Kagent: Agents de IA em clusters Kubernetes

Hoje vamos abordar um projeto que está em seu início, mas que traz uma ideia bem interessante: usar agentes de IA em clusters Kubernetes para automatização, solução de problemas e desafios na nuvem, criado especificamente para os times de DevOps/Engenharia de Plataformas. Esta ideia é o que está por trás do Kagent. Isso é feito usando os recursos de raciocínio e planejamento iterativo transformando insights de IA em ações, apoiando os times em desafios operacionais comuns ou complexos como degradação de desempenho de uma aplicação, automação de alertas, gerenciamento de implementações, entre outros. Componentes Principais O Kagent possui 4 componentes principais: ✔ Controller.: O controller é o controlador do Kubernetes para monitorar os recursos personalizados do Kagent e cria os recursos necessários para executar os agentes. ✔ UI.: O UI é a interface web fácil de usar para gerenciar os agentes e ferramentas. ✔ Engine.: O engine é formado por uma aplicação Python que executa os agentes e ferramentas. O engine é construído usando o Autogen. ✔ CLI.: A preferida dos usuários, o CLI é a ferramenta de linha de comando que permite gerenciar os agentes e as ferramentas de forma otimizada e flexível. Agora que conhecemos a arquitetura do Kagent, vamos conhecer os conceitos principais por trás dele. Conceitos Principais O Kagent utiliza-se de 2 conceitos: Agentes e Ferramentas, ambos são recursos personalizados do Kubernetes, tornando os fáceis de gerenciar e modificar. Agentes.: São o principal componente do Kagent, sendo um conjunto de ferramentas, uma configuração de modelo e um prompt do sistema. Ferramentas.: São quaisquer ferramenta externa que pode ser usada em um agente. Definidas como recurso personalizado do Kubernetes, ela pode ser usada por vários agentes. Além dos conceitos, o Kagent tem os seguintes príncipios: ✔ Kubernetes Nativo.: Criado para ser fácil de entender e usar, fornecendo uma maneira flexível e poderosa para criação e gerenciamento de agentes de IA. ✔ Flexível.: O Kagent é criado para ser flexível, adaptativo para qualquer caso de uso de agente de IA. ✔ Extensível.: Permite que o usuário adicione suas próprias ferramentas e agentes. ✔ Observável.: Projetado para que seja fácil de monitorar os agentes e ferramentas usando as estruturas de monitoramento mais comuns, o Kagent facilita o trabalho dos times para monitorar o uso das cargas de trabalho dos agentes em clusters Kubernetes. ✔ Declarativo.: O Kagent foi desenvolvido para ser declarativo, permitindo que as definições dos agentes e das ferramentas possam ser feitas em um arquivo YAML. ✔ Testável.: Este ponto é importante para os agentes de IA e aplicações baseadas, pois o Kagent foi criado para ser testado e depurado de forma rápida e fácil, dando aos times agilidade na identificação e solução de problemas. Por ser um projeto novo, o Kagent segue em constante evolução e estão previstas melhorias em observabilidade, testes, tempo de execução e ferramentas. Vale a pena ficar de olho neste projeto que promete trazer muitos benefícios para os times de DevOps/Engenharia de Plataformas.

Apr 12, 2025 - 05:21

Kagent: Agents de IA em clusters Kubernetes

Hoje vamos abordar um projeto que está em seu início, mas que traz uma ideia bem interessante: usar agentes de IA em clusters Kubernetes para automatização, solução de problemas e desafios na nuvem, criado especificamente para os times de DevOps/Engenharia de Plataformas. Esta ideia é o que está por trás do Kagent.

Isso é feito usando os recursos de raciocínio e planejamento iterativo transformando insights de IA em ações, apoiando os times em desafios operacionais comuns ou complexos como degradação de desempenho de uma aplicação, automação de alertas, gerenciamento de implementações, entre outros.

Componentes Principais

O Kagent possui 4 componentes principais:

✔ Controller.: O controller é o controlador do Kubernetes para monitorar os recursos personalizados do Kagent e cria os recursos necessários para executar os agentes.
✔ UI.: O UI é a interface web fácil de usar para gerenciar os agentes e ferramentas.
✔ Engine.: O engine é formado por uma aplicação Python que executa os agentes e ferramentas. O engine é construído usando o Autogen.
✔ CLI.: A preferida dos usuários, o CLI é a ferramenta de linha de comando que permite gerenciar os agentes e as ferramentas de forma otimizada e flexível.

Agora que conhecemos a arquitetura do Kagent, vamos conhecer os conceitos principais por trás dele.

Conceitos Principais

O Kagent utiliza-se de 2 conceitos: Agentes e Ferramentas, ambos são recursos personalizados do Kubernetes, tornando os fáceis de gerenciar e modificar.

Agentes.: São o principal componente do Kagent, sendo um conjunto de ferramentas, uma configuração de modelo e um prompt do sistema.
Ferramentas.: São quaisquer ferramenta externa que pode ser usada em um agente. Definidas como recurso personalizado do Kubernetes, ela pode ser usada por vários agentes.

Além dos conceitos, o Kagent tem os seguintes príncipios:

✔ Kubernetes Nativo.: Criado para ser fácil de entender e usar, fornecendo uma maneira flexível e poderosa para criação e gerenciamento de agentes de IA.

✔ Flexível.: O Kagent é criado para ser flexível, adaptativo para qualquer caso de uso de agente de IA.

✔ Extensível.: Permite que o usuário adicione suas próprias ferramentas e agentes.

✔ Observável.: Projetado para que seja fácil de monitorar os agentes e ferramentas usando as estruturas de monitoramento mais comuns, o Kagent facilita o trabalho dos times para monitorar o uso das cargas de trabalho dos agentes em clusters Kubernetes.

✔ Declarativo.: O Kagent foi desenvolvido para ser declarativo, permitindo que as definições dos agentes e das ferramentas possam ser feitas em um arquivo YAML.

✔ Testável.: Este ponto é importante para os agentes de IA e aplicações baseadas, pois o Kagent foi criado para ser testado e depurado de forma rápida e fácil, dando aos times agilidade na identificação e solução de problemas.

Por ser um projeto novo, o Kagent segue em constante evolução e estão previstas melhorias em observabilidade, testes, tempo de execução e ferramentas.
Vale a pena ficar de olho neste projeto que promete trazer muitos benefícios para os times de DevOps/Engenharia de Plataformas.