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Apresentando e aplicando o contexto do inquilino
Se construirmos agentes que apoiem a multilocação, devemos começar considerando como configurar o contexto do inquilino, que será usado para aplicar políticas, estratégias e mecanismos específicos do inquilino na implementação do agente.
No nível mais básico, você pode introduzir o contexto do inquilino nos agentes por meio das ferramentas e mecanismos comuns que usamos nas arquiteturas clássicas de vários locatários. Isso pode ser feito por meio de uma chave de API ou de vários outros mecanismos de validação. OAuth Muitos exemplos disso se concentram em resolver um sistema ou usuário autenticado em uma chave JSON web token (JWT) que contém o contexto do inquilino. O JWT é então propagado pelo sistema. Isso fica mais interessante quando consideramos como compor sistemas agentes. O diagrama a seguir mostra um exemplo de duas variedades de ambientes agentes.
Neste diagrama, o modelo no lado esquerdo representa um sistema agente em que todos os agentes pertencem, são gerenciados e hospedados por uma única entidade. Quando você tem controle total de toda a experiência, pode usar estratégias típicas para passar os inquilinos por cada agente.
O modelo no lado direito, que pode ser mais comum, representa um sistema de agentes que abrange várias entidades. Os agentes são criados, gerenciados e operados de forma independente, portanto, cada um tem seus próprios esquemas de autenticação e autorização. O desafio aqui é que precisamos de uma maneira universal de resolver e compartilhar o contexto do inquilino entre esses agentes. Isso depende de um modelo mais distribuído em que cada agente deve ser capaz de autenticar sistemas ou usuários e resolvê-los para um inquilino de acordo com os mecanismos aplicados.
Construindo agentes com reconhecimento de inquilinos
A multilocação influencia a forma como implementamos agentes individuais. À medida que um agente processa solicitações, considere como o contexto do inquilino afeta a forma como um agente acessa os dados, toma decisões e invoca ações. Para entender melhor como e onde a multilocação afeta o perfil do seu agente, primeiro determine como as construções podem fazer parte de qualquer agente.
O desafio é que o escopo, a natureza e o design dos agentes são tudo menos concretos porque os fornecedores fazem suas próprias escolhas sobre o design de uma experiência de agente. Em última análise, o objetivo de um agente é que ele é um serviço de aprendizado autônomo que pode acessar uma variedade de ferramentas, fontes de dados e memória para determinar a melhor forma de resolver uma tarefa.
É menos importante saber exatamente quais estratégias e padrões um agente usa. Em um modelo multilocatário, é mais importante identificar como várias partes de um agente são configuradas, acessadas e aplicadas. Considere um ambiente de agente em potencial que depende de uma série de recursos e mecanismos para atingir seus objetivos. O diagrama a seguir mostra um exemplo desse agente.
Este diagrama representa uma ampla gama de possibilidades agentes, mostrando várias ferramentas e mecanismos que podem ser combinados para atingir uma meta. No lado esquerdo do diagrama, observe como um agente depende da memória como parte de seu contexto, das grades de proteção para definir as políticas que orientam suas atividades e dos fluxos de trabalho direcionados a tarefas específicas. Alguns podem argumentar que os fluxos de trabalho não devem ser incluídos nesse contexto, mas pode haver cenários em que os fluxos de trabalho sejam parte integrante de uma experiência de agente.
O lado direito do diagrama mostra como informações, como conhecimento e ferramentas, podem fornecer informações e contextos adicionais que aprimoram as capacidades do agente. Em seguida, o agente gera ações, como escrever código ou acessar sistemas. A parte inferior do diagrama mostra como os agentes dependem de um ou mais agentes internos ou terceirizados que podem ser orquestrados como parte de um sistema mais amplo.
Agora podemos pensar no que significa introduzir a multilocação. A locação nos obriga a considerar como e onde um agente introduz estratégias e mecanismos que ditam comportamentos e ações. Isso adiciona outra dimensão à forma como pensamos sobre os agentes em termos de conhecimento, aprendizado, ferramentas e memória.
Vamos agora considerar como modificar esse modelo para oferecer suporte à multilocação. O diagrama a seguir mostra um exemplo de um modelo multiagente.
Neste diagrama, apresentamos as personas de inquilinos que se destinam a moldar a forma como um agente integra o contexto do inquilino. Por exemplo, no lado esquerdo do diagrama, a memória do agente é alterada para oferecer suporte à memória específica do inquilino. O mesmo acontece no lado direito do diagrama, onde o agente oferece suporte ao conhecimento e às ferramentas específicas do inquilino. O mesmo suporte também é aplicado às grades de proteção.
Esse pode ser um exemplo extremo, pois nem todos os aspectos de um agente multilocatário exigem recursos por inquilino. A questão é que você deve considerar como adaptar seu agente para inquilinos específicos pode aumentar sua eficácia. Essa abordagem permite que seu agente aumente seu impacto e valor, forneça um contexto mais relevante em suas respostas e desenvolva capacidades especializadas. O agente será então capaz de aprender, adaptar e realizar tarefas que são exclusivamente adequadas para diferentes personalidades.
A ideia principal é que o contexto do inquilino afeta diretamente a forma como você cria agentes. Ele também pode moldar as interações dos inquilinos com entidades externas, incluindo outros agentes. A criação de um agente multilocatário apresenta desafios tradicionais, como vizinhos barulhentos, isolamento de inquilinos, hierarquização, limitação e gerenciamento de custos. O design e a arquitetura do seu agente devem abordar esses conceitos básicos de multilocatário, que exploraremos na próxima seção.
