Ti presentiamo Kasal

I sistemi di IA agentiva vengono adottati da un numero crescente di organizzazioni. Aumentano la produttività e liberano le persone da attività ripetitive. Man mano che questi sistemi continuano a maturare e vengono messi in produzione, le aziende otterranno un enorme valore dalla loro capacità di operare in modo autonomo e di prendere decisioni migliori per nostro conto.

Tuttavia, con la crescente adozione dell'IA agentiva, stanno emergendo nuove sfide. Una di queste è la carenza di talenti qualificati. La creazione e la gestione di sistemi agentivi efficaci richiede una profonda competenza tecnica e la domanda di ingegneri IA esperti sta aumentando rapidamente. Un'altra sfida per gli esperti è la crescente difficoltà a rimanere al passo con la costante evoluzione di tecnologie, framework e strumenti in questo campo.

Kasal è stato creato per affrontare queste sfide. È una piattaforma basata su agenti che consente a utenti di diversi livelli di competenza di progettare, sviluppare e implementare efficaci sistemi di IA agentiva tramite un'intuitiva interfaccia visiva. I non esperti possono utilizzare l'intuitiva UI di Kasal per creare sofisticati sistemi di AI agentiva su misura per le loro esigenze specifiche. Gli esperti possono usare Kasal per start rapidamente e in seguito esportare i loro agenti in codice per una personalizzazione e uno sviluppo più approfonditi.

L'obiettivo di Kasal è democratizzare l'IA agentiva sia per gli esperti che per i non esperti negli ambienti aziendali.

Cos'è Kasal

Kasal è un framework UI-first per la progettazione, l'esecuzione e l'osservazione di flussi di lavoro con agente singolo e multi-agente. Anziché scrivere manualmente codice di orchestrazione complesso, è possibile trascinare e rilasciare gli agenti su un'area di disegno visiva o semplicemente descrivere ciò che si desidera tramite un assistente conversazionale. Kasal creerà automaticamente il flusso di lavoro per te. È quindi possibile connettere strumenti, eseguire agenti e osservarne il comportamento in tempo reale. Dietro le quinte, Kasal utilizza CrewAI, un framework Python open source per la creazione e l'orchestrazione di agenti di intelligenza artificiale, ma lo racchiude in un livello applicativo compatibile con Databricks che gestisce l'autenticazione, la distribuzione e il monitoraggio. Ciò significa che lo stesso flusso progettato visivamente può essere spostato in produzione con il minimo sforzo. Il flusso generato può anche essere esportato come codice, consentendo agli ingegneri dell'intelligenza artificiale di perfezionarlo o estenderlo ulteriormente, se necessario.

Perché Kasal è importante

Kasal offre tre funzionalità principali: un designer visivo di flussi di lavoro potenziato da agenti, un'integrazione profonda con Databricks e un toolkit estensibile che include server MCP, Genie, API personalizzate e connettori di dati.

• L'orchestrazione visiva rende agenti, passaggi di consegne e logica di ramificazione chiari e tangibili, semplificando la revisione con i non sviluppatori e l'audit successivo. Inoltre, gli agenti integrati in Kasal comprendono l'intento dell'utente quando definisce il tipo di agente che desidera creare e propongono un design ottimizzato in linea con le best practice dei settori industriali.
• Nativo per Databricks: Kasal può essere installato come un'app Databricks o è possibile accedervi tramite il Marketplace, consentendo agli utenti di ereditare l'autenticazione e la governance del workspace anziché gestire le proprie. Inoltre, i flussi generati da Kasal sfruttano in modo nativo le funzionalità di Databricks, rendendoli pronti per l'uso aziendale e per la produzione fin dall'inizio. Questi includono MLflow per la tracciabilità e il monitoraggio, Vector Search per la memoria, Databricks Apps per il servizio, Lakebase per la registrazione delle transazioni, l' autenticazione per conto dell'utente e altro ancora.
• Estensibilità: Kasal offre un supporto di prim'ordine per server MCP, Genie spaces, Agent Bricks, nonché per APIs personalizzate e connettori di dati. Può anche esportare il flusso come notebook, fornendo piena trasparenza sulla sua logica interna e consentendo agli ingegneri IA di estendere e perfezionare la soluzione oltre la versione iniziale con la massima flessibilità.

