multi-agent решений; добавление safeguards и approval flows). Также охватываются оптимизация и операции: prompt engineering, циклы reflection и самокритики, а также наблюдаемость через tracing, token analytics, safety signals и latency breakdowns.
Приблизительно 10–15%. Генерация и редактирование изображений и видео по prompts (включая inpainting и редактирование на основе масок), создание multimodal understanding workflows (подписи, визуальный ответ на вопросы, accessibility alt-text, обнаружение объектов/регионов и Azure Content Understanding в однозадачном и профессиональном режимах), а также применение ответственного AI для визуального контента — unsafe-content filters, обнаружение непрямого prompt injection из текста, встроенного в изображения, и визуальные правила политики, такие как водяные знаки и проверки бренда.
Приблизительно 10–15%. Использование языковых моделей для извлечения сущностей/тем/сводной информации и структурированного вывода JSON, обнаружение настроения, тона и конфиденциального контента, а также перевод с помощью Azure Translator или потоков на основе LLM. Часть, посвященная речи, охватывает speech-to-text и text-to-speech для agent-ориентированных взаимодействий, речь как modality agent'а (включая пользовательские модели речи), multimodal рассуждения из аудио и перевод речи.
Приблизительно 10–15%. Создание retrieval и grounding pipelines: прием и индексация документов, изображений, аудио и видео; настройка semantic, hybrid и vector search; обогащение контента с помощью встроенных или пользовательских навыков; и выполнение RAG ingestion с помощью OCR. Извлечение структурированного контента из документов с использованием multimodal OCR + layout + field-extraction pipelines и анализаторов Azure Content Understanding, которые выдают чистый, grounded, markdown или JSON-вывод для последующих agent'ов.
$110k–$155k–$215k USD годовая
Навыки разработки генеративного AI и agent'ов будут особо востребованы в 2026 году. Сертификация является признаком авторитетности; диапазон зарплат отражает инженеров прикладного AI, выпускающих production LLM и agent-системы. Сочетание AI-103 с продемонстрированным опытом работы над проектами Foundry, RAG и multi-agent перемещает кандидатов к верхней границе диапазона. Рынки за пределами крупных технологических центров США имеют тенденцию к снижению.
Источник: levels.fyi 2025 AI/ML engineer roles, U.S. BLS OEWS May 2024 (15-1252 software developers, 15-2051 data scientists), Glassdoor 2025. Цифры приблизительны; фактическая компенсация зависит от роли, региона и опыта.
Разработка agent'ов и генеративных приложений является одной из самых быстрорастущих инженерных специальностей к 2026 году, и AI-103 позиционируется как основное удостоверение Azure для неё — Microsoft построила экзамен непосредственно вокруг Foundry, agent'ов и RAG, паттернов, которые компании спешат внедрить. Спрос наиболее силен там, где команды операционализируют LLMs: grounding на частных данных, оркестрация multi-agent рабочих процессов и соблюдение требований безопасности и ответственного AI. Поскольку он заменяет широко распространенный AI-102, ожидайте, что он унаследует признание рекрутеров этого экзамена, одновременно сигнализируя о текущих навыках эпохи agent'ов.
Формальных предварительных требований нет, но AI-103 — это полноценный экзамен для разработчиков уровня Associate. Вы должны быть уверенно создавать приложения на Python и быть знакомы с общим AI, генеративным AI и основными сервисами Azure. На практике кандидаты показывают хорошие результаты при наличии предыдущего опыта работы с сервисами Azure AI (Language, Vision, Speech, Search, Azure OpenAI) и практического опыта работы в Microsoft Foundry portal и SDK.
Бесплатные пути Microsoft Learn от Microsoft и курс AI-103T00 под руководством инструктора напрямую соответствуют пяти доменам. Если вы ранее сдали AI-102, выделите время, чтобы изучить новое, а не переучивать основы: agent-ориентированная модель, multi-agent оркестрация, Azure Content Understanding, а также Foundry SDK и инструменты — это материал, который изменился. При переходе с AWS ближайшим аналогом является трек Generative AI Developer – Professional (Bedrock Agents, Knowledge Bases); концепции переносятся, но SDK и названия сервисов различаются.
