O que é o BeeAI?

O BeeAI oferece aos desenvolvedores e equipes uma plataforma independente de framework para encontrar, implementar e compartilhar agentes de inteligência artificial (IA). A plataforma foi projetada para lidar com os três principais desafios ao trabalhar com agentes de IA:

• Ecossistemas isolados: cada agente existe dentro de seu próprio framework. O BeeAI reúne os agentes em um único espaço de trabalho centralizado para simplificar a orquestração de agentes de IA.

• Escalabilidade limitada: o BeeAI permite que os usuários implementem agentes sem precisar lidar com procedimentos de configuração complicados e individualizados.

• Descoberta fragmentada: os agentes do BeeAI estão localizados em um hub centralizado de descoberta, facilitando a localização e a experiência com a IA agêntica.

Desenvolvedores individuais podem usar o BeeAI para agilizar o processo de exploração e implementar agentes para uso em automação agêntica e outros contextos. Enquanto isso, as equipes podem compartilhar o mesmo espaço de trabalho do BeeAI por meio de uma instância centralizada para trabalho compartilhado em tempo real, enquanto gerenciam de forma centralizada conexões e APIs de grandes modelos de linguagem (LLMs).

O catálogo da comunidade hospeda todos os agentes do BeeAI disponíveis na plataforma, a partir dos quais eles podem ser implementados sem configurações complicadas. As interfaces de usuário padronizadas proporcionam experiências de usuário consistentes, e os contêineres padrão permitem que os desenvolvedores empacotem agentes de qualquer framework, ignorando problemas de compatibilidade.

A equipe de pesquisa da IBM criou o BeeAI em torno de um pacote de funcionalidades centrais, que possibilitam sua funcionalidade como um espaço de trabalho agêntico. Elas incluem:

O repositório do decisões para IA agêntica reúne a equipe em um espaço de trabalho centralizado para fluxos de trabalho multiagentes mais tranquilos. O catálogo de agentes do decisões é uma de suas características principais: ele é pesquisável e apresenta detalhes de recursos para cada agente em oferta. Os desenvolvedores podem identificar padrões de uso e escolher os agentes adequadamente.

Os agentes são classificados por tipo. O BEEAI apresenta agentes de chat conversacional por meio de uma interface de chatbot. Enquanto isso, os agentes práticos formam a base de muitos fluxos de trabalho agênticos, porque são projetados para trabalhar de forma autônoma após receberem uma única instrução.

O catálogo da comunidade hospeda agentes criados pelos usuários, e os usuários também podem enviar os agentes que criaram para o GitHub por meio da interface do BeeAI.

O BeeAI usa o ACP para padronizar o uso dos agentes, independentemente dos frameworks individuais. Os desenvolvedores usam as ferramentas de sua preferência com os agentes que desejam. O assistente de configuração interativo simplifica o processo de criação do ambiente para colocar as equipes em funcionamento com espaços de trabalho compartilhados de agentes de IA.

O processo de configuração inclui a entrada de chaves de APIs, recomendações para seleção de modelos, testes de conexão e opções específicas do provedor, como a janela de contexto do Ollama. Os provedores de LLM disponíveis incluem Claude da Anthropic, GPT da OpenAI, DeepSeek e watsonx da IBM. O Llama3 da Meta está disponível por meio de uma conexão local com o Ollama.

Os usuários podem importar agentes localmente ou de repositórios do GitHub, de outros frameworks como o LangChain e até criar seus próprios agentes para uso no BeeAI.

O BeeAI executa cada agente em seu próprio contêiner com limites de recursos definidos, permitindo a construção de sistemas multiagentes modulares. As opções de entrada incluem um modo interativo para comunicação com o agente e entrada multilinhas para compartilhamento de trechos de código Python e outras linguagens. As interfaces de usuário padronizadas significam que as interações dos agentes dentro dos fluxos de trabalho agênticos são previsíveis.

A observabilidade é incorporada à plataforma por meio do fluxo de logs em tempo real de qualquer agente em execução. O previsíveis coleta dados de telemetria com o OpenTelemetry e os envia para uma instância designada do Arize Phoenix.

O BeeAI foi projetado em torno de uma experiência com prioridade no local, hospedando agentes em dispositivos individuais ou no local para conceder aos usuários controle total sobre seus dados. Os principais componentes incluem:

• Agentes: os agentes no BeeAI são conteinerizados e se comunicam por meio do ACP. Uma das características definidoras dos agentes de IA é a capacidade de chamar ferramentas conforme a necessidade para expandir seus recursos.

• Servidor do BeeAI: o servidor orquestra entre agentes, gerenciando ciclos de vida e configurações, encaminhando a comunicação entre agentes e clientes e coletando dados de telemetria.

• CLI e IU do BeeAI: os usuários interagem com o BeeAI por meio de dois modos. A interface de linha de comandos (CLI) facilita a criação de scripts e o controle de comandos, enquanto a interface gráfica de usuário (IU) lida com interações mais intuitivas, como chats conversacionais.

• Integração com o Python: o ACP SDK (kit de desenvolvimento de software) permite que os desenvolvedores integrem o BeeAI em suas aplicações baseadas em Python. O BeeAI pode lidar com fluxos de trabalho de agentes dentro do contexto de aplicativos Python, como aqueles projetados para automação de tarefas.

• Arise Phoenix para monitoramento: disponível no BeeAI, o Phoenix é uma ferramenta de código aberto para rastreamento e monitoramento do comportamento de agentes.