Crie um Roteador de Chat com Tecnologia de IA Usando a Plataforma Oracle Cloud Infrastructure AI Agent

Introdução

Este tutorial demonstra como criar um agente de IA da Oracle Cloud Infrastructure (OCI) que roteará a entrada do usuário com base em seu contexto para os LLMs hospedados no serviço OCI Generative AI usando o Oracle Cloud Infrastructure Agent Development Kit (OCI ADK). Você aprenderá a empacotar a lógica de serviço da OCI como ferramentas, criar um agente de IA que interprete a linguagem natural e obtenha respostas com eficiência com base no contexto. Isso tira o melhor proveito dos LLMs hospedados na OCI usando agentes de IA.

Como parte deste tutorial, usaremos apenas dois LLMs no backend. Se a entrada do usuário for baseada na geração de conteúdo ou no resumo de texto, essa entrada será enviada para o Llama 3.3 70B; se a entrada do usuário for sobre codificação ou matemática, ela será enviada para o Llama 4 Maverick hospedado nos serviços OCI Generative AI.

Observação:

A familiaridade com operações básicas da OCI e o desenvolvimento de Python é útil, mas não obrigatória.

Certifique-se de que seu usuário e sua conta de serviço do OCI tenham permissões para acessar serviços do OCI Generative AI e pontos finais de agentes no OCI.

Depois de configurar seu primeiro agente de IA, você pode estendê-lo facilmente com novas ferramentas para cobrir serviços adicionais da OCI, definindo e registrando-os usando a interface do kit de ferramentas do OCI ADK.

Objetivos

Compreender a arquitetura e o fluxo de trabalho dos agentes de IA da OCI e do OCI ADK.
Desenvolva kits de ferramentas personalizados.
Configure, registre e execute um agente de IA que responda melhor com base no contexto.
Use o agente de IA para usar os serviços de chat do OCI Generative AI.
Reutilize esse aprendizado para desenvolver agentes semelhantes com serviços da OCI usando o OCI ADK.

Pré-requisitos

Instale uv: instale o uv usando o comando a seguir de acordo com o SO.

macOS/Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows:

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Criar um Ambiente Virtual: Navegue até o diretório do seu projeto e crie um ambiente virtual usando o comando uv.
```
uv venv
```
Ativar o Ambiente Virtual: Ative o ambiente virtual.
- macOS/Linux:
```
source .venv/bin/activate
```
- Windows:
```
.venv\Scripts\activate
```
Instale os pacotes necessários: instale os pacotes necessários usando o comando uv.
```
uv pip install oci "oci[adk]" rich pydantic docstring_parser
```
Certifique-se de que você tenha:
- Credenciais e configurações válidas do OCI. Para obter mais informações, consulte Configurando o Arquivo de Configuração.
- Políticas do Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management (OCI IAM) que permitem o acesso aos serviços do OCI Generative AI e o registro e o uso de pontos finais do agente.
- Um ponto final de agente do OCI disponível ou a capacidade de criar um.

Tarefa 1: Criar um Agente do OCI AI na Console do OCI

A Oracle Cloud Infrastructure AI Agent Platform (OCI AI Agent Platform) permite criar assistentes inteligentes que interpretam perguntas do usuário, planejam ações e chamam ferramentas (habilidades) personalizadas ou incorporadas em APIs da OCI. Cada ferramenta é empacotada como uma classe Python com métodos específicos, confirmando o sistema de registro de ferramentas do OCI ADK.

Faça log-in na Console do OCI, navegue até Agentes de IA Generativa e clique em Criar agente.
Na seção Informações básicas, digite um Nome e a mensagem de boas-vindas. A Instrução de roteamento será mantida em branco como parte deste tutorial. Clique em Próximo.
Na seção Adicionar ferramenta, não crie nenhuma ferramenta. Usaremos o OCI ADK para criá-lo.
Na seção Configurar ponto final do agente, selecione Guardas.
Clique em Criar Agente.

Principais conceitos:

Agente: O interpretador e o orquestrador com tecnologia de IA.
Ferramenta/kit de ferramentas: Uma classe com uma ou mais operações expostas ao agente (@tool).
Ponto final do agente: O recurso do OCI que fornece runtime e conectividade.
Cliente do agente: cliente Python para comunicação agente-ponto final.

Observação: Um agente pode rotear solicitações do usuário em vários kits de ferramentas (por exemplo, Oracle Cloud Guard, compartimentos) e compor operações em várias etapas conforme necessário.

Tarefa 2: Configurar o OCI ADK Localmente

Você criará classes Python definindo ferramentas para expor operações do Oracle Cloud Guard. Cada função é anotada com @tool e pode ser chamada com linguagem natural pelo agente.

Atualizar a Autenticação no Arquivo do Agente

Atualize o tipo de autenticação (auth_type), selecione a configuração profile e a region na qual o ponto final do agente do AI foi criado.
Atualize o OCID do ponto final (agent_endpoint_id) também em get_config.py.

Tarefa 3. Executar o AI Agent

Faça download do arquivo a seguir e salve-o no mesmo diretório.
Atualize a entrada no arquivo oci_ai_route.py de acordo com sua necessidade.
Execute o arquivo oci_ai_route.py usando o comando a seguir.
```
uv run oci_ai_route.py 
```
Com base no contexto, o modelo necessário é chamado e o conteúdo é gerado.

Observação: você pode usar o agent.run() do oci_ai_route.py adicionado ao seu webapp ou aplicativo para chamar esse agente.

Confirmações

Autor - Mukund Murali (Arquiteto de Nuvem Principal)

Mais Recursos de Aprendizado

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Título e Informações de Copyright

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