MaisonDAPR améliore les microservices avec support d'agent AI
En 2019, Microsoft a franchi une étape audacieuse en rendant Dapr open-source, un runtime conçu pour simplifier le développement d'applications basées sur des microservices distribués. À l'époque, les agents AI n'étaient pas encore à l'ordre du jour, mais Dapr posait déjà les bases pour eux. Une caractéristique clé de Dapr est son utilisation d'acteurs virtuels, capables de gérer et de traiter des messages de manière indépendante, préparant ainsi le terrain pour ce qui deviendrait plus tard crucial pour les agents AI.
Aujourd'hui, l'équipe Dapr est enthousiaste à l'idée de présenter Dapr Agents, une nouvelle initiative visant à aider les développeurs à créer des agents AI plus facilement. Selon Yaron Schneider, co-créateur et mainteneur de Dapr, « les agents sont un très bon cas d'utilisation pour Dapr ». Il explique que les acteurs de Dapr offrent un moyen léger, évolutif et économe en ressources pour exécuter ces agents, mais il reste encore beaucoup de logique métier que les développeurs doivent gérer. Bien que d'autres frameworks existent, Dapr se distingue par ses capacités robustes d'orchestration et de gestion d'état.
Crédits image : Dapr Le concept de Dapr Agents a été inspiré par Floki, un projet open-source qui a étendu Dapr pour des applications d'agents AI. Après des discussions avec les mainteneurs de Floki, y compris le chercheur en AI de Microsoft, Roberto Rodriguez, la décision a été prise d'intégrer Floki dans l'écosystème Dapr, garantissant ainsi le développement continu de ce cadre innovant pour les agents.Mark Fussell, un autre co-créateur et mainteneur de Dapr, considère les systèmes agentiques comme un nouveau terme pour les systèmes distribués. Il note : « Plutôt que de les appeler microservices, vous pouvez maintenant les appeler agents, principalement parce que vous pouvez intégrer des grands modèles de langage parmi eux tous. » L'équipe souligne le besoin d'un moteur d'orchestration et de gestion d'état pour coordonner ces agents efficacement, ce que Dapr fournit. Les acteurs de Dapr sont conçus pour être hautement efficaces, capables de démarrer en millisecondes pour traiter un message et de s'arrêter tout en préservant leur état une fois leur tâche terminée.
Actuellement, Dapr Agents peut s'intégrer de manière transparente avec des fournisseurs de modèles populaires comme AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic, Mistral et Hugging Face, avec un support pour les LLMs locaux à l'horizon. Au-delà de l'interaction avec les modèles, Dapr Agents tire parti du cadre Dapr existant, permettant aux développeurs de définir des outils que les agents peuvent utiliser pour accomplir des tâches.
Pour le moment, Dapr Agents prend en charge Python, avec un support pour .NET à venir bientôt, suivi de Java, JavaScript et Go. Cette expansion vise à faire de Dapr Agents un outil polyvalent pour les développeurs cherchant à exploiter la puissance des agents AI dans leurs applications.
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commentaires (55)
![KennethWalker]()
I was totally surprised to learn that Dapr started planning AI agent support back in 2019, way before most tech companies even considered integrating such features. It feels like they were ahead of their time by designing a framework that can easily handle complex distributed tasks in the future.
![JuanWhite]()
Interesting! Dapr's virtual actor model seems like a natural fit for AI agents. I wonder if this will make it easier to build complex, stateful agent workflows without getting bogged down in infrastructure code. The 2019 foresight is impressive.
![HarryLewis]()
DaprにAIエージェントサポートが追加されるなんて想像してなかった😲！マイクロサービスって既に複雑なのに、AIが組み込まれると開発がどれだけ変わるのか気になります。でも、これが一般的になると、小規模な開発チームには逆に敷居が高くなったりするのかな…？ともあれ、興味深い進化です！
![KevinBrown]()
L'ajout de composants AI à Dapr rend l'architecture des microservices plus flexible que jamais. Cette fusion pourrait résoudre les goulets d'étranglement des workflows complexes, mais je me demande si la latence réseau affectera les performances des agents IA dans un environnement distribué ? 😅
![WilliamAnderson]()
Dapr's AI agent support sounds like a game-changer! Been messing with microservices for years, and this could make things way smoother. Anyone tried it yet? 🤔
![GeorgeWilson]()
Dapr의 새로운 AI 에이전트 지원은 마이크로서비스에 혁신을 가져왔어요! 통합하기가 정말 쉬워요, 다만 문서가 조금 더 명확했으면 좋겠어요. 그래도 큰 발전이고, 우리 개발 과정을 정말 효율적으로 만들어줘요. 다음 업데이트가 기대돼요! 🤓
En 2019, Microsoft a franchi une étape audacieuse en rendant Dapr open-source, un runtime conçu pour simplifier le développement d'applications basées sur des microservices distribués. À l'époque, les agents AI n'étaient pas encore à l'ordre du jour, mais Dapr posait déjà les bases pour eux. Une caractéristique clé de Dapr est son utilisation d'acteurs virtuels, capables de gérer et de traiter des messages de manière indépendante, préparant ainsi le terrain pour ce qui deviendrait plus tard crucial pour les agents AI.
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Mark Fussell, un autre co-créateur et mainteneur de Dapr, considère les systèmes agentiques comme un nouveau terme pour les systèmes distribués. Il note : « Plutôt que de les appeler microservices, vous pouvez maintenant les appeler agents, principalement parce que vous pouvez intégrer des grands modèles de langage parmi eux tous. » L'équipe souligne le besoin d'un moteur d'orchestration et de gestion d'état pour coordonner ces agents efficacement, ce que Dapr fournit. Les acteurs de Dapr sont conçus pour être hautement efficaces, capables de démarrer en millisecondes pour traiter un message et de s'arrêter tout en préservant leur état une fois leur tâche terminée.
Actuellement, Dapr Agents peut s'intégrer de manière transparente avec des fournisseurs de modèles populaires comme AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic, Mistral et Hugging Face, avec un support pour les LLMs locaux à l'horizon. Au-delà de l'interaction avec les modèles, Dapr Agents tire parti du cadre Dapr existant, permettant aux développeurs de définir des outils que les agents peuvent utiliser pour accomplir des tâches.
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L'ajout de composants AI à Dapr rend l'architecture des microservices plus flexible que jamais. Cette fusion pourrait résoudre les goulets d'étranglement des workflows complexes, mais je me demande si la latence réseau affectera les performances des agents IA dans un environnement distribué ? 😅
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