PostgreSQL との統合のためにエージェント フレームワークを評価する

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AI エージェントは、オーケストレーション フレームワークに依存して、タスクの管理、ツールの調整、コンテキストの維持を行います。 これらのフレームワークは、推論、情報の取得、外部システムとの対話を可能にするエージェントの構築に必要な構造を提供します。 Azure Database for PostgreSQL は、これらのフレームワークのいくつかと統合されているため、データ、ロジック、言語モデルを組み合わせたアプリケーションを簡単に構築できます。

主要なフレームワークを特定する

開発者が AI エージェントを構築および管理するのに役立つオープンソースフレームワークと Microsoft がサポートするフレームワークがいくつかあります。 たとえば、Margie の Travel では、ゲストの操作とプロパティの推奨事項をサポートする際に、これらのフレームワークが異なる役割を果たします。

  • Microsoft Agent Framework は、 AutoGen と セマンティック カーネルの最適な機能をマージする統合フレームワークです。 メモリ ストレージ、ツール呼び出し、マルチエージェント オーケストレーション、エンタープライズ統合用のコネクタを提供します。 埋め込みとチャット履歴を格納するために、Azure Database for PostgreSQL と統合されます。 Margie の Travel では、Microsoft Agent Framework を使用してゲストの会話を管理し、予約データにアクセスするツールを調整し、特殊なエージェント間の動的なハンドオフを有効にします。
  • LangGraph を使用すると、分岐ロジックとメモリを使用してマルチエージェント ワークフローを実行できます。 インベントリ、パーソナル化、プレゼンテーションのタスクを処理するエージェントを調整する場合に適しています。 Margie の Travel では、LangGraph を使用して、複数のステップを含む複雑なゲスト クエリに応答するエージェントを調整します。
  • LlamaIndex にはインデックス作成と取得機能が用意されており、エージェントは PostgreSQL に格納されている構造化データと非構造化データを検索できます。 Margie's Travel では、LlamaIndex を使用して、リレーショナル テーブルとフリーフォーム ノートの両方から関連するプロパティの説明とレビューを表示します。
  • Foundry Agent Service は、Azure サービスの組み込みサポートを使用してエージェントを構築およびデプロイするためのホストオーケストレーションレイヤーを提供します。 Margie の Travel では、このサービスを使用して、 Azure OpenAI、Azure Search、およびその他のツールと対話するエージェントを運用環境にデプロイします。

フレームワークの機能を比較する

すべてのフレームワークでエージェントオーケストレーションがサポートされていますが、焦点は異なります。

  • Microsoft Agent Framework は 、モジュール性、エンタープライズ ツール統合、運用グレードのサポート、マルチエージェント コラボレーションを統合されたフレームワークで組み合わせたものになります。
  • LangGraph は、分岐ロジックを使用した複雑なワークフローとマルチエージェントの調整用に設計されています。
  • LlamaIndex は 、特にドキュメント ベースのエージェントの取得とインデックス作成に重点を置いています。
  • Foundry Agent Service は、デプロイと Azure インフラストラクチャとの統合を簡素化します。

フレームワークを PostgreSQL と統合する

各フレームワークは、Azure Database for PostgreSQL に接続して、エージェントのメモリ、取得、およびコンテキスト管理をサポートできます。

  • Microsoft Agent Framework では、メモリ コネクタを使用して、 pgvector 拡張機能を使用して PostgreSQL から埋め込みを格納および取得し、 セマンティック カーネル と AutoGen の両方の機能を組み合わせています。 詳細については、 Microsoft Agent Framework のドキュメントを参照してください。
  • LangGraph は、マルチエージェント ワークフローでのベクターストレージと取得のために 、LangChain の PostgreSQL コンポーネント を介して統合されます。
  • LlamaIndex は、ドキュメントのインデックス作成とセマンティック検索のための PostgreSQL ベクター ストア統合 を提供します。
  • Foundry Agent Service は、このモジュールの演習で示すように、カスタム ツールと API エンドポイントを使用して PostgreSQL に接続します。

たとえば、Margie の Travel では、LangGraph はマルチエージェント ワークフローを調整し、LlamaIndex は PostgreSQL のベクター ストアからの取得を処理し、Microsoft Agent Framework は、すべて同じ PostgreSQL データベースを使用して会話メモリとエージェントコラボレーションを管理します。 Foundry Agent Service はエージェントを運用環境にデプロイし、スケーラビリティと信頼性を確保します。

重要なポイントをまとめる

Azure Database for PostgreSQL は 、エージェントのメモリ、取得、およびコンテキスト管理をサポートするために、これらのフレームワークのいずれかとペアになっています。 開発者は、アプリケーションのニーズに最適なフレームワークを選択し、ネイティブ拡張機能、フレームワーク固有のコネクタ、またはカスタム統合を使用して PostgreSQL に接続できます。