Flussi di lavoro di Microsoft Agent Framework

Informazioni generali

I flussi di lavoro di Microsoft Agent Framework consentono di creare sistemi di automazione intelligenti che combinano facilmente gli agenti di intelligenza artificiale con i processi aziendali. Grazie all'architettura type-safe e alla progettazione intuitiva, è possibile orchestrare flussi di lavoro complessi senza impantanarsi nella complessità dell'infrastruttura, consentendo di concentrarsi sulla logica aziendale principale.

In che modo un flusso di lavoro è diverso da un agente?

Mentre un agente e un flusso di lavoro possono coinvolgere più passaggi per raggiungere un obiettivo, servono scopi diversi e operano a diversi livelli di astrazione:

• Agente: un agente è in genere guidato da un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e ha accesso a vari strumenti per facilitare l'esecuzione delle attività. I passaggi intrapresi da un agente sono dinamici e determinati dall'LLM in base al contesto della conversazione e agli strumenti disponibili.

  

• Flusso di lavoro: un flusso di lavoro, d'altra parte, è una sequenza predefinita di operazioni che possono includere agenti di intelligenza artificiale come componenti. I flussi di lavoro sono progettati per gestire processi aziendali complessi che possono coinvolgere più agenti, interazioni umane e integrazioni con sistemi esterni. Il flusso di un flusso di lavoro viene definito in modo esplicito, consentendo un maggiore controllo sul percorso di esecuzione.

  

Funzionalità principali

• Sicurezza dei tipi: la digitazione avanzata garantisce che i messaggi vengano trasmessi correttamente tra i componenti, con convalida completa che impedisce errori di runtime.
• Flusso di controllo flessibile: l'architettura basata su grafo consente la modellazione intuitiva di flussi di lavoro complessi con executors e edges. Il routing condizionale, l'elaborazione parallela e i percorsi di esecuzione dinamica sono tutti supportati.
• Integrazione esterna: modelli integrati di richiesta/risposta per una perfetta integrazione con API esterne e scenari con l'intervento umano.
• Checkpointing: salvare gli stati del flusso di lavoro tramite checkpoint, abilitare il ripristino e la ripresa dei processi a esecuzione prolungata sui lati del server.
• Orchestrazione multi-agente: modelli predefiniti per coordinare più agenti di intelligenza artificiale, tra cui sequenziali, simultanee, hand-off e magentic.

API del flusso di lavoro

Microsoft Agent Framework offre due API complementari per la creazione di flussi di lavoro:

• Functional Workflow API(Python, sperimentale): Scrivi flussi di lavoro come semplici async funzioni usando @workflow e @step decoratori. Usare il flusso di controllo nativo Python (if/else, cicli, asyncio.gather) anziché i concetti del grafo. Un buon punto di partenza prima di adottare l'API graph.
• Generatore flussi di lavoro ed esecuzione: creare flussi di lavoro come grafici diretti usando WorkflowBuilder, executorse edges. Ideale per le topologie fisse con routing dei messaggi a convalida di tipo ed esecuzione parallela basata su superstep.

Entrambe le API sono completamente supportate e producono gli stessi risultati osservabili (eventi, streaming, HITL, checkpoint). Scegliere in base a ciò che meglio si adatta al flusso di lavoro:

Iniziare con @workflow quando si vuole esprimere la logica in Python normale. Passare a WorkflowBuilder quando è necessario un instradamento dei messaggi rigorosamente convalidato per tipo o nel modello di esecuzione del grafo.

Concetti di base

• Executor: rappresentano singole unità di elaborazione all'interno di un flusso di lavoro. Possono essere agenti di intelligenza artificiale o componenti della logica personalizzati. Ricevono messaggi di input, eseguono attività specifiche e producono messaggi di output.
• Archi: definiscono le connessioni tra executors, determinando il flusso dei messaggi. Possono includere condizioni per controllare il routing in base al contenuto del messaggio.
• Eventi: forniscono l'osservabilità nell'esecuzione del flusso di lavoro, inclusi eventi del ciclo di vita, eventi executor ed eventi personalizzati.
• Generatore flussi di lavoro e esecuzione: collega executor e archi insieme in un grafico diretto, gestisce l'esecuzione tramite superstep e supporta le modalità di streaming e non di streaming.

Come iniziare

Iniziare il percorso con i flussi di lavoro di Microsoft Agent Framework esplorando gli esempi introduttivi:

• Esempio introduttivo per C#
• Esempio introduttivo di Python

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