Frameworks de agentes de IA são plataformas de software projetadas para simplificar a criação, implantação e gerenciamento de agentes de IA. Esses frameworks fornecem aos desenvolvedores componentes pré-construídos, abstrações e ferramentas que agilizam o desenvolvimento de sistemas complexos de IA.
Eles ajudam os desenvolvedores a se concentrarem nos aspectos únicos de suas aplicações, oferecendo abordagens padronizadas para desafios comuns no desenvolvimento de agentes de IA. Esses frameworks melhoram a escalabilidade, acessibilidade e eficiência na construção de sistemas de IA.
Esta lição abordará:
- O que são frameworks de agentes de IA e o que permitem que os desenvolvedores façam?
- Como as equipes podem usá-los para prototipar rapidamente, iterar e melhorar as capacidades do meu agente?
- Quais são as diferenças entre os frameworks e ferramentas criados pela Microsoft (Autogen / Semantic Kernel / Azure AI Agent Service)?
- Posso integrar diretamente minhas ferramentas existentes do ecossistema Azure ou preciso de soluções independentes?
- O que é o serviço Azure AI Agents e como isso me ajuda?
Os objetivos desta lição são ajudá-lo a entender:
- O papel dos frameworks de agentes de IA no desenvolvimento de IA.
- Como aproveitar frameworks de agentes de IA para construir agentes inteligentes.
- Capacidades principais habilitadas por frameworks de agentes de IA.
- As diferenças entre Autogen, Semantic Kernel e Azure AI Agent Service.
Frameworks tradicionais de IA podem ajudar você a integrar IA em seus aplicativos e melhorar esses aplicativos das seguintes maneiras:
-
Personalização: A IA pode analisar o comportamento e as preferências do usuário para fornecer recomendações, conteúdos e experiências personalizadas.
Exemplo: Serviços de streaming como Netflix usam IA para sugerir filmes e séries com base no histórico de visualização, aumentando o engajamento e a satisfação do usuário. -
Automação e Eficiência: A IA pode automatizar tarefas repetitivas, otimizar fluxos de trabalho e melhorar a eficiência operacional.
Exemplo: Aplicativos de atendimento ao cliente usam chatbots com IA para lidar com consultas comuns, reduzindo o tempo de resposta e liberando agentes humanos para questões mais complexas. -
Melhoria na Experiência do Usuário: A IA pode aprimorar a experiência geral do usuário, fornecendo recursos inteligentes, como reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural e texto preditivo.
Exemplo: Assistentes virtuais como Siri e Google Assistant usam IA para entender e responder a comandos de voz, facilitando a interação dos usuários com seus dispositivos.
Frameworks de agentes de IA representam algo além dos frameworks tradicionais de IA. Eles são projetados para permitir a criação de agentes inteligentes que podem interagir com usuários, outros agentes e o ambiente para alcançar objetivos específicos. Esses agentes podem exibir comportamento autônomo, tomar decisões e se adaptar a condições em constante mudança. Vamos examinar algumas capacidades principais habilitadas pelos frameworks de agentes de IA:
- Colaboração e Coordenação entre Agentes: Permitem a criação de múltiplos agentes de IA que podem trabalhar juntos, se comunicar e coordenar para resolver tarefas complexas.
- Automação e Gerenciamento de Tarefas: Fornecem mecanismos para automatizar fluxos de trabalho de múltiplas etapas, delegação de tarefas e gerenciamento dinâmico de tarefas entre agentes.
- Compreensão Contextual e Adaptação: Equipam os agentes com a capacidade de entender o contexto, se adaptar a ambientes em mudança e tomar decisões com base em informações em tempo real.
Em resumo, os agentes permitem que você faça mais, leve a automação para o próximo nível e crie sistemas mais inteligentes que podem se adaptar e aprender com seu ambiente.
Este é um cenário em rápida evolução, mas existem alguns elementos comuns na maioria dos frameworks de agentes de IA que podem ajudar você a prototipar e iterar rapidamente, como componentes modulares, ferramentas colaborativas e aprendizado em tempo real. Vamos explorar esses elementos:
- Use Componentes Modulares: Frameworks de IA oferecem componentes pré-construídos, como prompts, analisadores e gerenciamento de memória.
- Aproveite Ferramentas Colaborativas: Projete agentes com papéis e tarefas específicas, permitindo testar e refinar fluxos de trabalho colaborativos.
- Aprenda em Tempo Real: Implemente loops de feedback onde os agentes aprendem com interações e ajustam seu comportamento dinamicamente.
Frameworks como LangChain e Microsoft Semantic Kernel oferecem componentes pré-construídos, como prompts, analisadores e gerenciamento de memória.
Como as equipes podem usá-los: As equipes podem montar rapidamente esses componentes para criar um protótipo funcional sem começar do zero, permitindo experimentação e iteração rápidas.
Como funciona na prática: Você pode usar um analisador pré-construído para extrair informações da entrada do usuário, um módulo de memória para armazenar e recuperar dados e um gerador de prompts para interagir com os usuários, tudo isso sem precisar construir esses componentes do zero.
Exemplo de código: Vamos ver um exemplo de como você pode usar um analisador pré-construído para extrair informações da entrada do usuário:
from langchain import Parser
parser = Parser()
user_input = "Book a flight from New York to London on July 15th"
parsed_data = parser.parse(user_input)
print(parsed_data)
# Output: {'origin': 'New York', 'destination': 'London', 'date': 'July 15th'}O que você pode ver neste exemplo é como você pode aproveitar um analisador pré-construído para extrair informações-chave da entrada do usuário, como origem, destino e data de uma solicitação de reserva de voo. Essa abordagem modular permite que você se concentre na lógica de alto nível.
