عوامل ماندگار و طولانی‌مدت با Spring AI و Dapr Workflows
این مقاله چگونگی ترکیب Spring AI با Dapr Workflows برای ایجاد عوامل هوش مصنوعی ماندگار و مقاوم در برابر خطا را بررسی می‌کند. با استفاده از الگوهای workflow، می‌توان اجرای طولانی‌مدت و مقیاس‌پذیر عوامل LLM را تضمین کرد.
ترکیب Spring AI و Dapr Workflows برای عوامل ماندگار
این مقاله به بررسی الگوهای عامل‌محور در Spring AI و چگونگی افزایش مقاومت و ماندگاری آنها با استفاده از Dapr Workflows می‌پردازد. نویسنده تفاوت بین عوامل مستقل و workflowهای از پیش تعریف شده را شرح داده و تأکید می‌کند که workflowها برای وظایف مشخص، قابلیت پیش‌بینی و ثبات بهتری ارائه می‌دهند.
- الگوهای workflow در Spring AI: زنجیره‌ای، موازی، مسیریابی، orchestrator/workers و evaluator/optimizer
- مزایای Dapr Workflows: اجرای ماندگار، مقاوم در برابر خطا و قابلیت مشاهده‌پذیری
- مثال موازی‌سازی: مقایسه کد Java استاندارد با نسخه Dapr Workflow
- افزودن وابستگی: تنها با اضافه کردن یک dependency می‌توان Dapr Workflows را به برنامه Spring Boot اضافه کرد
"کاربری اصلی این رویکرد این است که اگر برنامه ما از کار بیفتد، مراحل قبلی که اجرا شده‌اند تکرار نمی‌شوند"
"Dapr Workflows اجرای workflow را به صورت کد ارائه می‌دهد که امکان orchestration ماندگار را فراهم می‌کند"
با این ترکیب، عوامل هوش مصنوعی برای محیط‌های production آماده شده و می‌توانند در مقیاس بزرگ و به صورت مقاوم اجرا شوند.