Hi 大家好

在本文中,我讲介绍我的应用 iris-AgenticAI .

代理式人工智能的兴起标志着人工智能与世界互动方式的变革性飞跃--从静态响应转变为动态、目标驱动的问题解决方式。参看 OpenAI’s Agentic SDK , OpenAI Agents SDK使您能够在一个轻量级、易用且抽象程度极低的软件包中构建代理人工智能应用程序。它是我们之前的代理实验 Swarm 的生产就绪升级版。

该应用展示了下一代自主人工智能系统,这些系统能够进行推理、协作,并以类似人类的适应能力执行复杂任务。

应用功能

  • Agent Loop 🔄 一个内置循环,可自主管理工具的执行,将结果发回 LLM,并迭代直至任务完成。
  • Python-First 🐍 利用本地 Python 语法(装饰器、生成器等)来协调和连锁代理,而无需外部 DSL。
  • Handoffs 🤝 通过在专业代理之间委派任务,无缝协调多代理工作流程。
  • Function Tools ⚒️ 用 @tool 修饰任何 Python 函数,可立即将其集成到代理的工具包中。
  • Vector Search (RAG) 🧠 原生集成向量存储(IRIS),用于 RAG 检索。
  • Tracing 🔍 内置跟踪功能,可实时可视化、调试和监控代理工作流(想想 LangSmith 的替代方案)。
  • MCP Servers 🌐 通过 stdio 和 HTTP 支持模型上下文协议(MCP),实现跨进程代理通信。
  • Chainlit UI 🖥️ 集成 Chainlit 框架,可使用最少的代码构建交互式聊天界面。
  • Stateful Memory 🧠 跨会话保存聊天历史、上下文和代理状态,以实现连续性和长期任务。

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InterSystems 开发者社区汇聚了 22,646 位出色的开发者
InterSystems IRIS 程序员可以在这里学习、分享、了解最新动态、成长,以及收获快乐!
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· 2 hr 前 阅读大约需 24 分钟
基于 Kubernetes 而非传统Mirror的IRIS 高可用部署

在本文中,我们将使用基于分布式存储的 Kubernetes 部署来构建一个 IRIS 的高可用配置,而不使用“传统的”IRIS Mirror。 这种部署将能够容忍与基础架构相关的故障,如节点、存储和可用区故障。 所描述的方法可以大大降低部署的复杂性,代价是 RTO的略微延长。

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· 2 hr 前 阅读大约需 1 分钟
一些 FHIR 互操作性适配器示例

各位开发者,大家好!

或许您不得不实现一些场景,这些场景不需要 FHIR 仓库但需要转发 FHIR 请求、管理响应,并且可能运行转换或在两者之间提取一些值。 在这里,您会找到一些可以使用 InterSystems IRIS For HealthHealthShare Health Connect 实现的示例。

在这些示例中,我使用了具有 FHIR 互操作性适配器HS.FHIRServer.Interop.Request 消息的互操作性生产配置。

第一个场景从头开始构建 FHIR 请求(可以来自文件,也可以来自 SQL 查询),然后将其发送到外部 FHIR 服务。图片

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