Dapr Agents 框架总结

概述

Dapr 近期推出了 Dapr Agents，这是一个用于构建基于大语言模型（LLMs）的可扩展、高弹性 AI 代理的框架。它支持结构化工作流、多代理协作和事件驱动执行，并充分利用 Dapr 的安全性、可观测性和云中立架构。Dapr Agents 专为企业设计，支持数千个代理，集成数据库，并通过强大的编排和消息传递机制确保可靠性。

核心特点

1. 基于 Dapr：Dapr Agents 建立在 Dapr 的完整工作流引擎之上，提供了可靠的工作流系统，能够处理故障、重试和扩展。
2. 可靠性、可扩展性与可观测性：支持在单个核心上运行数千个代理，原生支持 Kubernetes。
3. 多代理协作：通过 Dapr 的发布/订阅消息系统，代理可以动态协作，支持实时交互和事件驱动的工作流。
4. 工具集成与结构化工作流：代理可以集成外部工具，并通过预定义的函数和 LLM 推理能力执行结构化、确定性的工作流。
5. 云中立与安全性：抽象了与数据库和消息代理的集成，支持无缝切换基础设施提供商，同时集成 Prometheus 和 OpenTelemetry 等监控工具。

技术实现

• 代理设计：代理被表示为轻量级的 Actor 模型，能够在极低延迟下扩展到数百万个对象，适合 Kubernetes 环境。
• 编程示例：提供了 Python 示例代码，展示了如何构建一个代码审查代理，包括工具定义、代理配置和工作流启动。
• 多代理工作流：支持 LLM 决策、随机选择和轮询任务分配等协作模型，实现自适应、自推理的工作流。

未来计划

1. 数据合成与 LLM 集成：计划集成 Model Context Protocol (MCP)，支持连接多种数据源和 LLM 供应商。
2. 多语言支持：目前支持 Python，未来将增加对 Dotnet 和 Java 的支持。
3. 可观测性增强：进一步投资于代理工作流的可观测性，包括分布式追踪和指标监控。

社区与资源

• GitHub 仓库：dapr/dapr-agents
• Discord 社区：Dapr Discord
• 文档与支持：可通过官方文档和社区获取更多信息与支持。

开发者访谈

InfoQ 采访了 Dapr 维护者 Yaron Schneider，探讨了 Dapr Agents 的设计优化、调试能力和未来发展方向：

• 高效性：通过轻量级 Actor 模型实现高扩展性，适合 Kubernetes 环境。
• 可观测性：内置指标和分布式追踪功能，支持开发者通过 OTel 工具可视化代理调用图。
• 未来计划：重点关注数据合成、LLM 集成和多语言支持。

总结

Dapr Agents 是一个强大的框架，旨在简化企业级 AI 代理的开发与部署，提供高可靠性、可扩展性和灵活性，同时避免供应商锁定。通过其云中立架构和丰富的功能，Dapr Agents 为构建下一代 AI 驱动应用提供了坚实的基础。