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好的。嗯，首先，非常感谢您在一天中最后一个时间段出现。我的意思是，这表明了真正的奉献精神。所以，我真的很感激。嗯，这让我感觉不那么孤单了。所以，太好了。嗯，我将要讲的是可靠的代理系统需要持久的执行。嗯，所以，是的，让我们看看这意味着什么。让我开始我的计时器。嗯，顺便说一句，我所做的一切都是直接在 Visual Studio 中完成的。呃，我的幻灯片基于 Markdown。一切都是脚本化的。我正在运行的。呃，这都要归功于一个非常好的 VS Code 扩展，名为 Demo Time，由 Kale Strive 和另一位 Microsoft MVP 开发。嗯，是的，如果您热衷于演示和做事情，那么一定要看看 Demo Time。它确实是一个超级酷的 VS Code 自动化工具。我认为它不仅仅是一个演示者工具，而是一个非常酷的自动化工具。呃，我是 Mark Dagger。我是 DIG Grid 的开发者倡导者。DIG Grid 是一家由 Dapper 开源项目的联合创始人创立的公司，是的，这是今天的主要话题，Deer。嗯，我还是 Deer 社区经理之一，Microsoft MVP，我有很多像创意爱好。其中很多都涉及像素艺术。所以，这些课程中会穿插一些像素艺术。我看到上一位演示者使用了 VS Code PS。这是 VS Code 中的另一个扩展。我也为该扩展贡献了很多 VS Code。呃，所以，如果您想看更多像素艺术或创意编码的东西或一些音乐的东西，请随时访问 markder.dev。嗯，课程中包含一些交互式元素，我为此使用了 engage time。同样，这也是由创建 demo time 的同一个人创建的。呃，所以请扫描此二维码。您可以在那里异步提问。是的，您可以用表情符号对此内容做出反应。您可以参与我稍后将展示的两个投票。嗯，更重要的是，您可以访问我将在最后共享的资源，并且您还可以给我反馈，我将非常感激。所以，请扫描此，当有投票时间时，我将再次显示此。所以，呃，如果您现在没有看到，我稍后会分享。所以，只是一个警告。所以，本次课程不是关于另一个代理框架。呃，这更多是关于使用现有的工具和模式和概念来构建可靠的代理系统。所以，您仍然可以坐在座位上。所以，这很好，对吧？所以，让我们确保我们都理解当我们谈论代理系统时我的意思。所以，对我来说，代理系统意味着它们使用 LLM 来做出决策和采取行动。所以，它们总是有几个关键组成部分。所以，有推理和规划，您指示这些 LLM 来做。有一些内存，有一些状态存储，一些您可以使用的工具，以及一些编排，对吧？因为您需要协调多个步骤。所以，其中有一些工作流元素。所以，现在每个人都在构建代理框架，对吧？当然，微软有 Microsoft Agentic Framework。有 OpenAI Agents。有 LangGraph、CrewAI，当然我必须列出 Deer Agents，因为它是 Deer 项目的一部分，我通常会推广与 Deer 相关的一切。所以，如果您是 Python 开发者并想使用代理框架，请看看 Deer Agents。但同样，这也不是今天的重点，对吧？我的意思是，如果您想使用新的闪亮玩具，请随意。呃，但问题是您真的需要一个代理框架来构建代理系统吗？我不认为您需要。我认为我们已经有很多工具和东西可以用来构建这些类型的系统了。所以，您需要认识到，我认为您可能知道代理系统通常是分布式应用程序。它们是分布式系统。所以，它们涉及不同服务之间的通信，在这种情况下是 LLM 或代理，它们通过消息代理同步或异步通信，并且它们需要将其数据存储在数据存储中。所以，没有太多新东西在发生。当然，它们有一些特殊性，但是的，分布式系统熟悉的挑战也是代理系统的难题，我们处理这些类型的系统已经几十年了。