Microsoft AI lança AutoGen v0.4: uma atualização completa para habilitar agente AI de alto desempenho com mensagens assíncronas e design padrão

A Agentic AI permite a resolução autônoma e colaborativa de problemas que imita a cognição humana. Ao facilitar a colaboração entre vários agentes através da comunicação em tempo real, é promissor em vários setores, desde o transporte autónomo até aos cuidados de saúde flexíveis. No entanto, a concretização deste potencial requer estruturas que integrem tecnologias grandes, robustas e contínuas com as tecnologias existentes, ao mesmo tempo que abordam desafios técnicos que limitam a adaptabilidade e a precisão.

O maior desafio reside na falta de flexibilidade estrutural nos quadros iniciais. Esses sistemas geralmente dependiam de designs rígidos que impediam a comunicação perfeita entre os agentes e não possuíam ferramentas adequadas para solução de problemas, tornando-os inadequados para implantações em larga escala. Outra limitação foi a ausência de mecanismos fortes de visibilidade e controle necessários para acompanhar o desempenho, corrigir erros e controlar desvios de forma eficaz.

Embora as ferramentas existentes tenham permitido o fluxo de trabalho básico de muitos agentes, as suas limitações técnicas limitam a eficiência. As ineficiências no gerenciamento das comunicações dos agentes, o aumento da latência e a falta de operações síncronas impediram o uso do tempo real em áreas onde tempos de resposta rápidos são críticos. Frameworks projetados para áreas de programação específicas também limitam seu uso a diferentes equipes de desenvolvimento.

Pesquisadores da Microsoft apresentaram AutoGen v0.4uma atualização completa de sua estrutura de IA de agente. Esta versão apresenta uma reformulação completa para melhorar a escalabilidade, durabilidade e escalabilidade. A estrutura inclui uma arquitetura assíncrona e orientada a eventos, que permite padrões de comunicação flexíveis e eficiência em ambientes distribuídos. Componentes modulares e escaláveis ​​permitem que os engenheiros criem agentes eficientes e duradouros que se adaptam às mudanças nos requisitos do trabalho com sobrecarga mínima.

Melhorias importantes introduzidas no AutoGen v0.4 em comparação com suas versões anteriores:

1. Mensagens assíncronas: Uma arquitetura orientada a eventos que melhora a eficiência e a flexibilidade.
2. Visibilidade aprimorada: As ferramentas OpenTelemetry são integradas para monitoramento preciso, depuração e rastreamento de desempenho.
3. Projeto Modular: Funcionalidade plug-and-play para agentes, ferramentas e modelos personalizados, oferecendo ampla personalização.
4. Classificação Avançada: As redes de agentes distribuídos permitem implantações contínuas em grande escala através das fronteiras organizacionais.
5. Suporte multilíngue: Interoperabilidade entre Python e .NET e linguagens de programação adicionais.
6. Ferramentas avançadas de depuração: O rastreamento de mensagens e o controle centralizado de desempenho reduziram o tempo de depuração em 40%.
7. Estúdio AutoGen: Uma plataforma de baixo código com atualizações em tempo real, construção de equipes de arrastar e soltar e gerenciamento de comunicação visual.
8. Agentes ativos: Os padrões orientados a eventos suportam operações de longo prazo sem perda de desempenho.
9. Magentic-One: Um sistema multiagente flexível para resolver tarefas complexas e abertas.

A estrutura em camadas da estrutura consiste em três partes principais:

1. A camada central
2. API AgentChat
3. Módulo de extensões

A camada principal fornece funções básicas orientadas a eventos, enquanto a API AgentChat adiciona recursos orientados a tarefas, como bate-papos em grupo, agentes pré-construídos e execução de código em tempo real. Esta API garante fácil migração de versões anteriores, mantendo atalhos padrão junto com novos recursos. O módulo de extensões melhora a flexibilidade integrando ferramentas como o executor de código Azure e o cliente modelo OpenAI. Com suporte para Python e .NET, a compatibilidade entre linguagens amplia muito o uso do framework em muitas linguagens em desenvolvimento.

O AutoGen v0.4 reduziu a latência das mensagens em 30%, melhorando a eficiência do fluxo de trabalho. Ferramentas de depuração com integração OpenTelemetry permitiram que os desenvolvedores resolvessem problemas 40% mais rápido. A estrutura também permite redes de agentes distribuídas, que superam as limitações das versões anteriores. Os componentes modulares reduziram o tempo de inatividade do sistema em 25%, facilitando a integração de extensões personalizadas.

Um recurso importante do AutoGen v0.4 é o foco na usabilidade. AutoGen Studio, uma plataforma de baixo código, oferece suporte à prototipagem rápida com atualizações de agentes em tempo real, controle de execução centralizado e uma interface de usuário intuitiva. Um construtor de equipe de arrastar e soltar facilita a criação de redes de agentes complexas. Magentic-One, um aplicativo multiagente, também destaca a flexibilidade da estrutura ao permitir soluções de tarefas abertas em vários domínios.

Concluindo, o AutoGen v0.4 aborda desafios significativos, como padronização, depuração e usabilidade do desenvolvedor, em comparação com a versão anterior. Novos recursos da estrutura, como mensagens consistentes e suporte a vários idiomas, destacam seu potencial para impulsionar aplicações do mundo real em diversos setores.

Confira Detalhes e página do GitHub. Todo o crédito deste estudo vai para os pesquisadores deste projeto. Além disso, não se esqueça de nos seguir Twitter e junte-se ao nosso Estação telefônica de novo LinkedIn Gracima. Não se esqueça de participar do nosso SubReddit de 65k + ML.

🚨 Recomende uma plataforma de código aberto: Parlant é uma estrutura que muda a forma como os agentes de IA tomam decisões em situações voltadas para o cliente. ^(Promovido)