Crie uma solução de automação de fluxo de trabalho de vários agentes com o Semantic Kernel
Ideias de soluções
Este artigo descreve uma ideia de solução. Seu arquiteto de nuvem pode usar essa orientação para ajudar a visualizar os principais componentes para uma implementação típica dessa arquitetura. Use este artigo como ponto de partida para projetar uma solução bem arquitetada que se alinhe com os requisitos específicos da sua carga de trabalho.
Essa arquitetura mostra um sistema de automação de processos que usa vários agentes de IA. Os agentes são implantados em Aplicativos de Contêiner do Azure e usam os serviços de IA do Azure. Os agentes desta arquitetura e o comportamento de orquestração são definidos em software personalizado com Kernel Semântico. A arquitetura hospeda vários agentes de IA especializados que coordenam e executam tarefas organizacionais automaticamente.
Este artigo destaca os aspetos de infraestrutura e DevOps de como gerenciar sistemas de vários agentes no Azure, incluindo integração contínua, persistência de dados e coordenação de agentes.
A arquitetura descreve como criar pipelines de automação escaláveis nos quais vários agentes de IA colaboram por meio de um orquestrador de API central. Ele suporta aprendizagem persistente e processos de implantação automatizados para automação de tarefas de nível empresarial.
Arquitetura
Descarregue um ficheiro Visio desta arquitetura.
Fluxo de trabalho
O fluxo de trabalho a seguir corresponde ao diagrama anterior:
Os funcionários acessam o front-end da Web para solicitar e gerenciar soluções automatizadas. As tarefas são enviadas através da interface web com requisitos e parâmetros específicos.
O site do Serviço de Aplicativo do Azure recebe a solicitação do usuário do front-end e chama uma API hospedada em Aplicativos de Contêiner. Essa API processa a tarefa de entrada e determina quais agentes de IA especializados são necessários. A tarefa é dividida em partes componentes para coordenação de múltiplos agentes.
A API de Aplicativos de Contêiner se conecta a um modelo GPT-4o hospedado no Azure AI Foundry. Vários agentes de IA especializados são orquestrados para lidar com diferentes aspetos da tarefa. Os agentes colaboram para planejar, executar e validar as tarefas a serem realizadas.
O Azure Cosmos DB armazena todos os dados relacionados a planos e soluções atuais e passados. Os dados e padrões históricos das tarefas são mantidos para fins de aprendizagem e otimização. As decisões e os resultados dos agentes persistem para referência futura.
O Registro de Contêiner do Azure gerencia imagens para o site front-end e a API back-end. Este registro também mantém imagens de contêiner versionadas para recursos de reversão.
O repositório de origem do GitHub aciona compilações automáticas de imagens de sites e servidores de API em atualizações de código. Em seguida, o Docker cria e implanta as imagens de contêiner atualizadas no Registro.
Componentes
O Serviço de Aplicativo é uma solução de plataforma como serviço que fornece um ambiente de hospedagem na Web escalável para aplicativos. Nessa arquitetura, o site do Serviço de Aplicativo serve como interface front-end para os usuários solicitarem e gerenciarem soluções automatizadas. Ele fornece uma experiência web responsiva para enviar tarefas e acompanhar seu progresso.
Container Apps é uma plataforma de contêiner sem servidor que permite executar microsserviços e aplicativos em contêineres em uma plataforma sem servidor. Nessa arquitetura, a API de Aplicativos de Contêiner serve como a camada central de orquestração que processa as solicitações do usuário, coordena vários agentes de IA e gerencia o estado de conclusão das tarefas. Ele hospeda o código personalizado criado pela sua equipe de software que usa o Kernel Semântico.
O Azure AI Foundry é um serviço de IA gerenciado que fornece acesso a modelos de linguagem avançados para processamento e geração de linguagem natural. Nessa arquitetura, o Azure AI Foundry fornece modelos como um serviço para os agentes baseados no Kernel Semântico invocarem.
O Azure Cosmos DB é um serviço de banco de dados de vários modelos distribuído globalmente que fornece baixa latência e escalabilidade elástica. Nessa arquitetura, o Azure Cosmos DB armazena todos os dados relacionados a planos e soluções de automação atuais e passados. A API de Aplicativos de Contêiner grava dados quando novos planos são criados ou tarefas são executadas. A API lê dados quando os usuários acessam seu histórico de automação por meio do site do Serviço de Aplicativo.
O Registro de Contêiner é um serviço de registro do Docker gerenciado que armazena e gerencia imagens de contêiner. Nessa arquitetura, o Registro de Contêiner gerencia imagens para o site front-end e a API back-end. Essa configuração garante a implantação consistente e o controle de versão dos componentes do sistema de vários agentes em todos os ambientes.
Detalhes do cenário
Esse mecanismo de automação personalizado de vários agentes aborda o desafio de coordenar processos de negócios complexos e interdepartamentais que tradicionalmente exigem supervisão e coordenação manuais significativas. As organizações muitas vezes lutam com tarefas que abrangem várias áreas de especialização, exigem desempenho consistente entre as equipes e exigem trilhas de auditoria para dar suporte à conformidade.
Essa solução usa agentes de IA especializados e codificados sob medida que colaboram para dividir tarefas organizacionais complexas em componentes gerenciáveis. Cada agente contribui com conhecimentos e capacidades específicos do domínio. Essa abordagem permite que o sistema gerencie fluxos de trabalho sofisticados que, de outra forma, exigiriam coordenação humana entre vários departamentos. A arquitetura é dimensionada por meio de implantação em contêineres, preserva o aprendizado por meio de armazenamento de dados persistente e oferece suporte à melhoria contínua por meio de pipelines automatizados de integração e entrega.
