Dapr Agents 发布：支持规模化 AI 工作流、多智能体协作

主要观点总结

文章介绍了Dapr Agents的推出和其功能特点，包括其基于大语言模型的智能体框架、结构化的工作流、多智能体协调、事件驱动的执行能力、安全性和可观测性等方面。此外，文章还介绍了使用Dapr Agents构建代码评审智能体的示例和开发者如何通过GitHub代码库探索其功能并获取支持。最后，通过InfoQ与Diagrid的CTO和Dapr维护者Yaron Schneider的交流，深入了解了Dapr Agents的设计目标、优化措施、在Kubernetes环境中的扩展性、调试和可观测性等功能，以及未来的计划。

关键观点总结

关键观点1: Dapr Agents是Dapr近期推出的一个框架，用于构建可扩展、可靠的AI智能体。

它支持结构化的工作流、多智能体协调和基于事件驱动的执行能力，并利用了Dapr的安全性、可观测性和云中立架构。Dapr Agents专为企业使用而设计，支持数千个智能体，可与数据库集成，并通过强大的编排和消息传递确保可靠性。

关键观点2: Dapr Agents利用大语言模型作为其推理引擎，并与外部工具集成来增强功能。

开发者可以创建具备预定义角色、目标和指令的智能体，赋予它们推理能力以及基于工具的行动能力。智能体工作流示例确保了任务按照预设的顺序执行，同时通过工具集成保持了灵活性。

关键观点3: Dapr Agents支持多智能体工作流，智能体可以通过Dapr的发布/订阅消息传递进行协作。

智能体需要作为自主的实体来运行，能够动态响应事件，实现与工作流的实时交互和协作。该设计抽象了与数据库和消息智能体的集成，使开发人员能够在不进行重大代码更改的情况下切换基础设施供应商。

关键观点4: Dapr Agents具有可观测性，与Prometheus和OpenTelemetry等监控工具无缝集成。

此外，它还避免了供应商锁定，同时确保了安全通信和容错能力。开发者可以通过GitHub代码库探索Dapr Agents的功能，并加入社区进行讨论和获取支持。

关键观点5: Dapr Agents的未来计划包括集成模型上下文协议、增加对更多LLM供应商的支持，以及增加对Dotnet和Java的支持。

此外，Dapr Agents还将致力于优化架构决策以实现更高的扩展性，并进一步提高智能体的可观测性。

免责声明