在人工智能领域，AI Agent正变得越来越重要。它们能够理解环境、做出决策并执行行动，从而实现各种自动化任务。然而，构建高效且可靠的AI Agent并非易事。这就是Dapr Agents发挥作用的地方。Dapr Agents是一个为开发者设计的框架，旨在简化AI Agent的创建过程，使开发者能够专注于Agent的核心逻辑，而无需过多关注底层基础设施的复杂性。 Dapr Agents 旨在简化 AI Agent 的开发，使开发者能够专注于核心业务逻辑，而无需过多关注底层基础设施。通过 Dapr Agents，开发者可以轻松构建具备推理、行动和协作能力的 AI Agent，从而加速 AI 应用的开发和部署。它提供了一套完整的工具和抽象，帮助开发者构建可扩展、可靠和易于管理的 AI Agent。 Dapr Agents不仅仅是一个框架，更是一个生态系统，它连接了各种LLM（大型语言模型）和状态存储，使得开发者可以灵活地选择最适合自己需求的组件。无论是选择不同的LLM进行推理，还是选择不同的状态存储来持久化Agent的状态，Dapr Agents都提供了无缝的集成。 本文将深入探讨Dapr Agents的特性、优势以及如何使用它来构建强大的AI Agent。无论您是AI领域的初学者还是经验丰富的开发者，相信都能从本文中获得有价值的信息。
Dapr Agents 关键要点
Dapr Agents 是一个用于简化 AI Agent 开发的框架。
它支持构建具备推理、行动和协作能力的 AI Agent。
Dapr Agents 提供了持久化、云原生和可解耦的基础设施。
支持选择多种 LLM 和状态存储。
Dapr Agents 是 vendor neutral 且开源，并隶属于 CNCF。
旨在使 AI Agent 的生产就绪。
内置了工作流、安全性和可靠性。
Dapr Agents 概述
什么是 Dapr Agents？
dapr agents是一个专为开发者设计的框架，旨在简化ai agent的创建，使开发者能够专注于agent的核心逻辑，而无需过多关注底层基础设施的复杂性。
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Dapr Agents 的核心目标是使 AI Agent 的开发过程更加高效和便捷。它通过提供一系列预构建的组件和抽象，减少了开发者需要编写的样板代码，从而加速了 AI 应用的开发和部署。它提供了一套完整的工具和抽象，帮助开发者构建可扩展、可靠和易于管理的 AI Agent。
具体来说，Dapr Agents 提供了以下关键特性：
- Durable Agents with embedded persistence（持久化 Agent）： 允许 Agent 在重启或故障后恢复状态，确保任务的连续性。
- Cloud native and decoupled infrastructure（云原生和可解耦的基础设施）： 使 Agent 能够轻松部署在云环境中，并与其他服务进行解耦，提高系统的灵活性和可维护性。
- Choice of multiple LLMs and state stores（多种 LLM 和状态存储的选择）： 支持开发者根据需求选择不同的 LLM 和状态存储，从而优化 Agent 的性能和功能。
- Vendor neutral, open source with the CNCF（Vendor neutral，开源且隶属于 CNCF）： 确保 Agent 的可移植性和互操作性，避免被特定 Vendor 锁定。
通过这些特性，Dapr Agents 为开发者提供了一个强大的工具，可以更轻松地构建和部署 AI Agent。无论是构建简单的自动化任务，还是复杂的 AI 驱动的应用，Dapr Agents 都能提供有力的支持。
Dapr Agents 的核心优势
生产就绪的 AI Agent
Dapr Agents 的主要目标之一是使 AI Agent 能够快速投入生产环境。许多开发者在尝试将 AI Agent 从概念验证阶段推向生产时，会遇到各种挑战。Dapr Agents 通过提供一系列内置的特性和工具，帮助开发者克服这些挑战，确保 AI Agent 的可靠性和可扩展性。
Dapr Agents 旨在简化 AI Agent 的开发，使开发者能够专注于核心业务逻辑，而无需过多关注底层基础设施。通过 Dapr Agents，开发者可以轻松构建具备推理、行动和协作能力的 AI Agent，从而加速 AI 应用的开发和部署。
- 工作流支持： Dapr Agents 内置了对工作流的支持，允许开发者定义复杂的 Agent 行为序列，并确保这些行为能够可靠地执行。工作流可以用于协调多个 Agent 之间的协作，或者管理单个 Agent 的长期任务。
- 安全性： Dapr Agents 提供了强大的安全特性，包括身份验证、授权和数据加密。这些特性可以帮助开发者保护 Agent 免受未经授权的访问和恶意攻击。
- 可靠性： Dapr Agents 具有高可靠性，能够在各种故障情况下保持正常运行。它支持自动故障转移和数据备份，确保 Agent 的数据不会丢失。
- 可观测性： Dapr Agents 提供了全面的可观测性，允许开发者监控 Agent 的性能和状态。通过可观测性，开发者可以快速识别和解决 Agent 中的问题。
通过这些核心优势，Dapr Agents 使得构建生产就绪的 AI Agent 变得更加容易。开发者可以专注于 Agent 的核心功能，而无需过多关注底层基础设施的复杂性。
