En 2019, Microsoft a ouvert le code de Dapr, une nouvelle plateforme pour faciliter la construction d’applications distribuées basées sur des microservices. À l’époque, personne ne parlait encore d’agents d’IA, mais comme on l’a découvert, Dapr avait certains des blocs fondamentaux pour prendre en charge des agents d’IA intégrés dès le début. Cela s’explique par l’une des caractéristiques principales de Dapr, à savoir le concept d’acteurs virtuels, qui peuvent recevoir et traiter des messages indépendamment de tous les autres acteurs dans le système.
Aujourd’hui, l’équipe de Dapr lance les Dapr Agents, leur approche pour aider les développeurs à construire des agents d’IA en leur fournissant de nombreux blocs de construction nécessaires pour le faire.
« Les agents sont un très bon cas d’utilisation pour Dapr », explique Yaron Schneider, co-créateur et mainteneur de Dapr. « D’un point de vue technique, vous pouvez utiliser des acteurs comme un moyen très léger d’exécuter ces agents et vraiment pouvoir les exécuter à l’échelle avec état – et être efficace en termes de ressources. Tout cela est génial, mais alors, il y a encore beaucoup de logique métier que vous devez écrire. La stabilité et l’orchestration de tout cela ne sont qu’une partie. Et beaucoup de gens, ils peuvent choisir un moteur de workflow ou un framework d’acteur, mais il y a encore beaucoup de travail à faire pour réellement écrire la logique de l’agent de l’autre côté. Il existe de nombreux frameworks d’agents là-bas, mais ils n’ont pas le même niveau d’orchestration et de stabilité que Dapr. »
L’origine des Dapr Agents provient de Floki, un projet open source populaire qui a étendu Dapr à ce cas d’utilisation d’agent d’IA. En discutant avec les mainteneurs du projet, y compris le chercheur en IA de Microsoft, Roberto Rodriguez, les deux équipes ont décidé d’amener le projet sous l’égide de Dapr pour assurer la continuité du nouveau framework d’agent.
« À bien des égards, nous considérons les systèmes d’agents et toute la terminologie associée comme un autre terme pour les ‘systèmes distribués' », déclare Mark Fussell, co-créateur et mainteneur de Dapr. « Plutôt que de les appeler des microservices, vous pouvez maintenant les appeler des agents, principalement parce que vous pouvez placer de grands modèles de langage entre eux. »
Pour coordonner efficacement ces agents, une mécanisme d’orchestration et de stabilité est nécessaire, argumente l’équipe – c’est exactement ce que Dapr offre. Cela se produit en partie parce que les acteurs de Dapr sont extrêmement efficaces et peuvent être lancés en quelques millisecondes lorsqu’un message arrive (et éteints, avec leur état préservé, lorsque leur travail est terminé).
Pour le moment, les Dapr Agents peuvent communiquer avec la plupart des fournisseurs de modèles populaires instantanément. Il s’agit notamment de AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic, Mistral et Hugging Face. Le support pour les LLMs locaux arrivera bientôt.
En plus d’interagir avec ces modèles, une fois que les Dapr Agents étendent le cadre Dapr existant, les développeurs ont également la possibilité de définir une liste d’outils que l’agent peut ensuite utiliser pour accomplir une tâche spécifique.
Actuellement, les Dapr Agents prennent en charge Python, avec le support .NET à venir bientôt. Java, JavaScript et Go suivront bientôt.