L'osservabilità live di Kasal fornisce un monitoraggio a doppio livello per i flussi di lavoro di intelligenza artificiale multi-agente. Attraverso il frontend di Kasal, gli utenti aziendali possono visualizzare le timeline di esecuzione che tengono traccia dello stato del flusso di lavoro, delle interazioni degli agenti e dell'avanzamento delle attività. Allo stesso tempo, l'integrazione del tracciamento di MLflow consente agli ingegneri dell'intelligenza artificiale di eseguire il debug delle prestazioni del modello, delle chiamate LLM e dei comportamenti degli agenti. Se implementato su Databricks Apps, Kasal utilizza l'autenticazione OBO di Databricks per l'isolamento degli utenti e la persistenza SQLite o Lakebase pronta per la produzione per attività operative agentive trasparenti.

Come iniziare a usare Kasal

Un tipico percorso utente inizia richiedendo a Kasal la specifica dell'agente che si desidera creare. Ad esempio, potresti chiedere: "Crea un piano che generi una presentazione per i nostri rappresentanti di vendita per vendere i nostri diversi prodotti su misura per i clienti". Kasal genererà quindi un piano strutturato, spesso gerarchico, utilizzando i suoi prompt e i modelli linguistici di grandi dimensioni.

In questo esempio, se il piano è in modalità sequenziale, gli agenti verranno eseguiti uno dopo l'altro in un ordine prestabilito. Tuttavia, se il piano è in modalità gerarchica, includerà un agente manager e diversi subagenti, ciascuno responsabile di compiti specifici: ad esempio, uno che recupera e analizza i dati dei clienti, un altro che recupera i dati dei prodotti, uno che combina entrambi per creare una storyline per la presentazione commerciale e un altro che genera una presentazione che riflette le informazioni dettagliate e la storyline.

È quindi possibile eseguire il piano per generare una presentazione del prodotto per un cliente specifico. Se si desidera modificare il flusso di lavoro, ad esempio sperimentando modelli o strumenti diversi, è possibile farlo facilmente tramite l'interfaccia utente di Kasal.

Se ritieni che il piano creato in Kasal possa essere utile ad altri, puoi registrarlo nel catalogo di Kasal, rendendolo disponibile per il riutilizzo e l'invio di prompt nelle sessioni future. Se desideri industrializzare il piano al di fuori di Kasal, puoi esportarne il codice e creare una pipeline di produzione attorno ad esso. Hai la massima flessibilità per estendere e integrare il piano nella tua architettura di soluzioni più ampia.

Cosa puoi creare con Kasal

Stiamo già vedendo utenti creare un'ampia gamma di agenti e sistemi di IA multi-agente con Kasal. Di seguito alcuni esempi:

• Pipeline di analisi dei dati: agenti che eseguono query, analizzano e visualizzano i dati
• Sistemi di generazione di contenuti: agenti collaborativi per la ricerca, la scrittura e la creazione di contenuti
• Automazione dei processi aziendali: flussi di lavoro intelligenti che si adattano e prendono decisioni
• Ricerca e sviluppo: agenti che raccolgono, sintetizzano e presentano informazioni dettagliate.

Oggi esistono due semplici percorsi per iniziare a usare Kasal:

• Installa dal Marketplace direttamente nella tua workspace Databricks (consigliato): una configurazione con un clic che aggiunge Kasal come app Databricks. Questo approccio ti consente di sfruttare l'interfaccia gestita, la governance integrata e gli aggiornamenti automatici. Vedi maggiori dettagli qui.
• Distribuisci da sorgente: clona il repository GitHub di Databricks Labs ed esegui lo script di distribuzione fornito. Questa opzione è ideale se desideri personalizzare o estendere Kasal per adattarlo alle tue esigenze specifiche.
• Guarda la serie su Kasal per scoprire nuove funzionalità e annunci.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale