文章摘要
Dapr Agents 是一个利用大语言模型（LLM）构建可扩展、可靠的 AI 智能体的框架，专为企业使用而设计。它基于 Distributed Application Runtime (Dapr) 提供了结构化的工作流、多智能体协调和事件驱动的执行能力，同时继承了 Dapr 的安全性、可观测性和云中立架构。Dapr Agents 支持在单个核心上运行数千个智能体，并原生支持 Kubernetes 环境，确保高可靠性和可扩展性。与其他智能体和 LLM 框架不同，Dapr Agents 使用了经过验证的 Dapr 工作流系统，该系统在处理故障、重试和扩展方面表现出色。
Dapr Agents 的核心功能包括与外部工具的集成、预定义角色和目标的智能体创建，以及基于 LLM 推理的结构化工作流。开发者可以定义确定性的工作流，确保任务按预设顺序执行，同时通过工具集成保持灵活性。此外，Dapr Agents 支持多智能体工作流，智能体可以通过 Dapr 的发布/订阅消息传递系统进行协作，实现自适应、自我推理的工作流。这种事件驱动的设计使得智能体能够动态响应环境变化，实时交互和协作。
在架构设计上，Dapr Agents 将智能体及其任务视为轻量级且持久的 Actor，能够在消耗极低 CPU 和内存的情况下运行大量智能体。Dapr 的原生 Kubernetes 集成进一步增强了系统的弹性和可扩展性，特别是在处理 Kubernetes Pod 的瞬态特性时。此外，Dapr Agents 提供了内置的监控和日志记录功能，支持分布式跟踪和可视化智能体调用图，帮助开发人员更好地调试和排查问题。
未来，Dapr Agents 计划集成模型上下文协议（MCP），以支持更多数据源和 Dapr 的原生功能，同时增加对更多 LLM 供应商的支持。此外，团队正在努力扩展对 Dotnet 和 Java 的支持，以进一步降低开发门槛。这些改进将进一步提升 Dapr Agents 在多云环境中的适应性和功能性，为开发者提供更强大的工具来构建复杂的 AI 智能体系统。
总的来说，Dapr Agents 通过结合 Dapr 的成熟架构和 LLM 的强大推理能力，为企业提供了一个高效、可靠的智能体开发框架。其设计不仅简化了复杂任务的执行，还为多智能体协作和事件驱动的工作流提供了强大的支持，使其成为构建下一代 AI 应用的理想选择。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★☆
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