解决 Agentic 框架的常见问题
许多 Agentic 框架在设计时，往往只关注 Agent 的基本功能，而忽略了生产环境中的实际需求。这导致开发者在将 Agent 部署到生产环境时，需要花费大量时间和精力来解决各种问题。Dapr Agents 通过提供一系列内置的特性和工具，解决了 Agentic 框架的常见问题，例如：
- 缺乏持久化支持： 许多 Agentic 框架不支持 Agent 的持久化，这意味着 Agent 在重启或故障后会丢失状态。Dapr Agents 提供了持久化支持，允许 Agent 在重启或故障后恢复状态，确保任务的连续性。
- 缺乏云原生支持： 许多 Agentic 框架不是云原生的，这意味着 Agent 难以部署在云环境中。Dapr Agents 是云原生的，能够轻松部署在云环境中，并与其他服务进行解耦，提高系统的灵活性和可维护性。
- 缺乏安全特性： 许多 Agentic 框架缺乏安全特性，这意味着 Agent 容易受到未经授权的访问和恶意攻击。Dapr Agents 提供了强大的安全特性，包括身份验证、授权和数据加密。这些特性可以帮助开发者保护 Agent 免受未经授权的访问和恶意攻击。
- 缺乏可观测性： 许多 Agentic 框架缺乏可观测性，这意味着开发者难以监控 Agent 的性能和状态。Dapr Agents 提供了全面的可观测性，允许开发者监控 Agent 的性能和状态。通过可观测性，开发者可以快速识别和解决 Agent 中的问题。
Dapr Agents 通过解决这些常见问题，为开发者提供了一个更加完善的 AI Agent 开发框架。开发者可以专注于 Agent 的核心功能，而无需过多关注底层基础设施的复杂性。
Agentic框架对比
在选择AI Agent开发框架时，了解各个框架的优缺点至关重要。以下是一个简要的对比表格，帮助你更好地了解Dapr Agents与其他常见Agentic框架的区别：
| 特性 | Dapr Agents | 其他 Agentic 框架（例如 Langchain） |
|---|---|---|
| 持久化 | 内置持久化支持 | 通常需要手动实现或集成其他持久化方案 |
| 云原生 | 云原生设计，易于部署在云环境 | 可能需要额外的配置和适配才能在云环境中良好运行 |
| 安全性 | 提供身份验证、授权和数据加密等安全特性 | 安全性特性可能需要手动添加或集成第三方安全解决方案 |
| 可观测性 | 提供全面的可观测性，易于监控 Agent 的性能和状态 | 可观测性可能需要手动集成监控工具或日志记录系统 |
| 工作流支持 | 内置工作流支持，易于定义和管理 Agent 行为序列 | 工作流管理可能需要手动实现或使用第三方工作流引擎 |
| 多 LLM 支持 | 支持选择多种 LLM | 对 LLM 的支持程度可能有限，需要手动集成和配置 |
通过这个对比，我们可以看到 Dapr Agents 在持久化、云原生、安全性、可观测性和工作流支持等方面具有明显的优势。这使得 Dapr Agents 成为构建生产就绪的 AI Agent 的理想选择。
如何使用 Dapr Agents
环境搭建
首先，确保你的开发环境满足 Dapr Agents 的要求。这通常包括安装 Dapr 运行时、配置相应的依赖项，以及设置必要的环境变量。
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安装 Dapr 运行时：
- 根据你的操作系统，从 Dapr 官方网站下载并安装 Dapr 运行时。
- 验证 Dapr 运行时是否成功安装。
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配置依赖项：
- 根据你的 AI Agent 的需求，安装相应的依赖项，例如 LLM 库、状态存储库等。
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设置环境变量：
- 设置必要的环境变量，例如 Dapr 运行时地址、状态存储连接字符串等。
创建 Agent
使用 Dapr Agents 创建 Agent 非常简单。你只需要定义 Agent 的行为和状态，然后使用 Dapr Agents 提供的 API 将它们组合在一起。
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定义 Agent 的行为：
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- 使用 LLM 和其他 AI 工具，定义 Agent 的推理、行动和协作能力。
- 编写代码来实现 Agent 的行为逻辑。
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定义 Agent 的状态：
- 定义 Agent 需要持久化的状态。
- 选择合适的状态存储，例如 Redis、PostgreSQL 等。
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使用 Dapr Agents 提供的 API 将 Agent 的行为和状态组合在一起：
- 使用 Dapr Agents 提供的 API，将 Agent 的行为和状态注册到 Dapr 运行时。
- 配置 Agent 的工作流、安全性和可观测性。
部署 Agent
