Struktura agenta jądra semantycznego

Ostrzeżenie

Program Semantic Kernel Agent Framework jest w wersji zapoznawczej i może ulec zmianie.

Struktura agentów jądra semantycznego udostępnia platformę w środowisku semantycznego jądra, która umożliwia tworzenie agentów sztucznej inteligencji oraz możliwość dołączania wzorców agentów do dowolnej aplikacji na podstawie tych samych wzorców i funkcji, które istnieją w podstawowej strukturze jądra semantycznego.

Co to jest agent sztucznej inteligencji?

Agent sztucznej inteligencji to jednostka oprogramowania przeznaczona do wykonywania zadań autonomicznych lub częściowo autonomicznych przez odbieranie danych wejściowych, przetwarzania informacji i podejmowanie działań w celu osiągnięcia określonych celów.

Agenci mogą wysyłać i odbierać komunikaty, generować odpowiedzi przy użyciu kombinacji modeli, narzędzi, danych wejściowych człowieka lub innych składników, które można dostosowywać.

Agenci są zaprojektowani do współpracy, umożliwiając tworzenie złożonych przepływów pracy przez interakcję ze sobą. Struktura agentów umożliwia tworzenie zarówno prostych, jak i zaawansowanych agentów, zwiększenie modułowości i łatwości konserwacji

Jakie problemy rozwiązuje agenta sztucznej inteligencji?

Agenci sztucznej inteligencji oferują kilka zalet tworzenia aplikacji, szczególnie dzięki umożliwieniu tworzenia modułowych składników sztucznej inteligencji, które mogą współpracować w celu zmniejszenia ręcznej interwencji w złożonych zadaniach. Agenci sztucznej inteligencji mogą działać autonomicznie lub częściowo autonomicznie, co czyni je zaawansowanymi narzędziami dla wielu aplikacji.

Oto niektóre kluczowe korzyści:

• Składniki modułowe: umożliwia deweloperom definiowanie różnych typów agentów dla określonych zadań (np. złomowanie danych, interakcja interfejsu API lub przetwarzanie języka naturalnego). Ułatwia to dostosowanie aplikacji w miarę rozwoju wymagań lub pojawiania się nowych technologii.

• Współpraca: Wielu agentów może "współpracować" nad zadaniami. Na przykład jeden agent może obsługiwać zbieranie danych, podczas gdy inny analizuje je, a jeszcze inny używa wyników do podejmowania decyzji, tworząc bardziej zaawansowany system z rozproszoną inteligencją.

• Współpraca między agentami ludzkimi: interakcje w pętli człowieka umożliwiają agentom pracę u boku ludzi w celu rozszerzenia procesów podejmowania decyzji. Na przykład agenci mogą przygotować analizy danych, które ludzie mogą przeglądać i dostosowywać, zwiększając w ten sposób produktywność.

• Orkiestracja procesów: Agenci mogą koordynować różne zadania między systemami, narzędziami i interfejsami API, pomagając automatyzować kompleksowe procesy, takie jak wdrożenia aplikacji, orkiestracja w chmurze, a nawet kreatywne procesy, takie jak pisanie i projektowanie.

Kiedy używać agenta sztucznej inteligencji?

Korzystanie z platformy agentów na potrzeby tworzenia aplikacji zapewnia korzyści, które są szczególnie korzystne dla niektórych typów aplikacji. Chociaż tradycyjne modele sztucznej inteligencji są często używane jako narzędzia do wykonywania określonych zadań (np. klasyfikacji, przewidywania lub rozpoznawania), agenci wprowadzają większą autonomię, elastyczność i interakcyjność w procesie programowania.

• Autonomia i podejmowanie decyzji: jeśli aplikacja wymaga jednostek, które mogą podejmować niezależne decyzje i dostosowywać się do zmieniających się warunków (np. systemów robotycznych, pojazdów autonomicznych, środowisk inteligentnych), preferowana jest struktura agenta.

• Współpraca między agentami: jeśli aplikacja obejmuje złożone systemy, które wymagają współpracy wielu niezależnych składników (np. zarządzania łańcuchem dostaw, przetwarzania rozproszonego lub robotyki roja), agenci zapewniają wbudowane mechanizmy koordynacji i komunikacji.

• Interaktywne i zorientowane na cel: jeśli aplikacja obejmuje zachowanie oparte na celu (np. wykonywanie zadań autonomicznych lub interakcję z użytkownikami w celu osiągnięcia określonych celów), struktury oparte na agentach są lepszym wyborem. Przykłady obejmują wirtualnych asystentów, sztuczną inteligencję gier i planistów zadań.

Jak mogę zainstalować Semantyczna struktura agenta jądra?

Instalowanie zestawu SDK platformy agentów jest specyficzne dla kanału dystrybucji skojarzonego z językiem programowania.

W przypadku zestawu SDK platformy .NET dostępne są pakiety NuGet serwera.

Uwaga: podstawowy zestaw SDK jądra semantycznego jest wymagany oprócz wszystkich pakietów agentów.

Pakiet	opis
Microsoft.SemanticKernel	Zawiera to podstawowe biblioteki jądra semantycznego umożliwiające rozpoczęcie pracy z platformą Agent Framework. Należy do tego jawnie odwoływać się do aplikacji.
Microsoft.SemanticKernel.Agents.Abstractions	Definiuje abstrakcje agenta podstawowego dla struktury agentów. Ogólnie nie trzeba go określać, ponieważ jest on uwzględniany zarówno w pakietach, jak Microsoft.SemanticKernel.Agents.Core i Microsoft.SemanticKernel.Agents.OpenAI .
Microsoft.SemanticKernel.Agents.Core	ChatCompletionAgent Obejmuje klasy i AgentGroupChat .
Microsoft.SemanticKernel.Agents.OpenAI	Zapewnia możliwość korzystania z interfejsu API Asystenta sztucznej OpenAIAssistantAgent .

Moduł	opis
semantic-kernel.agents	Jest to biblioteka jądra semantycznego umożliwiająca rozpoczęcie pracy z platformą Agent Framework. Należy do tego jawnie odwoływać się do aplikacji. Ten moduł zawiera ChatCompletionAgent klasy iAgentGroupChat, a także możliwość korzystania z interfejsu API Asystenta sztucznej inteligencji za pośrednictwem interfejsuOpenAIAssistantAgent lub .AzureOpenAssistant

Agenci są obecnie niedostępni w języku Java.

Architektura agenta