En 2019, Microsoft lanzó Dapr, una herramienta que facilita la creación de aplicaciones basadas en microservicios distribuidos. En ese momento, no se hablaba de agentes de inteligencia artificial, pero Dapr ya incluía elementos clave para soportarlos. Una de las características principales de Dapr es el concepto de “actores virtuales”, que pueden recibir y procesar mensajes de forma independiente.
Ahora, el equipo de Dapr presenta Dapr Agents, una solución para ayudar a los desarrolladores a crear agentes de IA, proporcionando muchas de las herramientas necesarias. Yaron Schneider, co-creador de Dapr, comentó que “los agentes son un excelente caso de uso para Dapr”. Explicó que, desde un punto de vista técnico, se pueden utilizar actores como una forma ligera de ejecutar estos agentes, permitiendo que funcionen a gran escala y de manera eficiente en recursos.
Sin embargo, Schneider también mencionó que aún se necesita escribir mucha lógica de negocio. Aunque hay muchos marcos de trabajo para agentes, no ofrecen el mismo nivel de orquestación y estado que Dapr.
Dapr Agents se originó a partir de Floki, un popular proyecto de código abierto que amplió Dapr para este uso de agentes de IA. Después de conversar con los mantenedores del proyecto, incluyendo al investigador de IA de Microsoft, Roberto Rodríguez, decidieron integrar Floki en Dapr para asegurar la continuidad del nuevo marco de agentes.
Mark Fussell, otro co-creador de Dapr, comentó que los sistemas de agentes son una forma de referirse a “sistemas distribuidos”. En lugar de llamarlos microservicios, ahora se les puede llamar agentes, especialmente porque se pueden incluir modelos de lenguaje grandes entre ellos.
Para coordinar estos agentes de manera eficiente, se necesita un motor de orquestación y estado, que es precisamente lo que Dapr ofrece. Los actores de Dapr están diseñados para ser muy eficientes, pudiendo activarse en milisegundos al recibir un mensaje y apagarse, conservando su estado, una vez que terminan su tarea.
Actualmente, Dapr Agents puede comunicarse con la mayoría de los proveedores de modelos populares, como AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic, Mistral y Hugging Face. Muy pronto, también habrá soporte para modelos locales. Además de interactuar con estos modelos, Dapr Agents permite a los desarrolladores definir una lista de herramientas que el agente puede utilizar para realizar tareas específicas. Por ahora, Dapr Agents es compatible con Python, y pronto se lanzará soporte para .NET. Se espera que Java, JavaScript y Go sigan en breve.
