Blue Agent sert d'outil complet pour la construction d'agents pilotés par IA dans Node.js. Il permet aux développeurs de mettre en œuvre des prompts de raisonnement en chaîne de pensées pour améliorer le raisonnement, d’intégrer des outils et API externes pour des fonctionnalités enrichies, et de maintenir une mémoire de conversation pour la conservation du contexte. Le framework comprend un moteur de planification qui séquence les tâches, un module d'exécution pour effectuer des actions, et une journalisation intégrée pour suivre les décisions de l'agent. Les développeurs peuvent définir des interfaces d'outils personnalisés, orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes et exploiter l'appel de fonctions pour interagir avec des services. La architecture modulaire de Blue Agent permet une extension transparente avec des plugins et supporte des outils de débogage pour observer le comportement de l'agent, ce qui en fait une solution idéale pour la création de chatbots avancés, d’assistants autonomes et de pipelines automatisés.
Fonctionnalités principales de Blue Agent
Prompt de chaîne de pensées
Modules de gestion de mémoire
Intégration d'outils externes
Moteur de planification des tâches
Workflows d'exécution
Prise en charge de l’appel de fonctions
Journalisation et surveillance intégrées
Support des plugins et extensions
Avantages et inconvénients de Blue Agent
Inconvénients
Nécessite des connaissances en Kubernetes et orchestration des conteneurs
Peut impliquer une complexité de configuration plus grande que les agents cloud entièrement gérés
Informations limitées sur l'interface utilisateur et les améliorations de l'ergonomie
Avantages
Solution auto-hébergée permettant un contrôle et une personnalisation complets
Prend en charge l'auto-scalabilité dans Kubernetes pour une gestion efficace des ressources
Rentable par rapport aux alternatives hébergées dans le cloud
Sécurité améliorée incluant des certificats racine personnalisés et support proxy
Déploiement et intégration faciles avec Azure Pipelines
Une bibliothèque Python permettant aux agents d'IA de s'intégrer et d'appeler sans effort des outils externes via une interface d'adaptateur standardisée.
L'adaptateur d'outils pour agents MCP agit comme une couche middleware entre les agents basés sur des modèles linguistiques et les implémentations d'outils externes. En enregistrant des signatures de fonction ou des descripteurs d'outil, le framework analyse automatiquement les sorties de l’agent qui spécifient des appels d’outils, déploie l’adaptateur approprié, gère la sérialisation des entrées et renvoie le résultat au contexte de raisonnement. Les fonctionnalités incluent la découverte dynamique d’outils, le contrôle de la concurrence, la journalisation et des pipelines de gestion d’erreurs. Il prend en charge la définition d'interfaces d'outils personnalisés et l'intégration de services cloud ou sur site. Cela permet de construire des workflows complexes multi-outils tels que l’orchestration d’API, la récupération de données et les opérations automatisées sans modifier le code de l’agent sous-jacent.
Fonctionnalités principales de MCP Agent Tool Adapter