Tarefa durável para agentes de IA

O Agendador de Tarefas Duráveis, associado ao modelo de programação de tarefas duráveis, oferece a infraestrutura subjacente para execução durável, tratamento do gerenciamento de estado, ponto de verificação e coordenação distribuída para que não precise do código de agente.

Com o modelo de programação da tarefa durável, você pode criar fluxos de trabalho de agente resilientes e com estado usando construtores de programação padrão (como loops, condicionais e tratamento de erros) em .NET, Python, Java e JavaScript/TypeScript, enquanto o runtime mantém o estado e se recupera de falhas automaticamente.

Embora o modelo de programação da Tarefa Durável não seja uma estrutura de agente em si, ele funciona com qualquer estrutura de agente de IA, incluindo Microsoft Agent Framework, LangChain ou chamadas diretas à API LLM. Essa separação de preocupações permite que você foque a lógica do agente enquanto a Tarefa Durável trata da execução confiável em grande escala.

Neste artigo, você aprenderá sobre:

Os desafios de produção para soluções de execução durável

Os agentes de IA que realizam um trabalho real em produção costumam ter execução prolongada, com estado e dependente de ferramentas e serviços externos. Interações humanas no loop, cadeias de raciocínio de várias etapas e fluxos de trabalho aumentados por ferramentas podem manter uma sessão de agente ativa por horas, dias ou até mesmo semanas. Ao longo desse tempo, o agente acumula estado, incluindo histórico de conversas, resultados intermediários e decisões pendentes, que devem ser preservadas em todas as etapas.

O processamento de grandes volumes de tokens LLM é caro e demorado. Os provedores de modelo podem impor limites de taxa que restringem o fluxo de trabalho médio do agente. Se ocorrer uma falha de infraestrutura, como uma reinicialização de VM ou a interrupção de rede, usando uma tarefa de agente de várias etapas, os tokens já consumidos e o tempo já gasto serão perdidos.

Interrupções em fluxos de trabalho de agente de execução prolongada, seja de reinicializações de computação, implantações, eventos de redução horizontal ou falhas temporárias de infraestrutura, constituem esses custos. Sem um mecanismo de recuperação, uma sessão de agente com falha deve ser reiniciada desde o início, consumindo novamente todos os tokens gastos anteriormente e repetindo todo o trabalho concluído anteriormente.

A execução durável resolve esses desafios. O runtime da Tarefa Durável verifica automaticamente cada transição de estado em um fluxo de trabalho do agente (respostas LLM, resultados de chamadas de ferramenta e decisões de fluxo de controle) para o armazenamento durável. Quando ocorre uma falha, a execução é retomada automaticamente em uma VM íntegra do último ponto de verificação em vez de reiniciar do zero. As chamadas LLM concluídas não são repetidas, preservando o uso de tokens e o tempo de execução. Políticas de repetição internas com a retirada configurável tratam falhas temporárias de APIs LLM, ferramentas externas e serviços downstream sem código adicional.

Padrões de fluxo de trabalho com agentes

A Tarefa Durável dá suporte a uma variedade de padrões de fluxo de trabalho agente que se enquadram em duas categorias amplas:

• Fluxos de trabalho determinísticos: seu código define o fluxo de controle. Você escreve a sequência de etapas , incluindo ramificação, paralelismo e tratamento de erros, usando constructos de programação padrão. O LLM é chamado como uma etapa dentro do fluxo de trabalho, mas não controla o fluxo geral.
• Fluxos de trabalho direcionados pelo agente (loops de agente): o LLM gera o fluxo de controle. O agente decide quais ferramentas chamar, em que ordem e quando a tarefa é concluída. Você fornece ferramentas e instruções, mas o agente determina o caminho de execução em runtime.

Ambas as categorias se beneficiam da execução durável e podem ser combinadas no mesmo aplicativo. Para obter uma visão detalhada dos padrões com suporte com exemplos de código, consulte os padrões de aplicativo agentic.

Comparar opções de fluxo de trabalho agente no Azure

Existem várias opções para a criação de fluxos de trabalho com agentes no Azure além da pilha de tecnologia da Tarefa Durável. Cada opção tem pontos fortes e compensações diferentes, dependendo de seus requisitos de fluxo de controle, suporte à linguagem de programação, integração de estrutura de IA, hospedagem, gerenciamento de estado e público-alvo. A tabela a seguir ajuda você a decidir qual deles atende às suas necessidades.

Próximas Etapas 

• Padrões de aplicativos com agentes
• Extensão Durable Task para Microsoft Agent Framework (versão prévia)
• Visão geral do Agendador de Tarefas Duráveis