AI Agents με παραδοσιακά microservices σε μια εφαρμογή

AI Agents με παραδοσιακά microservices

Πολλές ομάδες έχουν ήδη επενδύσει σε αρχιτεκτονική με microservices και τώρα θέλουν να αξιοποιήσουν AI Agents. Το δίλημμα συχνά είναι αν πρέπει να ξαναγραφτεί η εφαρμογή γύρω από τον agent ή αν μπορεί ο agent να ενσωματωθεί στον υπάρχοντα κόσμο με ελεγχόμενο τρόπο.

Στην πράξη, ο πιο ρεαλιστικός δρόμος είναι να δεις τον AI agent σαν έξυπνο orchestrator που μιλάει με τα microservices σου, όχι σαν αντικατάσταση όλης της αρχιτεκτονικής.

Τι σημαίνει στην πράξη AI Agents με παραδοσιακά microservices

Οταν μιλάμε για AI Agents με παραδοσιακά microservices, συνήθως εννοούμε ότι

• η επιχειρησιακή λογική και τα δεδομένα παραμένουν στα microservices
• ο agent χρησιμοποιεί τα APIs αυτών των services σαν εργαλεία
• η ευθύνη για ασφάλεια, consistency και permissions παραμένει στην υπάρχουσα αρχιτεκτονική
• ο agent αναλαμβάνει κυρίως κατανόηση φυσικής γλώσσας, επιλογή βημάτων και σύνθεση απαντήσεων

Με αυτό τον τρόπο μπορείς να προσθέσεις ευφυΐα στην εμπειρία χρήστη ή στα εσωτερικά workflows, χωρίς να θυσιάζεις σταθερότητα και έλεγχο.

Βασικά patterns ενσωμάτωσης AI Agents και microservices

Υπάρχουν μερικά επαναλαμβανόμενα αρχιτεκτονικά σενάρια όταν συνδυάζεις AI Agents με παραδοσιακά microservices.

Agent ως έξυπνος orchestrator μπροστά από τα microservices

Σε αυτό το pattern ο agent στέκεται ανάμεσα στον χρήστη και στα services σου.

• ο χρήστης μιλάει σε φυσική γλώσσα στον agent
• ο agent μεταφράζει το αίτημα σε κλήσεις προς συγκεκριμένα microservices μέσα από ένα API gateway
• συνδυάζει τα αποτελέσματα και επιστρέφει τελική απάντηση ή αναφορά στον χρήστη

Είναι χρήσιμο όταν θέλεις ένα ενιαίο conversational interface πάνω από πολλές υπηρεσίες, όπως σε customer support, εσωτερικά admin panels ή εργαλεία analytics.

Agent ως sidecar δίπλα σε ένα συγκεκριμένο microservice

Εδώ δεν βάζεις έναν κεντρικό agent για όλη την εφαρμογή, αλλά μικρούς εξειδικευμένους agents κοντά σε κάθε service.

• κάθε microservice παραμένει υπεύθυνο για τα βασικά endpoints
• ένας τοπικός agent αναλαμβάνει πιο σύνθετες λειτουργίες, όπως ανάλυση logs, δημιουργία reports ή αυτόματες απαντήσεις σε αιτήματα
• το sidecar agent μιλάει μόνο με το δικό του service και ίσως με λίγες ακόμη καλά καθορισμένες υπηρεσίες

Αυτό είναι πιο ασφαλές και προβλέψιμο, γιατί περιορίζεις τον κάθε agent σε ένα μικρό domain.

Agents σε event driven αρχιτεκτονική

Σε συστήματα με message broker και events, μπορείς να βάλεις agents που αντιδρούν σε γεγονότα.

• services δημοσιεύουν events για παραγγελίες, σφάλματα, αλλαγές κατάστασης
• ένας agent συνδρομητής αναλύει τα events, εντοπίζει patterns, προτείνει ενέργειες ή δημιουργεί ειδοποιήσεις
• σε πιο προχωρημένες υλοποιήσεις μπορεί να πυροδοτεί εργαλεία που καλούν άλλα services

Είναι ιδανικό για monitoring, προγνωστική ανάλυση ή αυτοματοποιημένα playbooks που μέχρι τώρα εκτελούσαν άνθρωποι.

Πώς ορίζεις εργαλεία για τον agent πάνω από τα microservices

Αν έχεις ήδη REST ή gRPC APIs, μπορείς να τα εκθέσεις στον agent ως εργαλεία υψηλότερου επιπέδου. Αντί να του δώσεις ωμά endpoints, ορίζεις εργαλεία που αντιστοιχούν σε επιχειρησιακές πράξεις.

• εργαλείο δημιουργίας παραγγελίας αντί για ωμή κλήση σε endpoint δημιουργίας παραγγελίας
• εργαλείο υπολογισμού κόστους αποστολής αντί για σειρά από χαμηλού επιπέδου κλήσεις
• εργαλείο αναζήτησης συναλλαγών πελάτη αντί για πολλά queries σε διαφορετικά services

Ο agent δεν χρειάζεται να γνωρίζει εσωτερικά schemas. Βλέπει μόνο καλά ορισμένες ενέργειες με σαφή όρια.

Σχεδιασμός ορίων και ασφάλειας

Το μεγαλύτερο ρίσκο όταν συνδέεις AI Agents με παραδοσιακά microservices είναι να δώσεις υπερβολικά πολλά δικαιώματα σε ένα σύστημα που δεν είναι απόλυτα προβλέψιμο.

