Обзор архитектуры агента (экспериментальная)
Предупреждение
Платформа агента семантического ядра является экспериментальной, по-прежнему в разработке и подлежит изменению.
В этой статье рассматриваются ключевые понятия архитектуры агента Framework, включая основные принципы, цели проектирования и стратегические цели.
Цели
Платформа агента была разработана с учетом следующих ключевых приоритетов:
- Платформа семантического ядра служит основой для реализации функциональных возможностей агента.
- Несколько агентов могут сотрудничать в рамках одной беседы, интегрируя человеческие данные.
- Агент может одновременно участвовать в нескольких одновременных беседах и управлять ими.
- Различные типы агентов могут участвовать в одной беседе, каждый из которых способствует их уникальным возможностям.
Агент
Класс абстрактного агента служит основной абстракцией для всех типов агентов, предоставляя базовую структуру, которая может быть расширена для создания более специализированных агентов. Один из ключевых подклассов — агент ядра, который устанавливает прямую связь с объектом ядра. Эта связь формирует основу для более конкретных реализаций агентов, таких как агент завершения чата и агент Open AI Assistant, оба из которых используют возможности ядра для выполнения соответствующих функций.
Агенты в настоящее время недоступны в Java.
Агенты могут вызываться непосредственно для выполнения задач или оркестрации в чате агента, где несколько агентов могут взаимодействовать или динамически взаимодействовать с пользовательскими входными данными. Эта гибкая структура позволяет агентам адаптироваться к различным сценариям на основе бесед или задач, предоставляя разработчикам надежные средства для создания интеллектуальных многоагентных систем.
Углубленный курс.
Чат агента
Класс Agent Chat служит базовым компонентом, который позволяет агентам любого типа участвовать в определенной беседе. Этот класс предоставляет основные возможности для управления взаимодействием агентов в среде чата. На основе этого класс группового чата агентов расширяет эти возможности, предлагая контейнер на основе состояния, который позволяет нескольким агентам взаимодействовать между многочисленными взаимодействиями в рамках одной беседы.
Эта структура упрощает более сложные, мультиагентные сценарии, в которых различные агенты могут работать вместе, обмениваться информацией и динамически реагировать на развивающиеся беседы, что делает его идеальным решением для расширенных вариантов использования, таких как поддержка клиентов, управление многоэтапными задачами или среды совместной работы с решением проблем.
Углубленный курс.
Канал агента
Класс Channel агента позволяет агентам различных типов участвовать в чате агента. Эта функция полностью скрыта от пользователей платформы агента и должна рассматриваться разработчиками, создающих настраиваемый агент.
Агенты в настоящее время недоступны в Java.
Выравнивание агента с помощью функций семантического ядра
Платформа агента основана на основных понятиях и функциях, которые многие разработчики узнали в экосистеме семантического ядра . Эти основные принципы служат стандартными блоками для проектирования Agent Framework. Используя знакомую структуру и возможности семантического ядра, платформа агента расширяет свои функции, чтобы обеспечить более сложные, автономные действия агента, сохраняя согласованность с более широкой архитектурой семантического ядра. Это обеспечивает плавный переход для разработчиков, позволяя им применять имеющиеся знания для создания интеллектуальных, адаптируемых агентов в рамках платформы.
Ядро
В основе экосистемы семантического ядра является ядро, которое служит основным объектом, который управляет операциями и взаимодействием СИ. Чтобы создать любой агент в этой платформе, экземпляр ядра требуется, так как он предоставляет базовый контекст и возможности для функциональных возможностей агента. Ядро выступает в качестве механизма обработки инструкций, управления состоянием и вызова необходимых служб ИИ, которые управляют поведением агента.
Статьи агента завершения чата и агента Open AI Assistant содержат конкретные сведения о создании каждого типа агента. Эти ресурсы предоставляют пошаговые инструкции и выделяют ключевые конфигурации, необходимые для настройки агентов в различных приложениях на основе бесед или задач, демонстрируя, как ядро обеспечивает динамическое и интеллектуальное поведение агента в различных вариантах использования.
Связанные API:
Агенты в настоящее время недоступны в Java.
Подключаемые модули и вызовы функций
Подключаемые модули являются основным аспектом семантического ядра, что позволяет разработчикам интегрировать пользовательские функции и расширить возможности приложения ИИ. Эти подключаемые модули предлагают гибкий способ включения специализированных функций или логики для бизнеса в основные рабочие процессы ИИ. Кроме того, возможности агента в платформе могут быть значительно улучшены с помощью подключаемых модулей и использования вызовов функций. Это позволяет агентам динамически взаимодействовать с внешними службами или выполнять сложные задачи, расширяя область и универсальность системы искусственного интеллекта в различных приложениях.
Пример:
Связанные API:
Агенты в настоящее время недоступны в Java.
Сообщения агента
Обмен сообщениями агента, включая входные и ответные данные, основан на основных типах контента семантического ядра, предоставляя единую структуру для обмена данными. Этот вариант проектирования упрощает процесс перехода с традиционных шаблонов завершения чата на более сложные шаблоны, управляемые агентом в разработке приложений. Используя знакомые типы контента семантического ядра , разработчики могут легко интегрировать возможности агента в свои приложения без необходимости перестроить существующие системы. Это упрощает, что при переходе от базового ИИ к более автономным, ориентированным на задачи агентам базовая платформа остается согласованной, что делает разработку более быстрой и более эффективной.
Примечание. Агент Open AI Assistant'_ представил типы контента, относящиеся к его использованию для ссылок на файлы и заметки к содержимому:
Связанные API:
Агенты в настоящее время недоступны в Java.
Шаблон
Роль агента в основном формируется инструкциями, которые он получает, которые определяют его поведение и действия. Как и при вызове запроса ядра, инструкции агента могут включать шаблонные параметры ( как значения, так и функции), которые динамически заменяются во время выполнения. Это обеспечивает гибкие ответы с учетом контекста, позволяя агенту настраивать выходные данные на основе входных данных в режиме реального времени.
Кроме того, агент можно настроить непосредственно с помощью конфигурации шаблона запроса, предоставляя разработчикам структурированный и многократно используемый способ определения его поведения. Этот подход предоставляет мощный инструмент для стандартизации и настройки инструкций агента, обеспечивая согласованность в различных вариантах использования, сохраняя динамическую адаптацию.
Пример:
Связанные API:
Агенты в настоящее время недоступны в Java.
Завершение чата
Агент завершения чата предназначен для любой службы ИИ семантического ядра, предлагая гибкую и удобную инкапсуляцию лица, которая может быть легко интегрирована в широкий спектр приложений. Этот агент позволяет разработчикам легко перенести возможности общения ИИ в свои системы без необходимости иметь дело с сложными сведениями о реализации. Он отражает функции и шаблоны, найденные в базовой службе ИИ, гарантируя, что все функциональные возможности, такие как обработка естественного языка, управление диалогами и контекстное понимание, полностью поддерживаются в агенте завершения чата, что делает его мощным инструментом для создания диалоговых интерфейсов.
Связанные API:
Агенты в настоящее время недоступны в Java.