将 Agent 部署到生产环境需要考虑多个因素，例如可扩展性、可靠性和安全性。Dapr Agents 提供了云原生支持，使 Agent 能够轻松部署在云环境中。
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将 Agent 部署到云环境：
- 使用 Docker 等容器化技术，将 Agent 打包成容器镜像。
- 将容器镜像推送到云端的容器注册中心。
- 使用 Kubernetes 等容器编排工具，将 Agent 部署到云环境中。
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配置 Agent 的可扩展性：
- 使用 Kubernetes 的自动伸缩功能，根据 Agent 的负载自动调整 Agent 的实例数量。
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配置 Agent 的可靠性：
- 使用 Kubernetes 的自动重启功能，确保 Agent 在发生故障时能够自动重启。
- 使用 Dapr 的状态管理功能，确保 Agent 的状态能够持久化存储，并在发生故障时能够恢复。
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配置 Agent 的安全性：
- 使用 Dapr 的身份验证和授权功能，保护 Agent 免受未经授权的访问。
- 使用 Dapr 的数据加密功能，保护 Agent 的数据免受泄露。
Dapr Agents 定价
开源和免费
Dapr Agents 是一个开源项目，这意味着你可以免费使用它。但是，如果你需要额外的支持或服务，你可能需要考虑购买商业许可证。
Dapr Agents 的优缺点分析
? Pros简化 AI Agent 的开发过程
提供持久化、云原生和可解耦的基础设施
支持选择多种 LLM 和状态存储
Vendor neutral 且开源，并隶属于 CNCF
旨在使 AI Agent 的生产就绪
? Cons可能需要一定的学习成本
对于简单的 AI Agent，可能显得过于复杂
Dapr Agents 核心功能
持久化 Agent
Dapr Agents 提供了持久化 Agent 的功能，允许 Agent 在重启或故障后恢复状态。这对于需要长时间运行的任务非常重要。
云原生支持
Dapr Agents 是云原生的，能够轻松部署在云环境中，并与其他服务进行解耦。这使得 Agent 能够更好地利用云平台的优势。
多种 LLM 和状态存储选择
Dapr Agents 支持开发者根据需求选择不同的 LLM 和状态存储。这使得 Agent 能够更好地适应不同的应用场景。
Vendor Neutral
Dapr Agents 是 vendor neutral 的，这意味着你可以避免被特定 Vendor 锁定。你可以自由地选择不同的 Vendor，并根据自己的需求进行组合。
开源和 CNCF
Dapr Agents 是开源的，并隶属于 CNCF。这使得 Agent 能够获得广泛的社区支持，并确保其长期发展。
Dapr Agents 用例
自动化客服
使用 Dapr Agents 构建自动化客服系统，可以自动回答客户的问题，并提供相关的支持。这可以大大提高客服效率，并降低客服成本。
智能家居
使用 Dapr Agents 构建智能家居系统，可以自动控制家里的设备，并提供个性化的服务。这可以大大提高生活质量，并降低能源消耗。
金融风控
使用 Dapr Agents 构建金融风控系统，可以自动识别金融风险，并提供相应的预警。这可以大大降低金融风险，并提高金融安全。
常见问题解答
Dapr Agents 与其他 Agentic 框架相比，有什么优势？
Dapr Agents 旨在简化 AI Agent 的开发，使开发者能够专注于核心业务逻辑，而无需过多关注底层基础设施的复杂性。它提供了一套完整的工具和抽象，帮助开发者构建可扩展、可靠和易于管理的 AI Agent。此外，Dapr Agents 是 vendor neutral 的，这意味着你可以避免被特定 Vendor 锁定。Dapr Agents 也是开源的，并隶属于 CNCF，这意味着 Agent 能够获得广泛的社区支持，并确保其长期发展。 它主要有以下优势： 持久化 云原生 安全 可观测性 工作流
Dapr Agents 是否适用于所有类型的 AI Agent？
Dapr Agents 适用于各种类型的 AI Agent，包括自动化客服、智能家居和金融风控等。但是，对于简单的 AI Agent，可能显得过于复杂。在这种情况下，开发者可以选择使用更轻量级的框架。
Dapr Agents 的学习曲线如何？
Dapr Agents 具有一定的复杂性，需要开发者学习其 API 和架构。对于没有相关经验的开发者，可能需要花费一定的时间和精力来掌握 Dapr Agents。但是，Dapr Agents 提供了完善的文档和示例，可以帮助开发者快速上手。
相关问题
如何选择合适的 LLM 和状态存储？
选择合适的 LLM 和状态存储需要考虑多个因素，包括 Agent 的应用场景、性能需求和成本预算。一般来说，对于需要处理大量文本的应用场景，可以选择性能较高的 LLM。对于需要持久化存储状态的应用场景，可以选择可靠性较高的状态存储。此外，还需要考虑 LLM 和状态存储的成本，并选择合适的定价方案。 选择 LLM 的因素： 性能 成本 易用性 可靠性 选择状态存储的因素： 可靠性 性能 成本 可扩展性
