O DAPR aprimora os microsserviços com o suporte do agente de IA
Em 2019, a Microsoft deu um passo ousado ao tornar o Dapr open-source, um runtime projetado para simplificar o desenvolvimento de aplicativos baseados em microsserviços distribuídos. Na época, agentes de IA não estavam no radar, mas o Dapr já estava preparando o terreno para eles. Uma característica chave do Dapr é o uso de atores virtuais, que podem lidar e processar mensagens de forma independente, estabelecendo a base para o que mais tarde se tornaria crucial para agentes de IA.
Avançando para hoje, a equipe do Dapr está entusiasmada em apresentar os Dapr Agents, uma nova iniciativa voltada para ajudar desenvolvedores a construir agentes de IA mais facilmente. Segundo Yaron Schneider, cocriador e mantenedor do Dapr, "Agentes são um caso de uso muito bom para o Dapr." Ele explica que os atores do Dapr oferecem uma maneira leve, escalável e eficiente em recursos para executar esses agentes, mas ainda há muita lógica de negócios que os desenvolvedores precisam gerenciar. Embora outros frameworks existam, o Dapr se destaca com suas robustas capacidades de orquestração e estado.

Créditos da imagem: Dapr O conceito de Dapr Agents foi inspirado pelo Floki, um projeto open-source que estendeu o Dapr para aplicações de agentes de IA. Após discussões com os mantenedores do Floki, incluindo o pesquisador de IA da Microsoft, Roberto Rodriguez, foi tomada a decisão de integrar o Floki ao ecossistema Dapr, garantindo o desenvolvimento contínuo deste framework inovador de agentes.Mark Fussell, outro cocriador e mantenedor do Dapr, vê os sistemas agentivos como um novo termo para sistemas distribuídos. Ele observa, "Em vez de chamá-los de microsserviços, agora você pode chamá-los de agentes, principalmente porque você pode colocar grandes modelos de linguagem entre eles." A equipe enfatiza a necessidade de um motor de orquestração e estado para coordenar esses agentes de forma eficaz, o que o Dapr fornece. Os atores do Dapr são projetados para serem altamente eficientes, capazes de iniciar em milissegundos para processar uma mensagem e desligar preservando seu estado após a conclusão da tarefa.
Atualmente, os Dapr Agents podem se integrar perfeitamente com provedores de modelos populares como AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic, Mistral e Hugging Face, com suporte para LLMs locais no horizonte. Além da interação com modelos, os Dapr Agents aproveitam o framework Dapr existente, permitindo que os desenvolvedores definam ferramentas que os agentes podem usar para realizar tarefas.
No momento, os Dapr Agents suportam Python, com suporte para .NET chegando em breve, seguido por Java, JavaScript e Go. Essa expansão visa tornar os Dapr Agents uma ferramenta versátil para desenvolvedores que desejam aproveitar o poder dos agentes de IA em suas aplicações.
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Comentários (55)
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.
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.
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!
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 ? 😅
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? 🤔
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Mark Fussell, outro cocriador e mantenedor do Dapr, vê os sistemas agentivos como um novo termo para sistemas distribuídos. Ele observa, "Em vez de chamá-los de microsserviços, agora você pode chamá-los de agentes, principalmente porque você pode colocar grandes modelos de linguagem entre eles." A equipe enfatiza a necessidade de um motor de orquestração e estado para coordenar esses agentes de forma eficaz, o que o Dapr fornece. Os atores do Dapr são projetados para serem altamente eficientes, capazes de iniciar em milissegundos para processar uma mensagem e desligar preservando seu estado após a conclusão da tarefa.
Atualmente, os Dapr Agents podem se integrar perfeitamente com provedores de modelos populares como AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic, Mistral e Hugging Face, com suporte para LLMs locais no horizonte. Além da interação com modelos, os Dapr Agents aproveitam o framework Dapr existente, permitindo que os desenvolvedores definam ferramentas que os agentes podem usar para realizar tarefas.
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Lar