所以，我们可以重用很多我们知道的工具。好的。所以，我想涵盖的第一件事是持久执行。呃，也许您没听说过这个词，但您可能肯定知道一些工具。那么，什么是持久执行？它允许代码运行直到完成。即使运行代码的进程失败，也会启动一个新进程，它将从上次中断的地方继续执行代码。这一切之所以成为可能，是因为状态会自动保存在状态存储中。有一个重放机制，该状态将从状态存储中重新加载，然后您的代码将继续运行。所以，它非常强大，并且被许多工作流引擎使用。那么，这对 AI 代理为什么重要呢？嗯，例如，您可以从上次检查点恢复，而不是重新运行整个工作流并再次执行所有这些 LLM 调用。所以，您可以节省一些成本，也可以节省一些延迟。使用持久执行、使用这些工作流引擎时，行为非常可预测，并且它们通常具有内置的弹性和内置的可观察性，这些当然是您真正喜欢的东西，这让我们谈谈 Deer，在我解释 Deer 是什么之前，我想先知道您认为 Deer 是什么，或者您对 Deer 有多熟悉。所以，您可以使用二维码或您可能已经打开的网页，如果没有，您可以再次扫描此二维码。嗯，我在每次会议、每次演讲中都会问这个问题，而且总是有很大的差异。有些人对 Deer 完全陌生。有些人听说过但从未用过，有些人正在生产环境中使用它。呃，所以，这是我多年来收集的一个很好的数据点。嗯，有时人们认为它是 Stack Overflow 的 OM，您知道，但据我所知，还没有人投票。好的。有些人完全是新的。好的。有些人听说过但从未用过。有一个正在生产中使用。好的。好吧，谁在生产中使用？好的。好的。谢谢，Alex。好的。我知道生产中的每个人都叫我的名字。所以，很酷。好的。好的。很高兴知道。谢谢。嗯，所以，Deer 是分布式应用程序运行时。嗯，这是一个大约六年前的项目，专门设计用于帮助开发人员构建分布式应用程序。它是云原生计算基金会的一部分。自去年 11 月以来，它已成为一个成熟的项目，这意味着它是一个非常成熟的项目。许多大型企业都依赖它。嗯，基本上，它提供了各种 API 来构建微服务，如今也包括生成式 AI 系统。所以，我将做一个非常快速的解释，关于 Dapper。Deer 作为 sidecar 运行，作为应用程序旁边的独立进程。所以，只要您可以通过 HTTP 或 gRPC 与此 sidecar 通信，您就可以使用任何语言。Deer 公开了许多 API，您可以在您的应用程序中使用。所以，如果您想进行异步消息传递，或者想保存状态，还有一个内置的 actor 模型。所以，它提供了许多 API，是的，这使得构建微服务或代理 AI 变得非常容易。嗯，在本讲座中，我将只关注工作流，因为 sidecar 中有一个内置的工作流引擎，以及对话 API，这是一个相对较新的 API，但它是一个抽象，可以处理不同的 LLM。Deer 的总体优点是它将您的应用程序层与您的基础设施层解耦，我稍后会举例说明，但这使得它非常非常灵活。好的，接下来是工作流引擎。再次，我有一个投票给您，如果您正在使用或曾经使用过工作流引擎。所以，我曾经使用过，例如，在开始使用 Deer 之前，我使用过持久化函数。我使用过 Deer 工作流。还有一个非常古老的，微软也使用过。我不确定它是否还在列表中。哦，是的，Bisto。是的。是的，我认为 Bisto 仍然在运行。我的意思是，它有 20 年了，或者之类的。太棒了。嗯，Temporal 是一个相当知名的。我认为它在 .NET 世界中不是那么重要。我认为它主要是 Java，但我认为它有一个 .NET 客户端。嗯，是的，还有其他东西。好的。谁在使用其他东西作为工作流？基于 >> 啊，好的，是的，是的，好的，好的，是的，是的，我认为很多组织都有像这样的自定义解决方案。所以，是的，但谢谢分享，不错。好的，还有很多人从未用过。好的，这也很好知道。