AI-103 — это экзамен уровня Associate, и он заметно сложнее, чем уровень Fundamentals. Планируйте 40–70 часов обучения для разработчиков с некоторым опытом работы с Azure AI, и больше, если Foundry и agent'ы для вас в новинку. Экзамен длится около 100 минут; ожидайте 40–60 вопросов в смешанных форматах Microsoft — множественный выбор, множественный ответ, перетаскивание для упорядочивания и, возможно, короткие кейсы — многие из которых сформулированы как «выберите лучший сервис/подход для данного сценария».
Самая сложная часть — это широта охвата: экзамен требует практических знаний в области выбора моделей, RAG, agent'ов, безопасности, мониторинга, зрения, речи и извлечения информации, всё в экосистеме Foundry. Поскольку экзамен и платформа новые в 2026 году, учебные материалы все еще дорабатываются — опирайтесь на официальные пути Microsoft Learn, руководство по изучению AI-103 и практические лаборатории Foundry, а не на старый контент AI-102, который не охватывает материал по agent'ам и Content Understanding.
Новый экзамен уровня Associate — Developing AI Apps and Agents on Azure — заменяет AI-102. Agent-ориентированный и построенный вокруг Microsoft Foundry, с пятью областями, охватывающими планирование/управление, генеративные и agent-ориентированные решения, компьютерное зрение, текстовый анализ и извлечение информации. Английская версия обновлена 16 апреля 2026 г.; запущен как бета-версия и переходит в общую доступность в 2026 году.
Экзамен Azure AI Engineer Associate, который заменяет AI-103. Структурирован вокруг реализации сервисов Azure AI (Vision, Language, Speech, Document Intelligence, Azure OpenAI) и generative-AI решений, без акцента на agent-first, multi-agent и Content Understanding. Выводится из эксплуатации 30 июня 2026 г.
AI-103 (Microsoft Azure AI Apps and Agents Developer Associate) — это Associate-уровневый экзамен, экзамен средней сложности, требующий практического опыта и глубокого понимания лучших практик. Большинству кандидатов требуется 80–150 часов обучения, распределенных на 6–12 недель, для экзаменов уровня Associate. Большинство кандидатов, которые стабильно набирают баллы выше проходного порога на пробных экзаменах, сдают его с первой попытки.
Большинству кандидатов требуется 80–150 часов обучения, распределенных на 6–12 недель, для экзаменов уровня Associate. Время, необходимое для сдачи, сильно варьируется в зависимости от предыдущего опыта. Инженерам с практическим опытом работы с базовой технологией обычно требуется меньше времени; кандидатам, новым для платформы, следует ориентироваться на верхнюю границу этого диапазона.
AI-103 — это признанная квалификация в экосистеме Azure, которая подтверждает знания для работодателей, рекрутеров и клиентов. Стоит ли это затраченного времени и платы, зависит от вашей роли и целей — это чаще всего окупается для облачных инженеров, архитекторов и консультантов, которые ежедневно работают с Azure или хотят перейти на такие должности.
Проходной балл для AI-103 составляет 700 / 1000. Экзамен содержит 50 вопросов и длится 1 ч 40 мин.
Стоимость экзамена AI-103 составляет $165 USD. Сборы устанавливаются Azure и могут варьироваться в зависимости от региона; всегда уточняйте текущую цену на официальной странице сертификации Azure перед бронированием.
Сертификации Microsoft, основанные на ролях, истекают через 1 год, но могут быть бесплатно продлены с помощью непроверяемого онлайн-оценки на Microsoft Learn, начиная за 6 месяцев до истечения срока действия.
Да. Вы можете сдать экзамен онлайн (с прокторингом через безопасный браузер провайдера, доступный 24/7 в большинстве регионов) или в очном центре тестирования Pearson VUE в рабочее время. Оба формата используют одни и те же вопросы, ограничение по времени и проходной балл.
CertLabPro предлагает 15 режимов обучения по банку практических вопросов для AI-103. Режим симуляции экзамена имитирует реальный экзамен: 50 вопросов за 1 ч 40 мин, с тем же проходным порогом 700 / 1000. Режим просмотра позволяет статически читать каждый вопрос и ответ.