Microsoft Open-Sourced DAPR, eine neue Laufzeit, um verteilte Micro-Service-basierte Anwendungen zu vereinfachen, wird im Jahr 2019. Zu dieser Zeit sprach noch niemand über KI-Agenten, aber wie sich herausstellte, hatte DAPR einige der grundlegenden Bausteine für die Unterstützung von KI-Agenten von Anfang an. Das liegt daran, dass eines der Kernfunktionen von DAPR ein Konzept von Virtual ist Schauspielerdie Nachrichten empfangen und verarbeiten können, unabhängig von allen anderen Akteuren im System.
Heute startet das DAPR -Team DAPR -Agenten, und es wird Entwicklern dabei helfen, KI -Agenten aufzubauen, indem sie ihnen viele Bausteine zur Verfügung stellen.
„Agenten sind ein sehr guter Gebrauchsfall für DAPR“, erklärte DAPR-Co-Schöpfer und Betreuer Yaron Schneider. „Aus technischer Sicht können Sie Schauspieler als sehr leichte Möglichkeit nutzen, um diese Agenten zu betreiben und sie wirklich im Maßstab mit Zustand ausführen zu können-und ressourceneffizient zu sein. Das ist alles großartig, aber dann müssen Sie immer noch viel Geschäftslogik schreiben. Die Zustandsheit und die Orchestrierung davon sind nur ein Teil. Und viele Menschen, sie könnten eine Workflow -Engine oder einen Schauspieler -Framework wählen, aber es gibt immer noch viel Arbeit, um die Agentenlogik auf der anderen Seite tatsächlich zu schreiben. Es gibt viele Agent -Frameworks, aber sie haben nicht das gleiche Maß an Orchestrierung und Zustandsheit wie DAPR. “
DAPR -Agenten stammten aus Flokiein beliebtes Open-Source-Projekt, das DAPR für diesen AI-Agenten-Anwendungsfall erweiterte. In Bezug auf die Projektburgen, darunter der Microsoft AI -Forscher Roberto Rodriguez, beschlossen die beiden Teams, das Projekt unter den DAPR -Dach zu bringen, um die Kontinuität des neuen Agenten -Frameworks zu gewährleisten.
„In vielerlei Hinsicht sehen wir Agentensysteme und die gesamte Terminologie um einen weiteren Begriff für ‚verteilte Systeme‘, sagte DAPR-Co-Schöpfer und Betreuer Mark Fussell. “[…] Anstatt sie Microservices zu nennen, können Sie sie jetzt Agenten nennen, vor allem, weil Sie große Sprachmodelle in alle einsetzen können. “
Um diese Agenten effizient zu koordinieren, benötigen Sie eine Orchestrierungsmotor und Staatsstaatheit, so das Team – genau das ist das, was DAPR liefert. Dies liegt zum Teil daran, dass die Schauspieler von DAPR als äußerst effizient und in der Lage sind, sich in Millisekunden zu drehen, wenn eine Botschaft eingeht (und schaltet, wobei ihr Zustand aufbewahrt wird, wenn ihre Arbeit erledigt ist).
Derzeit können DAPR -Agenten mit den meisten beliebten Modellanbietern über den Box sprechen. Dazu gehören AWS -Grundgestein, Openai, Anthropic, Mistral und Umarmung. Die Unterstützung für lokale LLMs wird sehr bald eintreffen.
Zusätzlich zur Interaktion mit diesen Modellen erhalten Entwickler, da DAPR -Agenten das vorhandene DAPR -Framework erweitern, auch eine Liste von Tools, mit denen der Agent dann eine bestimmte Aufgabe erfüllen kann.
Derzeit unterstützt DAPR Agents Python, wobei .NET -Support in Kürze gestartet werden. Java, JavaScript und Go werden bald folgen.