谢谢。嗯，所以，Deer 在 sidecar 中有一个内置的工作流引擎，它的灵感来自持久化任务框架。所以，如果您熟悉 Azure Durable Functions，那么您就知道持久化任务框架是什么。嗯，它在 Azure 的许多地方都有使用。嗯，您用代码编写工作流。所以，您可以使用 .NET，也可以使用 Java、Python、JavaScript。这些工作流是有状态的。它们被持久化到状态存储。工作流应该是确定性的，并且括号中是“应该”，因为是的，是否真正确定性取决于您，开发人员。这取决于您在这些工作流中编写的代码类型，但它们应该是确定性的。嗯，这些工作流的最小构建块是活动，在这些活动中，您可以使用任何您喜欢的代码。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 것입니다。所以，那些可以是 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你想做你和在这里你可以迭代这些指令，然后基于这些指令，你会有像工人这样的东西，在这种情况下，这不是很现实，因为现在同一个工人将为所有指令启动。实际发生的是，基于指令，你会有不同的工人，然后执行该工人。你等到所有人都完成，然后你对输出做一些整合。所以我们这里有一个演示，那就是太空殖民地规划器。这是一个很好的例子，说明了一个更复杂的规划工具。它进行动态太空殖民地建设规划。所以我们首先要做的是分析行星条件。基于此，你会在行星上进行不同的建设工作，这需要专门的工人。所以最终结果是殖民地建设计划。顺便说一句，这是唯一的，这不是下一代。这是来自最初的星际迷航。好了。所以，再次，我们的图表越来越大。所以，我希望最后的人仍然能看到我所说的。首先，你有一个分析行星的活动。然后是一个确定行星上需要什么类型结构的活动。然后有一个动态路由发生。所以如果我们现在需要栖息地，我们有一个处理程序。如果我们现在需要发电厂，我们有一个处理程序。农业、采矿、研究和防御系统，对吧？所以这真的取决于行星，我们需要什么类型的结构，以及我们需要哪些其他工人或处理程序。工作流程将等待所有必需的都已完成。然后我们创建一个建设计划，然后我们再次对计划进行细化步骤。好的，运行这个。好的，所以让我们来看看这个工作流程，因为它与之前有些不同。首先，我们有分析计划活动的顺序部分。所以我们有行星分析，我们将其用作确定结构活动的输入。然后我们有结构请求。所以在这个例子中，我们对每个结构请求都这样做，然后我们有一个开关，我们将在这里找到的任何键映射到相应的活动。所以如果键找到栖息地穹顶，那么我们就想运行这个活动，依此类推。而且，再次，拥有一个默认开关也非常重要，对吧？因为很可能在某些情况下，一些新的或未定义的结构会被发现，在这种情况下，由语言模型发现。所以，是的，你总是需要确保你有一种边缘情况处理。这就是为什么我引入了未知结构活动。所有这些任务都被添加到工人任务中。我们在这里执行所有这些任务。所以最终结果是我们有这个主计划。所有计划都进入其中。然后我们有第一个计划，然后有一个优化步骤，它实际上将其分成不同的阶段，以帮助我们对事物进行逻辑排序。我将跳过这个活动。好了。对。所以，让我们为这个行星运行这个规划，并带有所有这些数据。开始吧。所以这可能需要更长的时间。让我们来看看，因为它首先需要做两件顺序的事情，然后需要并行做所有事情，然后我们又以一系列两件事情结束。所以现在它正在确定这个行星所需的结构。我再刷新一下。对。好的。好的。所以这里，所以它发现了很多东西。这可能就是全部了，对吧？这很有趣。所以它也发现了一些我没想到的东西。所以我们还有一个未知结构活动。有趣。发电厂采矿。又一个未知的。有趣。好的。所以现在它正在合成计划。然后还有一个细化步骤。我正在等待那个。看，让我们看看。不。