Microsoft Agent Framework

Microsoft Agent Framework , .NET ve Python için yapay zeka aracıları ve çok aracılı iş akışları oluşturmaya yönelik bir açık kaynak geliştirme setidir. Semantik Çekirdek ve AutoGen projelerindeki fikirleri bir araya getirir ve genişleterek güçlü yanlarını birleştirir ve yeni özellikler ekler. Aynı ekipler tarafından oluşturulan bu, ileriye dönük yapay zeka aracıları oluşturmaya yönelik birleşik bir temeldir.

Agent Framework iki birincil özellik kategorisi sunar:

• Yapay zeka aracıları: Kullanıcı girişlerini işlemek için LLM'leri kullanan, eylemleri gerçekleştirmek için araçları ve MCP sunucularını çağıran ve yanıtlar oluşturan tek tek aracılar. Aracılar Azure OpenAI, OpenAI ve Azure AI dahil olmak üzere model sağlayıcılarını destekler.
• İş akışları: Karmaşık, çok adımlı görevleri gerçekleştirmek için birden çok aracıyı ve işlevi bağlayan graf tabanlı iş akışları. İş akışları, döngüdeki insan senaryoları için tür tabanlı yönlendirme, iç içe yerleştirme, denetim noktası oluşturma ve istek/yanıt desenlerini destekler.

Çerçeve ayrıca model istemcileri (sohbet tamamlamaları ve yanıtları), durum yönetimi için bir aracı iş parçacığı, aracı belleği için bağlam sağlayıcıları, aracı eylemlerini kesmeye yönelik ara yazılım ve araç tümleştirmesi için MCP istemcileri de dahil olmak üzere temel yapı taşları sağlar. Bu bileşenler birlikte etkileşimli, sağlam ve güvenli yapay zeka uygulamaları oluşturma esnekliği ve gücü sağlar.

Neden başka bir aracı çerçevesi?

Semantik Çekirdek ve AutoGen , yapay zeka aracıları ve çok aracılı düzenleme kavramlarına öncülük etti. Aracı Çerçevesi, aynı ekipler tarafından oluşturulan doğrudan ardıldır. AutoGen'in tek ve çok aracılı desenler için basit soyutlamalarını Anlam Çekirdeği'nin iş parçacığı tabanlı durum yönetimi, tür güvenliği, filtreler, telemetri ve kapsamlı model ve ekleme desteği gibi kurumsal sınıf özellikleriyle birleştirir. Bu ikisini birleştirmenin ötesinde Agent Framework, geliştiricilere çok aracılı yürütme yolları üzerinde açık denetim sağlayan iş akışlarının yanı sıra uzun süre çalışan ve döngüde insan olan senaryolar için sağlam bir durum yönetim sistemi sağlar. Kısacası, Agent Framework hem Semantik Çekirdeğin hem de AutoGen'in yeni neslidir.

AnlamSal Çekirdek veya AutoGen'den geçiş hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Semantik Çekirdekten Geçiş Kılavuzu ve AutoGen'den Geçiş Kılavuzu.

Hem Semantik Çekirdek hem de AutoGen, açık kaynak topluluğundan önemli ölçüde yararlanmıştır ve aynı durum Agent Framework için de beklenen bir durumdur. Microsoft Agent Framework katkıları memnuniyetle karşılar ve yeni özellikler ve özelliklerle geliştirmeye devam edecektir.

Uyarı

Microsoft Agent Framework şu anda genel önizleme aşamasındadır. Lütfen GitHub deposundaki tüm geri bildirimleri veya sorunları gönderin.

Önemli

Üçüncü taraf sunucularla veya aracılarla çalışan uygulamalar oluşturmak için Microsoft Agent Framework kullanıyorsanız, bunu riski size aittir. Üçüncü taraf sunucularla veya aracılarla paylaşılan tüm verileri gözden geçirmenizi ve verilerin saklanması ve konumu için üçüncü taraf uygulamaları konusunda bilgili olmanızı öneririz. Verilerinizin kuruluşunuzun Azure uyumluluk ve coğrafi sınırları dışında akıp akmayacağını ve ilgili etkileri yönetmek sizin sorumluluğunuzdadır.

Kurulum

Piton:

pip install agent-framework --pre

.NET:

dotnet add package Microsoft.Agents.AI

Yapay Zeka Aracıları

Yapay zeka aracısı nedir?

Yapay zeka aracısı kullanıcı girişlerini işlemek, kararlar almak, eylemleri gerçekleştirmek için araçları ve MCP sunucularını çağırmak ve yanıtlar oluşturmak için LLM kullanır. Aşağıdaki diyagramda, temel bileşenler ve bunların yapay zeka aracısı içindeki etkileşimleri gösterilmektedir:

Yapay zeka aracısı, özelliklerini geliştirmek için iş parçacığı, bağlam sağlayıcısı ve ara yazılım gibi ek bileşenlerle de geliştirilebilir.

Yapay zeka aracısı ne zaman kullanılır?

Yapay zeka aracıları, otonom karar alma, geçici planlama, deneme ve hata keşfi ve konuşma tabanlı kullanıcı etkileşimleri gerektiren uygulamalar için uygundur. Bunlar özellikle giriş görevinin yapılandırılmadığı ve önceden kolayca tanımlanamadığı senaryolar için kullanışlıdır.

