Em 2019, a Microsoft liberou o Dapr como código aberto, um novo runtime que facilita a construção de aplicações distribuídas baseadas em microsserviços. Naquela época, ninguém falava sobre agentes de IA, mas, na verdade, o Dapr já possuía alguns dos blocos fundamentais para suportar agentes de IA embutidos desde o início. Isso porque uma das características centrais do Dapr é o conceito de atores, que podem receber e processar mensagens de forma independente de todos os outros atores no sistema.
Hoje, a equipe do Dapr está lançando os Dapr Agents, sua proposta para ajudar desenvolvedores a construir agentes de IA, fornecendo a eles muitos dos blocos de construção necessários para isso.
“Agentes são um caso de uso muito bom para o Dapr”, explicou Yaron Schneider, co-criador e mantenedor do Dapr. “Do ponto de vista técnico, você pode usar atores como uma maneira muito leve de executar esses agentes e realmente ser capaz de operá-los em escala com estado — e ser eficiente em termos de recursos. Isso é ótimo, mas ainda há muita lógica de negócio que você precisa escrever. A persistência de estado e a orquestração são apenas uma parte. E muitas pessoas podem optar por um motor de fluxo de trabalho ou um framework de atores, mas ainda há muito trabalho a ser feito para realmente escrever a lógica do agente do outro lado. Existem muitos frameworks de agentes por aí, mas eles não têm o mesmo nível de orquestração e persistência de estado que o Dapr possui.”

Os Dapr Agents tiveram origem no Floki, um popular projeto de código aberto que estendeu o Dapr para esse caso de uso de agente de IA. Conversando com os mantenedores do projeto, incluindo o pesquisador da IA da Microsoft, Roberto Rodriguez, as duas equipes decidiram trazer o projeto para o âmbito do Dapr para garantir a continuidade do novo framework de agentes.
“De muitas maneiras, vemos sistemas agentes e toda a terminologia em torno disso como outro termo para ‘sistemas distribuídos’, disse Mark Fussell, co-criador e mantenedor do Dapr. “[…] Em vez de chamá-los de microsserviços, você pode chamá-los de agentes agora, principalmente porque pode colocar grandes modelos de linguagem entre eles.”
Para coordenar esses agentes de forma eficiente, você precisa de um motor de orquestração e persistência de estado, argumenta a equipe — que é exatamente o que o Dapr oferece. Isso se deve em parte ao fato de que os atores do Dapr são feitos para serem extremamente eficientes e capazes de serem inicializados em milissegundos quando uma mensagem chega (e desligados, com seu estado preservado, quando seu trabalho é concluído).
Atualmente, os Dapr Agents podem se comunicar com a maioria dos provedores de modelos populares imediatamente. Isso inclui AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic, Mistral e Hugging Face. O suporte para LLMs locais chegará em breve.
Além de interagir com esses modelos, como os Dapr Agents estendem o framework Dapr existente, os desenvolvedores também têm a capacidade de definir uma lista de ferramentas que o agente pode usar para cumprir uma determinada tarefa.
No momento, o Dapr Agents oferece suporte para Python, com suporte para .NET a ser lançado em breve. Java, JavaScript e Go também seguirão em breve.
Conteúdo relacionado
Moonvalley lança um gerador de vídeos que afirma ter sido treinado com conteúdo licenciado.
[the_ad id="145565"] A startup baseada em Los Angeles, a Moonvalley, lançou um modelo de geração de vídeo por IA que afirma ser um dos poucos treinados com dados livres de…
Snap apresenta Lentes de Vídeo com IA, impulsionadas por seu modelo generativo interno
[the_ad id="145565"] O Snapchat está lançando suas primeiras Lentes de vídeo generativas AI, conforme informou a empresa exclusivamente ao TechCrunch. As Lentes são alimentadas…
Sakana afirma que seu artigo gerado por IA passou pela revisão por pares — mas a situação é um pouco mais complexa do que isso.
[the_ad id="145565"] A startup japonesa de IA Sakana afirmou que sua IA gerou uma das primeiras publicações científicas revisadas por pares. No entanto, embora a afirmação não…