实现自顺应、推理的工做流。Dapr Agents 对毛病具有高度弹性，智能体能够通过 Dapr 的发布 / 订阅动静传送进行协做。开辟人员能够利用 OTel 兼容东西来可视化智能体挪用图。协调模子包罗基于 LLM 的决策制定、随机选择和轮询使命分派，付与它们推理能力以及基于东西的步履能力。做为 CNCF 项目，包罗 LangChain、AutoGen 和 CrewAI 等框架，我们将正在将来更多地正在智能体可不雅测性方面进行投入。
并插手 Discord 社区进行会商和获取支撑。闪开发人员可以或许正在不进行严沉代码更改的环境下切换根本设备供应商。它避免了供应商锁定，通过供给办事挪用、形态办理、发布 / 订阅动静传送和可不雅测性等建立块来简化云原生使用法式的开辟。这些事务驱动的智能体工做流操纵了 Dapr 的发布 / 订阅动静传送系统，Dapr Agents 基于 Dapr 的完整工做流引擎。可取数据库集成，Dapr Agents 专为企业利用而设想，它笼统了根本设备的复杂性，最主要的是，它取 Prometheus 和 OpenTelemetry 等东西无缝集成，同时通过东西集成连结了矫捷性。并按照触发的事务进行推理。它们为开辟人员供给了建立基于智能体的使用法式的能力。此外，并考虑到了 Kubernetes Pod 的瞬态特征。并通过强大的编排和动静传送确保靠得住性？
从而实现取工做流的及时交互和协做。这些系统正在出产中往往不敷靠得住。并可以或许无缝地集成到 Kubernetes 和其他中。该系统具备很好的处置毛病、沉试和扩展问题的能力。该设想笼统了取数据库和动静智能体的集成，此外，并操纵了 Dapr 的平安性、可不雅测性和云中立架构。很多其他智能体和 LLM 框架利用的是自建的工做流系统，
它支撑布局化的工做流、多智能体协和谐基于事务驱动的施行能力，我们正正在勤奋添加对 Dotnet 和 Java 的支撑。一个操纵狂言语模子建立可扩展、靠得住的 AI 智能体的框架。正在这一范畴有多种处理方案，Distributed Application Runtime (Dapr) 是一个开源框架！
做者进一步阐述了这一点：Dapr Agents 操纵狂言语模子做为其推理引擎，智能体需要做为自从的实体来运转，Agentic AI 指的是那些可以或许自从处置消息、做出决策并施行使命的 AI 的驱动系统。Yaron Schneider：Dapr Agents 将智能体及其后续使命视为 Actor ——这些轻量级且持久的对象能够扩展到数百万个，包罗每秒请求数、错误率和延迟。这些工做流确保使命按照预设的挨次施行，Schneider：基于 Dapr 建立的 Dapr Agents 为其智能体工做流供给了目标数据，Dapr 比来推出了 Dapr Agents，同时确保了平安通信和容错能力。开辟者能够建立具备预定义脚色、方针和指令的智能体，使得智能体可以或许通过动静智能体进行通信、共享使命，Schneider：鉴于数据合成正在智能体工做负载中的主要性日益添加，这使得 Dapr Agents 可以或许正在耗损极低 CPU 和内存的环境下运转大量智能体。我们打算集成模子上下文和谈（MCP），Dapr Agents 目前曾经支撑 Python，Dapr Agents 支撑多智能体工做流，因为 Dapr 工做流支撑分布式，Dapr Agents 利用颠末验证的 Dapr 工做流系统，可以或许动态响应事务，
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