Yapay zeka aracılarının excel'e eklediği bazı yaygın senaryolar şunlardır:

• Müşteri Desteği: Yapay zeka aracıları müşterilerden gelen çok kalıcı sorguları (metin, ses, görüntüler) işleyebilir, bilgileri aramak için araçları kullanabilir ve doğal dil yanıtları sağlayabilir.
• Eğitim ve Özel Ders: Yapay zeka temsilcileri, kişiselleştirilmiş özel ders sağlamak ve öğrenci sorularını yanıtlamak için dış bilgi bankalarından yararlanabilir.
• Kod Oluşturma ve Hata Ayıklama: Yazılım geliştiricileri için yapay zeka aracıları çeşitli programlama araçlarını ve ortamlarını kullanarak uygulama, kod incelemeleri ve hata ayıklama konusunda yardımcı olabilir.
• Araştırma Yardımı: Yapay zeka aracıları araştırmacılar ve analistler için web'de arama yapabilir, belgeleri özetleyebilir ve birden çok kaynaktan bilgileri bir araya getirebilir.

Önemli olan, yapay zeka aracılarının dinamik ve yetersiz belirtilen bir ayarda çalışacak şekilde tasarlanmasıdır. Burada kullanıcı isteğini yerine getirme adımlarının tam sırası önceden bilinmez ve kullanıcılarla araştırma ve yakın işbirliği gerektirebilir.

Yapay zeka aracısı ne zaman kullanılmalı?

Yapay zeka aracıları, yüksek oranda yapılandırılmış ve önceden tanımlanmış kurallara sıkı sıkıya bağlı kalınması gereken görevler için uygun değildir. Uygulamanız belirli bir giriş türünü öngöriyorsa ve gerçekleştirilecek iyi tanımlanmış bir işlem dizisine sahipse, yapay zeka aracılarını kullanmak gereksiz belirsizlik, gecikme süresi ve maliyete neden olabilir.

Görevi işlemek için bir işlev yazabiliyorsanız, yapay zeka aracısı kullanmak yerine bunu yapın. Yapay zekayı kullanarak bu işlevi yazmanıza yardımcı olabilirsiniz.

Tek bir yapay zeka aracısı, birden çok adım ve karar noktası içeren karmaşık görevlerle boğuşabilir. Bu tür görevler, tek bir aracı tarafından kolay yönetilemez çok sayıda araç (örneğin, 20'den fazla) gerektirebilir.

Bu gibi durumlarda bunun yerine iş akışlarını kullanmayı göz önünde bulundurun.

Workflows

İş Akışı nedir?

İş akışı, tutarlılığı ve güvenilirliği korurken yapay zeka aracılarını bileşen olarak içerebilen önceden tanımlanmış bir işlem dizisini ifade edebilir. İş akışları, birden çok aracı, insan etkileşimleri ve dış sistemlerle tümleştirmeler içerebilecek karmaşık ve uzun süre çalışan işlemleri işlemek için tasarlanmıştır.

Bir iş akışının yürütme sırası açıkça tanımlanabilir ve yürütme yolu üzerinde daha fazla denetime olanak tanır. Aşağıdaki diyagramda iki yapay zeka aracısını ve bir işlevi bağlayan bir iş akışı örneği gösterilmektedir:

İş akışları koşullu yönlendirme, model tabanlı karar alma ve eşzamanlı yürütmeyi kullanarak dinamik dizileri de ifade edebilir. Çok aracılı düzenleme desenleri bu şekilde uygulanır. Düzenleme düzenleri, birden çok aracıyı birden çok adım ve karar noktası gerektiren karmaşık görevler üzerinde çalışacak şekilde koordine etmeye yönelik mekanizmalar sağlar ve tek aracıların sınırlamalarını ele alır.

İş Akışları hangi sorunları çözer?

İş akışları, çeşitli sistemler veya aracılarla birden çok adım, karar noktası ve etkileşim içeren karmaşık süreçleri yönetmek için yapılandırılmış bir yol sağlar. Görev iş akışı türleri genellikle birden fazla yapay zeka aracısı gerektirecek şekilde tasarlanmıştır.

Agent Framework iş akışlarının başlıca avantajlarından bazıları şunlardır:

• Modülerlik: İş akışları daha küçük, yeniden kullanılabilir bileşenlere bölünerek sürecin tek tek bölümlerini yönetmeyi ve güncelleştirmeyi kolaylaştırabilir.
• Aracı Tümleştirmesi: İş akışları, birden çok yapay zeka aracısını aracı olmayan bileşenlerle birleştirebilir ve bu sayede görevlerin karmaşık bir şekilde düzenlenebilmesini sağlar.
• Tür Güvenliği: Güçlü yazma, çalışma zamanı hatalarını önleyen kapsamlı doğrulama ile iletilerin bileşenler arasında doğru şekilde akmasını sağlar.
• Esnek Akış: Graf tabanlı mimari, ve executorsile edges karmaşık iş akışlarının sezgisel modellemesini sağlar. Koşullu yönlendirme, paralel işleme ve dinamik yürütme yollarının tümü desteklenir.
• Dış Tümleştirme: Yerleşik istek/yanıt desenleri, dış API'lerle sorunsuz tümleştirme sağlar ve döngüdeki insan senaryolarını destekler.
• Denetim noktası oluşturma: Denetim noktaları aracılığıyla iş akışı durumlarını kaydederek sunucu tarafında uzun süre çalışan işlemlerin kurtarılmasını ve yeniden başlatılmasını sağlar.
• Çok Aracılı Düzenleme: Sıralı, eşzamanlı, teslim etme ve Eflatun gibi birden çok yapay zeka aracısını koordine etmeye yönelik yerleşik desenler.
• Oluşturulabilirlik: İş akışları iç içe geçirilebilir veya birleştirilerek daha karmaşık süreçler oluşturulabilir ve ölçeklenebilirlik ve uyarlanabilirlik sağlar.

Sonraki Adımlar

• Hızlı Başlangıç Kılavuzu
• Anlam Çekirdeğinden Geçiş Kılavuzu
• AutoGen'den Geçiş Kılavuzu