ai-agents-for-beginners
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Padrão de Planeamento
Introdução
Esta lição irá abordar
- Definir um objetivo geral claro e decompor uma tarefa complexa em tarefas geríveis.
- Aproveitar saídas estruturadas para respostas mais fiáveis e legíveis por máquina.
- Aplicar uma abordagem orientada a eventos para lidar com tarefas dinâmicas e entradas inesperadas.
Objetivos de Aprendizagem
Após completar esta lição, irá compreender:
- Identificar e definir um objetivo geral para um agente de IA, garantindo que sabe claramente o que precisa ser alcançado.
- Decompor uma tarefa complexa em subtarefas geríveis e organizá-las numa sequência lógica.
- Equipar agentes com as ferramentas certas (por exemplo, ferramentas de pesquisa ou de análise de dados), decidir quando e como são utilizadas e tratar situações inesperadas que surjam.
- Avaliar os resultados das subtarefas, medir desempenho e iterar ações para melhorar o resultado final.
Definir o Objetivo Geral e Decompor uma Tarefa
A maioria das tarefas do mundo real é demasiado complexa para ser tratada num único passo. Um agente de IA necessita de um objetivo conciso para orientar o seu planeamento e ações. Por exemplo, considere o objetivo:
"Gerar um itinerário de viagem de 3 dias."
Embora seja simples de enunciar, ainda necessita de refinamento. Quanto mais claro o objetivo, melhor o agente (e quaisquer colaboradores humanos) poderão concentrar-se em alcançar o resultado certo, como criar um itinerário abrangente com opções de voos, recomendações de hotéis e sugestões de atividades.
Decomposição de Tarefas
Tarefas grandes ou intrincadas tornam-se mais geríveis quando divididas em subtarefas mais pequenas e orientadas por objetivos. Para o exemplo do itinerário de viagem, poderia decompor o objetivo em:
- Reserva de Voos
- Reserva de Hotel
- Aluguer de Carro
- Personalização
Cada subtarefa pode então ser tratada por agentes ou processos dedicados. Um agente pode especializar-se em procurar as melhores ofertas de voos, outro concentra-se nas reservas de hotel, e assim por diante. Um agente coordenador ou “downstream” pode então compilar estes resultados num único itinerário coerente para o utilizador final.
Esta abordagem modular também permite melhorias incrementais. Por exemplo, poderia adicionar agentes especializados para Recomendações Gastronómicas ou Sugestões de Atividades Locais e refinar o itinerário ao longo do tempo.
Saída estruturada
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) podem gerar saídas estruturadas (por exemplo, JSON) que são mais fáceis de serem analisadas e processadas por agentes ou serviços a jusante. Isto é especialmente útil num contexto multi-agente, onde podemos executar estas tarefas após a receção da saída de planeamento.
O seguinte fragmento em Python demonstra um agente de planeamento simples a decompor um objetivo em subtarefas e a gerar um plano estruturado:
from pydantic import BaseModel
from enum import Enum
from typing import List, Optional, Union
import json
import os
from typing import Optional
from pprint import pprint
from agent_framework.azure import AzureAIProjectAgentProvider
from azure.identity import AzureCliCredential
class AgentEnum(str, Enum):
FlightBooking = "flight_booking"
HotelBooking = "hotel_booking"
CarRental = "car_rental"
ActivitiesBooking = "activities_booking"
DestinationInfo = "destination_info"
DefaultAgent = "default_agent"
GroupChatManager = "group_chat_manager"
# Modelo de Subtarefa de Viagem
class TravelSubTask(BaseModel):
task_details: str
assigned_agent: AgentEnum # queremos atribuir a tarefa ao agente
class TravelPlan(BaseModel):
main_task: str
subtasks: List[TravelSubTask]
is_greeting: bool
provider = AzureAIProjectAgentProvider(credential=AzureCliCredential())
# Defina a mensagem do utilizador
system_prompt = """You are a planner agent.
Your job is to decide which agents to run based on the user's request.
Provide your response in JSON format with the following structure:
{'main_task': 'Plan a family trip from Singapore to Melbourne.',
'subtasks': [{'assigned_agent': 'flight_booking',
'task_details': 'Book round-trip flights from Singapore to '
'Melbourne.'}
Below are the available agents specialised in different tasks:
- FlightBooking: For booking flights and providing flight information
- HotelBooking: For booking hotels and providing hotel information
- CarRental: For booking cars and providing car rental information
- ActivitiesBooking: For booking activities and providing activity information
- DestinationInfo: For providing information about destinations
- DefaultAgent: For handling general requests"""
user_message = "Create a travel plan for a family of 2 kids from Singapore to Melbourne"
response = client.create_response(input=user_message, instructions=system_prompt)
response_content = response.output_text
pprint(json.loads(response_content))
Agente de Planeamento com Orquestração Multi-Agente
Neste exemplo, um Agente Encaminhador Semântico recebe um pedido do utilizador (por exemplo, “Preciso de um plano de hotel para a minha viagem.”).
O planeador depois:
- Recebe o Plano de Hotel: O planeador pega na mensagem do utilizador e, com base num prompt do sistema (incluindo detalhes dos agentes disponíveis), gera um plano de viagem estruturado.
- Lista Agentes e As Suas Ferramentas: o registo de agentes contém uma lista de agentes (por exemplo, para voos, hotéis, aluguer de carros e atividades) juntamente com as funções ou ferramentas que oferecem.