Potenciais casos de utilização
Automação de processos empresariais
Orquestração de integração de funcionários: Coordene o provisionamento de TI, a documentação de RH, o acesso às instalações, os cronogramas de treinamento e os requisitos de conformidade em vários departamentos.
Fluxo de trabalho de gestão de contratos: Automatize a revisão legal, a aprovação de compras, a análise financeira e a comunicação com fornecedores para contratos comerciais complexos.
Coordenação da resposta a incidentes: Orquestre a remediação técnica, a comunicação com as partes interessadas, a documentação e a análise pós-incidente entre as equipes de TI, segurança e negócios.
Serviços financeiros e conformidade
Automação da conformidade regulamentar: Coordene a coleta, análise, emissão de relatórios e envio de dados em várias estruturas regulatórias simultaneamente.
Pipeline de processamento de empréstimos: Automatize a análise de crédito, a avaliação de riscos, a revisão de documentação e os fluxos de trabalho de aprovação que incluem várias equipes especializadas.
Gestão da preparação da auditoria: Coordene a coleta de evidências, a preparação de documentação, entrevistas com partes interessadas e a verificação de conformidade em todas as unidades de negócios.
Cuidados de saúde e investigação
Gestão de ensaios clínicos: Orquestre o recrutamento de pacientes, a conformidade regulamentar, a coleta de dados, o monitoramento de segurança e a geração de relatórios entre as equipes de pesquisa.
Coordenação dos cuidados ao paciente: Automatize o agendamento, o planejamento de tratamento, a verificação de seguros e a comunicação da equipe de atendimento para casos médicos complexos.
Aquisição de equipamento médico: Coordenar requisitos clínicos, especificações técnicas, avaliação de fornecedores e processos de aprovação regulatória.
Fabrico e cadeia de abastecimento
Coordenação do lançamento do produto: Orquestre a finalização do projeto, a configuração da fabricação, a garantia de qualidade, a preparação do marketing e o planejamento da distribuição.
Processo de integração de fornecedores: Automatize avaliações de qualificação, negociações de contratos, integrações de sistemas e configuração de monitoramento de desempenho.
Gestão de incidentes de qualidade: Coordenar investigação, análise de causa raiz, ações corretivas e comunicação com fornecedores para problemas com a qualidade.
Alternativas
Essa arquitetura inclui vários componentes que você pode substituir por outros serviços ou abordagens do Azure, dependendo dos requisitos funcionais e não funcionais da sua carga de trabalho. Considere as seguintes alternativas e compensações.
Orquestração de agentes
Abordagem atual: Esta solução usa código de agente personalizado, escrito com o SDK do kernel semântico, para orquestrar agentes e suas interações. Container Apps serve como o orquestrador central de computação que executa o código. Esse código coordena os vários agentes de IA que operam em fluxos de trabalho ativos. Essa abordagem é uma solução code-first que fornece controle máximo sobre o comportamento do agente, a lógica de orquestração e a escala de computação.
Abordagem alternativa: Use o Azure AI Foundry Agent Service para definir agentes e conectá-los individualmente a ferramentas e armazenamentos de conhecimento relevantes. Essa abordagem é uma solução sem código em que você define o comportamento do agente e as relações do agente por meio de um prompt do sistema. Os agentes são hospedados em seu nome e você não tem controle sobre a computação que executa os agentes.
Considere esta alternativa se a sua carga de trabalho tiver as seguintes características:
Você não precisa de orquestração de agentes determinísticos. Você pode definir suficientemente o comportamento do agente, incluindo o acesso ao armazenamento de conhecimento e o uso da ferramenta, por meio de um prompt do sistema.
Você não precisa de controle total da computação de seus agentes.
Você só precisa de ferramentas acessíveis por HTTPS, e seus armazenamentos de conhecimento são compatíveis com o Foundry Agent Service.
Para organizações que têm requisitos mistos, uma abordagem híbrida pode ser eficaz. Os fluxos de trabalho padrão usam o Foundry Agent Service, enquanto processos críticos ou altamente personalizados usam orquestração auto-hospedada em aplicativos de contêiner.
Otimização de Custos
A Otimização de Custos concentra-se em formas de reduzir despesas desnecessárias e melhorar a eficiência operacional. Para obter mais informações, consulte Lista de verificação de revisão de design para otimização de custos.
Para obter informações sobre os custos de execução desse cenário, consulte a estimativa pré-configurada na calculadora de preços do Azure.
O preço varia de acordo com a região e o uso, portanto, não é possível prever os custos exatos com antecedência. A maioria dos recursos do Azure nesta infraestrutura segue modelos de preços baseados na utilização. No entanto, o Container Registry incorre em um custo fixo diário para cada registro.
Implementar este cenário
Para implantar uma implementação dessa arquitetura, siga as etapas no repositório GitHub.
Contribuidores
A Microsoft mantém este artigo. Os seguintes colaboradores escreveram este artigo.
Autor principal:
- Salomão Pickett - Brasil | Engenheiro de Software II
Outros contribuidores:
- Mark Taylor - Brasil | Engenheiro de Software Principal
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Próximo passo
- Visão geral da arquitetura do agente usando o kernel semântico