是的。好的，它完成了。我只是快速看一下这里有什么，因为我很好奇是什么。好的，所以显然是一个屏蔽设施，我没想到。所以这是一个未知的。好的。还有什么未知的？嗯，我想就这一个了。好的。但它给出了一个非常好的估计，即 2550 个施工日。太棒了。一系列所需的材料。然后这是细化步骤。它实际上给你一个时间表，包括阶段和你需要做什么等等。所以当然，这一切都是完全虚构的，但如果你想殖民自己的星球，你可以这样使用它。好了。这个协调器-工人模式的优点是，它非常灵活和适应性强，对吧？我的意思是，我没想到要添加一个屏蔽设施，但现在我看到了它出现，所以现在我可以添加我的屏蔽设施解决方案了，你知道吗？所以它也非常可扩展，这很棒。所以它真的可以扩展到更复杂的问题，对吧？而且每个处理程序当然都可以非常非常专注，专注于它自己的任务。再次，如果我把它变成现实，我不会只做活动来处理它，而是会创建整个子工作流程来处理这些事情。复杂性也更高，但我认为它也相当易于管理，对吧？我的意思是，它仍然可以大致看出它在做什么，即使它现在更加动态。而且，再次，最重要的一部分是开始。它确实是定义这个动态分类输出的协调器。所以，好了，让我们再做一个，评估器优化器。所以这就像一个迭代循环，用于生成事物、评估，然后在循环方式下进行细化步骤。所以现在图表变得稍微基本一些。但我们实际上正在循环它。所以，当你开始这个，你首先检查，好吧，这是第一次运行吗？如果是第一次，你运行这个生成器来做某种分析或生成某事，然后你评估输出。如果它符合你的标准，那么你就完成了。但通常情况并非如此。有些东西还不够好。它不符合你的质量阈值。所以你继续。你总是需要一些安全措施。所以在这个例子中，由于它在迭代和循环，你需要指定一些最大迭代次数，因为否则，这个工作流程将永远不会完成，而且如果你不在本地运行它，你还需要支付很多费用。所以你继续这个迭代，然后我们就不再是第一次迭代了。所以我们对这个初始生成部分进行细化步骤，然后我们做一些小的调整，然后我们再次评估，然后我们做同样的事情，然后我们评估，我们是否符合我的标准？没有最大迭代次数。不。好的，让我们再循环一次。对。所以，如果你不符合你的质量标准，这可以继续，直到达到最大迭代次数。那么，你会什么时候使用它呢？嗯，当你认为进行小幅增量和这些迭代细化有价值时，你需要非常清晰的退出标准，对吧？所以，你需要非常具体地说明，好吧，什么时候东西才算足够好，而且，是的，你想继续多久？所以，你可以用它来提高质量，也可以用它来生成代码，并进行验证和代码检查。所以，这里有一些伪代码，我首先指定了一些我拥有的质量阈值，我想要的最大迭代次数。我调用这个生成器活动，它给了我一些输出。我评估这个我创建的东西。然后我检查这个质量需求，这个够好吗？或者我是否达到了我的最大迭代次数？如果是，我退出，如果不是，我进行优化步骤，然后我指示工作流程继续作为新的。所以，在你的工作流程中重要的是要认识到，你实际上并没有一个主循环，对吧？所以你的工作流程中没有 while 循环或 do 循环。所以，如果你想循环你的工作流程，你指示它继续作为一个新的工作流程，这意味着它实际上会忘记它的历史。你给它一些新的输入，它就作为一个新的实例开始。所以在这个例子中，我们正在使用这个外星翻译器，我们用它来进行翻译细化，对吧？所以我们进行初步翻译，我们评估它，如果它不符合我们的标准，我们进行翻译细化，然后我们一直循环，直到我们达到质量标准或达到最大迭代次数。所以图表与我刚才展示的非常相似。我们进行翻译，我们评估，如果质量还可以，我们就停止。如果质量不好，那么我们还没有达到最大迭代次数。我们继续作为一个新的。我们进行翻译细化，然后我们一直循环。好了。所以，让我们开始吧。所以工作流程看起来是这样的。现在我们有最大迭代次数。所以这是我们的安全措施。我们最多进行五次迭代。我们有质量阈值。