- Encaminha o Plano para os Agentes Correspondentes: Dependendo do número de subtarefas, o planeador ou envia a mensagem diretamente para um agente dedicado (para cenários de tarefa única) ou coordena via um gestor de chat de grupo para colaboração multi-agente.
- Resume o Resultado: Finalmente, o planeador resume o plano gerado para maior clareza. O seguinte exemplo de código Python ilustra estes passos:
from pydantic import BaseModel
from enum import Enum
from typing import List, Optional, Union
class AgentEnum(str, Enum):
FlightBooking = "flight_booking"
HotelBooking = "hotel_booking"
CarRental = "car_rental"
ActivitiesBooking = "activities_booking"
DestinationInfo = "destination_info"
DefaultAgent = "default_agent"
GroupChatManager = "group_chat_manager"
# Modelo de Subtarefa de Viagem
class TravelSubTask(BaseModel):
task_details: str
assigned_agent: AgentEnum # queremos atribuir a tarefa ao agente
class TravelPlan(BaseModel):
main_task: str
subtasks: List[TravelSubTask]
is_greeting: bool
import json
import os
from typing import Optional
from agent_framework.azure import AzureAIProjectAgentProvider
from azure.identity import AzureCliCredential
# Criar o cliente
provider = AzureAIProjectAgentProvider(credential=AzureCliCredential())
from pprint import pprint
# Definir a mensagem do utilizador
system_prompt = """You are a planner agent.
Your job is to decide which agents to run based on the user's request.
Below are the available agents specialized in different tasks:
- FlightBooking: For booking flights and providing flight information
- HotelBooking: For booking hotels and providing hotel information
- CarRental: For booking cars and providing car rental information
- ActivitiesBooking: For booking activities and providing activity information
- DestinationInfo: For providing information about destinations
- DefaultAgent: For handling general requests"""
user_message = "Create a travel plan for a family of 2 kids from Singapore to Melbourne"
response = client.create_response(input=user_message, instructions=system_prompt)
response_content = response.output_text
# Imprimir o conteúdo da resposta após o carregar como JSON
pprint(json.loads(response_content))
O que se segue é a saída do código anterior e pode então usar esta saída estruturada para encaminhar para assigned_agent e resumir o plano de viagem ao utilizador final.
{
"is_greeting": "False",
"main_task": "Plan a family trip from Singapore to Melbourne.",
"subtasks": [
{
"assigned_agent": "flight_booking",
"task_details": "Book round-trip flights from Singapore to Melbourne."
},
{
"assigned_agent": "hotel_booking",
"task_details": "Find family-friendly hotels in Melbourne."
},
{
"assigned_agent": "car_rental",
"task_details": "Arrange a car rental suitable for a family of four in Melbourne."
},
{
"assigned_agent": "activities_booking",
"task_details": "List family-friendly activities in Melbourne."
},
{
"assigned_agent": "destination_info",
"task_details": "Provide information about Melbourne as a travel destination."
}
]
}
Um notebook de exemplo com o código anterior está disponível aqui.
Planeamento Iterativo
Algumas tarefas requerem um processo de ida e volta ou um replaneamento, onde o resultado de uma subtarefa influencia a seguinte. Por exemplo, se o agente descobrir um formato de dados inesperado ao reservar voos, pode ser necessário adaptar a sua estratégia antes de prosseguir para as reservas de hotel.
Adicionalmente, o feedback do utilizador (por exemplo, um humano decidir que prefere um voo mais cedo) pode desencadear um replaneamento parcial. Esta abordagem dinâmica e iterativa garante que a solução final se alinha com as restrições do mundo real e com as preferências do utilizador em evolução.
exemplo de código
from agent_framework.azure import AzureAIProjectAgentProvider
from azure.identity import AzureCliCredential
#.. igual ao código anterior e transmitir o histórico do utilizador e o plano atual
system_prompt = """You are a planner agent to optimize the
Your job is to decide which agents to run based on the user's request.
Below are the available agents specialized in different tasks:
- FlightBooking: For booking flights and providing flight information
- HotelBooking: For booking hotels and providing hotel information
- CarRental: For booking cars and providing car rental information
- ActivitiesBooking: For booking activities and providing activity information
- DestinationInfo: For providing information about destinations
- DefaultAgent: For handling general requests"""
user_message = "Create a travel plan for a family of 2 kids from Singapore to Melbourne"
response = client.create_response(
input=user_message,
instructions=system_prompt,
context=f"Previous travel plan - {TravelPlan}",
)
# .. replanear e enviar as tarefas aos respectivos agentes
Para um planeamento mais abrangente, consulte o artigo do Magnetic One Publicação no blog sobre a resolução de tarefas complexas.
Resumo
Neste artigo analisámos um exemplo de como podemos criar um planeador que consegue selecionar dinamicamente os agentes disponíveis definidos. A saída do Planeador decompoe as tarefas e atribui os agentes para que estas possam ser executadas. Presume-se que os agentes têm acesso às funções/ferramentas necessárias para executar a tarefa. Para além dos agentes, pode incluir outros padrões como reflexão, resumidor e chat round robin para personalizar ainda mais.
Recursos Adicionais
Magentic One - A Generalist multi-agent system for solving complex tasks and has achieved impressive results on multiple challenging agentic benchmarks. Referência: Magentic One. Nesta implementação o orquestrador cria planos específicos por tarefa e delega essas tarefas aos agentes disponíveis. Para além do planeamento, o orquestrador também emprega um mecanismo de acompanhamento para monitorizar o progresso da tarefa e replanear conforme necessário.
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