Frameworks como CrewAI e Microsoft Autogen facilitam a criação de múltiplos agentes que podem trabalhar juntos.
Como as equipes podem usá-los: As equipes podem projetar agentes com funções e tarefas específicas, permitindo testar e refinar fluxos de trabalho colaborativos e melhorar a eficiência geral do sistema.
Como funciona na prática: Você pode criar uma equipe de agentes onde cada agente tem uma função especializada, como recuperação de dados, análise ou tomada de decisão. Esses agentes podem se comunicar e compartilhar informações para alcançar um objetivo comum, como responder a uma consulta do usuário ou concluir uma tarefa.
Exemplo de código (Autogen):
# creating agents, then create a round robin schedule where they can work together, in this case in order
# Data Retrieval Agent
# Data Analysis Agent
# Decision Making Agent
agent_retrieve = AssistantAgent(
name="dataretrieval",
model_client=model_client,
tools=[retrieve_tool],
system_message="Use tools to solve tasks."
)
agent_analyze = AssistantAgent(
name="dataanalysis",
model_client=model_client,
tools=[analyze_tool],
system_message="Use tools to solve tasks."
)
# conversation ends when user says "APPROVE"
termination = TextMentionTermination("APPROVE")
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", input_func=input)
team = RoundRobinGroupChat([agent_retrieve, agent_analyze, user_proxy], termination_condition=termination)
stream = team.run_stream(task="Analyze data", max_turns=10)
# Use asyncio.run(...) when running in a script.
await Console(stream)O que você vê no código acima é como você pode criar uma tarefa que envolve múltiplos agentes trabalhando juntos para analisar dados. Cada agente desempenha uma função específica, e a tarefa é executada coordenando os agentes para alcançar o resultado desejado. Criando agentes dedicados com funções especializadas, você pode melhorar a eficiência e o desempenho das tarefas.
Frameworks avançados fornecem capacidades para compreensão de contexto em tempo real e adaptação.
Como as equipes podem usá-los: As equipes podem implementar loops de feedback onde os agentes aprendem com interações e ajustam seu comportamento dinamicamente, levando a uma melhoria contínua e refinamento das capacidades.
Como funciona na prática: Agentes podem analisar o feedback do usuário, dados do ambiente e resultados de tarefas para atualizar sua base de conhecimento, ajustar algoritmos de tomada de decisão e melhorar o desempenho ao longo do tempo. Esse processo de aprendizado iterativo permite que os agentes se adaptem a condições em mudança e preferências dos usuários, melhorando a eficácia geral do sistema.
Existem várias formas de comparar esses frameworks, mas vamos analisar algumas diferenças principais em termos de design, capacidades e casos de uso:
Framework de código aberto desenvolvido pelo AI Frontiers Lab da Microsoft Research. Focado em aplicações agênticas distribuídas e orientadas a eventos, permitindo múltiplos LLMs e SLMs, ferramentas e padrões avançados de design multi-agente.
Autogen é baseado no conceito central de agentes, que são entidades autônomas capazes de perceber seu ambiente, tomar decisões e realizar ações para alcançar objetivos específicos. Os agentes se comunicam por meio de mensagens assíncronas, permitindo que trabalhem de forma independente e em paralelo, melhorando a escalabilidade e a capacidade de resposta do sistema.
Os agentes são baseados no modelo de ator. Segundo a Wikipedia, um ator é a unidade básica de computação concorrente. Em resposta a uma mensagem recebida, um ator pode: tomar decisões locais, criar mais atores, enviar mais mensagens e determinar como responder à próxima mensagem recebida.
Casos de Uso: Automação de geração de código, tarefas de análise de dados e construção de agentes personalizados para funções de planejamento e pesquisa.
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com base nas metas do projeto. Ideal para compreensão de linguagem natural, geração de conteúdo. - Azure AI Agent Service: Modelos flexíveis, mecanismos de segurança empresarial, métodos de armazenamento de dados. Ideal para implantação segura, escalável e flexível de agentes de IA em aplicações empresariais. ## Posso integrar diretamente minhas ferramentas existentes do ecossistema Azure ou preciso de soluções independentes? A resposta é sim, você pode integrar diretamente suas ferramentas existentes do ecossistema Azure com o Azure AI Agent Service, especialmente porque ele foi projetado para funcionar perfeitamente com outros serviços Azure. Você poderia, por exemplo, integrar Bing, Azure AI Search e Azure Functions. Há também uma integração profunda com o Azure AI Foundry. Para Autogen e Semantic Kernel, você também pode integrar com serviços Azure, mas pode ser necessário chamar os serviços Azure a partir do seu código. Outra maneira de integrar é usar os SDKs do Azure para interagir com os serviços Azure a partir dos seus agentes. Além disso, como foi mencionado, você pode usar o Azure AI Agent Service como um orquestrador para seus agentes construídos no Autogen ou Semantic Kernel, o que proporcionaria fácil acesso ao ecossistema Azure. ## Referências - [1] - Azure Agent Service - [2] - Semantic Kernel and Autogen - [3] - Semantic Kernel Agent Framework - [4] - Azure AI Agent service - [5] - Using Azure AI Agent Service with AutoGen / Semantic Kernel to build a multi-agent's solution
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