所以我们首先要做的是，好吧，我们首先检查，我们是否已经在一个迭代中？如果不是，我们做原始的，我们做翻译的，我们有一个翻译作为输出，否则我们调用翻译细化。然后我们对翻译进行评估。我还保留了一些检查和平衡，以查看增量变化，这就是为什么你看到我将内容附加到列表中，这是可选的。所以这是第一个退出标准。如果它是基于质量的东西，如果我达到了质量，好的，那么没问题，返回这个输出。另一个选择是，好吧，如果我达到了最大迭代次数，我没有达到质量标准，所以这是一个不同类型的输出。所以这就是为什么它说，好吧，仍然需要手动审查，否则我用我已经做的所有翻译和评估更新我的输入，然后我用这个持续的新方法用这个更新的输入重新启动工作流程。好的，我将跳过这个活动。让我们运行这个。所以我们将使用这个，我们将要发送的这个瓦肯外交请求。所以让我们发送这个，然后让我们回到这里。所以翻译正在进行。现在我已经看到它用相同的输入走了多条路。所以有时它在第一次迭代中就继续了，有时需要两三次。所以我很好奇现在会发生什么。所以当然，这是第一次。所以我们第一次调用这个翻译活动。调用。是的，它已经完成了。是的。所以，第一次评估后，质量已经足够高，所以它就停止了。所以它实际上还没有循环。让我再做一次，看看它是否会触发另一个。如果没有，我就会继续。哦，这是新的吗？哦，我只是在运行同一个。好的，我使用的是同一个 ID。我不应该那样做。好的，让我们继续下一个。或者实际上，不，我们没有时间进行最后一个了。好的，让我们来看一下优缺点，然后我就结束了。所以，评估器优化器。我的意思是，如果你想要小的质量改进，这很棒。不幸的是，我无法演示这一点，但演示仍然有效。当然，你可能会有不可预测的迭代，对吧？所以在这个例子中，我实际上并没有，我一直在跟踪分数，但你可以在下一轮中获得较低的评估。所以在这个例子中，它可能也值得保留前一个，然后弄清楚，我们是朝着好的方向还是坏的方向发展。再次，这是循环。所以你的成本和延迟会更高，而不是只做一个调用然后寄希望于最好的结果。好的，我不会做自主的，让我们说这是最不确定的。但是的，我会分享所有代码，所以你可以自己运行它，如果你想的话。好的，最后的东西。所以，我希望你现在意识到，代理系统是分布式系统，对吧？而且我们实际上可以使用我们所有的现有工具。我的意思是，如果你想使用像闪亮的新玩具，请随意，但你不需要使用闪亮的新玩具来构建代理系统。请研究一下 dup 执行，如果你还没有做的话，我认为工作流程系统确实非常非常强大。我是 deer workflow 的忠实粉丝。请务必尝试一下。我真的很喜欢 deer 提供的对话 API，因为我可以轻松地从一个语言模型提供商切换到另一个语言模型提供商，而无需更改代码。所以它很方便。而且我认为，如果你理解了这些基本的代理模式，它确实非常有用，对吧？因为你可以轻松地混合搭配这些模式，看看在不完全投入到一个真正的代理框架的情况下，你能走多远。所以，总的来说，从简单开始，在需要的地方增加复杂性。我认为总的来说，我认为这始终是一个很好的口号。好的。你已经看到了这个。我认为这非常有用。这就像一个免费下载，在一个容器中运行。超级超级有用。如果你真的想在生产环境中运行 deer 工作流程，还有其他东西。Det 有一个名为 Catalyst 的工具。它确实是一个用于工作流程和 AI 代理的企业平台。它提供了你工作流程和输入输出的非常好的可视化，以及更多的工作流程管理。所以如果你对此感兴趣，这绝对是毋庸置疑的。最后，请给我一些反馈，本次会议和访问所有资源。所以有指向 deer university 的链接，可以了解更多关于 deapper 和工作流程的信息。有一个指向最初的 entropic 帖子的链接，这是本次演讲的基础。还有指向 catalyst 以及如何运行和安装仪表板的链接。还有与我联系的方式。非常感谢。