Μερικές πρακτικές αρχές

• περιορισμός εργαλείων που βλέπει ο agent, όχι πλήρη πρόσβαση σε όλο το API
• αρχική read only φάση, όπου ο agent μπορεί μόνο να διαβάζει δεδομένα
• σταδιακή προσθήκη ενεργειών που αλλάζουν κατάσταση, με καλά ορισμένους κανόνες
• ρητοί έλεγχοι permissions στον API gateway, όχι μόνο στο επίπεδο agent
• λεπτομερές logging σε κάθε κλήση που προέρχεται από τον agent

Χρειάζεσαι επίσης σαφή πολιτική για το πότε ο agent πρέπει να ζητάει επιβεβαίωση από άνθρωπο πριν εκτελέσει μια ενέργεια που έχει συνέπειες.

Παράδειγμα επιπέδων εμπιστοσύνης σε AI Agents με παραδοσιακά microservices

Μπορείς να σκεφτείς την εξέλιξη ενός agent σε επίπεδα εμπιστοσύνης.

• επίπεδο 0 ο agent απαντά μόνο με βάση κείμενα ή τεκμηρίωση χωρίς κλήσεις σε APIs
• επίπεδο 1 ο agent κάνει μόνο αναγνώσεις από microservices και συνθέτει απαντήσεις
• επίπεδο 2 ο agent προτείνει ενέργειες και γράφει προσχέδια, αλλά χρειάζεται έγκριση ανθρώπου για εκτέλεση
• επίπεδο 3 ο agent εκτελεί μόνο χαμηλού ρίσκου ενέργειες αυτόνομα, όπως ενημέρωση προτιμήσεων χρήστη
• επίπεδο 4 ο agent μπορεί να διαχειριστεί πιο κρίσιμες ενέργειες, αλλά με αυστηρά guardrails και monitoring

Κάθε μετάβαση επιπέδου πρέπει να βασίζεται σε μετρήσεις και testing, όχι σε διαίσθηση.

Παράδειγμα αρχιτεκτονικής σε εφαρμογή με παραγγελίες

Φαντάσου μια εφαρμογή με services για παραγγελίες, πληρωμές, αποθέματα και αποστολές. Θέλεις έναν agent που να βοηθά το support ή τους πελάτες.

Μια ρεαλιστική αρχιτεκτονική είναι

• API gateway που εκθέτει στον agent ενοποιημένα endpoints για παραγγελίες και πελάτες
• εργαλεία στη μεριά του agent που αντιστοιχούν σε επιχειρησιακές λειτουργίες, όπως εμφάνισε όλες τις ανοιχτές παραγγελίες για έναν πελάτη ή ενημέρωσε τη διεύθυνση αποστολής σε ανοιχτή παραγγελία
• agent που αναλύει φυσική γλώσσα, αποφασίζει ποια εργαλεία πρέπει να καλέσει και σε ποια σειρά
• logs που κρατάνε trace από το user prompt, τις κλήσεις εργαλείων και την τελική απάντηση

Στην αρχή μπορείς να ενεργοποιήσεις μόνο λειτουργίες ανάγνωσης για εξυπηρέτηση, όπως ενημέρωση κατάστασης παραγγελίας. Αργότερα προσθέτεις αλλαγές διεύθυνσης ή ακυρώσεις με επιβεβαίωση.

Διασύνδεση με υπάρχον DevOps και monitoring

Οι AI Agents με παραδοσιακά microservices προσθέτουν ένα νέο επίπεδο πολυπλοκότητας, αλλά καλό είναι να τους εντάξεις στα ίδια εργαλεία παρακολούθησης που ήδη έχεις.

• metrics για latency και ποσοστά επιτυχίας στις κλήσεις εργαλείων
• tracing για να βλέπεις την πλήρη διαδρομή από user input μέχρι τα επιμέρους services
• alerts όταν ένα εργαλείο αποτυγχάνει συχνά ή όταν ο agent κάνει υπερβολικά πολλές κλήσεις σε ένα service
• καταγραφή του reasoning σε ασφαλές σημείο, ώστε να μπορείς να αναλύεις γιατί πάρθηκε μια συγκεκριμένη απόφαση

Ετσι η ομάδα σου μπορεί να αντιμετωπίζει τον agent σαν ακόμη ένα κομμάτι της υποδομής, με ανάλογο έλεγχο και υπευθυνότητες.

Πώς να ξεκινήσεις σε μια υπάρχουσα εφαρμογή microservices

Αν έχεις ήδη παραγωγική εφαρμογή, δεν χρειάζεται να πας κατευθείαν σε πλήρως αυτόνομους agents. Μπορείς να κινηθείς σταδιακά.

• επίλεξε ένα μόνο workflow, ιδανικά read only, όπου ο agent μπορεί να προσφέρει αξία, όπως απαντήσεις σε συχνές ερωτήσεις για δεδομένα που υπάρχουν στα services
• σχεδίασε ένα μικρό σετ εργαλείων πάνω από το API, με καθαρά όρια και logging
• χτίσε τον agent με σαφές system prompt, ρόλους και οδηγίες για το πότε δεν πρέπει να αναλάβει δράση
• τρέξε εσωτερικές δοκιμές με την ομάδα σου πριν το ανοίξεις σε πραγματικούς χρήστες
• μέτρα latency, κόστος και συχνότητα σφαλμάτων
• μόνο όταν είσαι ευχαριστημένος, πρόσθεσε περισσότερα workflows ή περιορισμένες ενέργειες που αλλάζουν δεδομένα