Creare un sistema multi-agente con Weaviate
Stiamo costruendo un sistema multi-agente con Weaviate perché è un database impressionante ottimizzato per gestire la ricerca vettoriale e le query semantiche. Con la sua capacità di memorizzare e recuperare dati in modo efficiente, diventa una parte cruciale di qualsiasi applicazione moderna. Quindi, come crea Weaviate un sistema multi-agente esattamente? Entriamo nei dettagli.
Requisiti
- Go 1.18+
- Docker 20.10+
- Python 3.9+
- Weaviate v1.19.0
- Conoscenze di base delle API REST
Passo 1: Configurare Weaviate con Docker
Per iniziare, configureremo Weaviate utilizzando Docker. So che alcuni di voi potrebbero pensare, “Ancora Docker? Davvero?” ma rimane il modo più semplice per far partire tutto.
docker run -p 8080:8080 \
-e WEAVIATE_HOST=localhost \
-e AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED=true \
--name weaviate \
semitechnologies/weaviate:1.19.0
Perché farlo? Eseguire Weaviate in un container lo isola e ti consente di iniziare a usarlo quasi immediatamente senza preoccuparti di problemi di ambiente locale. Tuttavia, non dimenticare di monitorare i log del container! Puoi farlo usando:
docker logs -f weaviate
Se ricevi un errore che dice “Impossibile avviare il container,” assicurati di controllare la tua installazione e configurazione di Docker. Una volta ho passato ore a cercare di capire perché un container non si avviasse, solo per scoprire che Docker non stava funzionando.
Passo 2: Configurare lo Schema per il sistema multi-agente
Successivamente, creiamo uno schema per il nostro sistema multi-agente. Pensa a uno schema come al progetto della tua struttura dati.
import requests
url = "http://localhost:8080/v1/schema"
data = {
"classes": [{
"class": "Agent",
"properties": [{
"name": "name",
"dataType": ["string"]
}, {
"name": "role",
"dataType": ["string"]
}]
}]
}
response = requests.post(url, json=data)
if response.status_code == 200:
print("Schema creato con successo.")
else:
print("Errore:", response.json())
Questo inizializza una classe `Agent` con proprietà per `name` e `role`. La sfida qui è nei modi in cui vengono costruiti i tipi di dati. Etichettare in modo errato il tipo di dato porta a errori che potrebbero farti pensare che il tuo codice sia rotto. Fai attenzione alla risposta dell’API.
Passo 3: Inserire agenti in Weaviate
Ora che abbiamo impostato il nostro schema, è tempo di aggiungere alcuni agenti. Qui avviene la magia.
agents = [
{"name": "Agent A", "role": "Researcher"},
{"name": "Agent B", "role": "Analyst"},
]
url = "http://localhost:8080/v1/objects"
for agent in agents:
response = requests.post(url, json={"class": "Agent", "properties": agent})
if response.status_code == 201:
print(f"{agent['name']} aggiunto.")
else:
print("Errore:", response.json())
Usa questo snippet per inserire agenti in batch. Potresti incontrare problemi con inserimenti duplicati o nomi di proprietà errati. Fai attenzione! Ho accidentalmente causato duplicati che hanno distorto i miei risultati. Nessuno vuole lavorare con l’Agente A due volte!
Passo 4: Interrogare gli agenti
Avere gli agenti nel database va bene, ma come recuperiamo le informazioni? Ecco dove entra in gioco l’interrogazione.
query = """
{
Get {
Agent {
name
role
}
}
}
"""
response = requests.post("http://localhost:8080/v1/graphql", json={"query": query})
if response.status_code == 200:
data = response.json()
for agent in data['data']['Get']['Agent']:
print(f"Nome: {agent['name']}, Ruolo: {agent['role']}")
else:
print("Errore:", response.json())
Questa query GraphQL recupera tutti gli agenti. Se la query fallisce, assicurati che il tuo schema corrisponda a ciò che stai cercando di accedere. È comune dimenticare di aggiornare lo schema che causa il ritorno di query che non restituiscono nulla. Ho perso il conto di quante volte ho provato a interrogare solo per rendermi conto di aver eseguito una versione diversa dello schema.
Cosa considerare
Ecco alcune cose da considerare che molti tutorial trascurano:
- Problemi di versioning: L’evoluzione dello schema di Weaviate non è perfetta. Se cambi il tuo schema, ricrea le classi con attenzione, o potresti perdere dati.
- Tipi e proprietà: Essere incoerenti con i tipi di proprietà porta a errori frustranti. Controlla sempre il tuo schema e le voci di dati prima di eseguire interrogazioni.
- Gestione degli errori: Non tutti gli errori dell’API sono autoesplicativi. Usa ampiamente l’output di debug per capire cosa sta andando storto.
- Formato dei dati: Quando invii dati, assicurati che siano nel formato corretto, particolarmente con le date o i tipi di dati annidati. Le discrepanze significano tempo perso a inseguire strade sbagliate.
- Problemi di scalabilità: Le prestazioni potrebbero degradare con troppi agenti o query. Monitora le tue risorse Docker. Una volta ho portato il mio laptop in ginocchio con un semplice ciclo di query inefficaci!
Esempio di codice completo
Combinando tutti i nostri passaggi, ecco il codice completo e funzionante per garantire che tu abbia un sistema multi-agente funzionante.
import requests
# Passo 1: Configura Weaviate con Docker
# (Esegui il comando docker precedente nel tuo CLI)
# Passo 2: Configura Schema
schema_url = "http://localhost:8080/v1/schema"
schema_data = {
"classes": [{
"class": "Agent",
"properties": [{
"name": "name",
"dataType": ["string"]
}, {
"name": "role",
"dataType": ["string"]
}]
}]
}
requests.post(schema_url, json=schema_data)
# Passo 3: Inserisci Agenti
agents = [
{"name": "Agent A", "role": "Researcher"},
{"name": "Agent B", "role": "Analyst"},
]
insert_url = "http://localhost:8080/v1/objects"
for agent in agents:
requests.post(insert_url, json={"class": "Agent", "properties": agent})
# Passo 4: Interroga Agenti
query = """
{
Get {
Agent {
name
role
}
}
}
"""
response = requests.post("http://localhost:8080/v1/graphql", json={"query": query})
if response.status_code == 200:
data = response.json()
for agent in data['data']['Get']['Agent']:
print(f"Nome: {agent['name']}, Ruolo: {agent['role']}")
else:
print("Errore:", response.json())
Cosa c’è dopo
Dopo aver stabilito il tuo sistema multi-agente, considera di espandere le funzionalità. Integra un sistema di messaggistica in tempo reale tra gli agenti, o inizia a collegare azioni tra agenti utilizzando un motore di orchestrazione. È gratificante vedere le interazioni prendere vita.
FAQ
Come posso risolvere problemi con Weaviate?
Inizia controllando i log usando Docker. Inoltre, assicurati che i tuoi endpoint API rispondano come previsto. La connettività Internet o le impostazioni del firewall possono a volte interferire con le chiamate di rete.
Posso eseguire Weaviate su un provider cloud?
Assolutamente! Weaviate può essere distribuito su AWS, GCP o Azure utilizzando Docker o le offerte di servizi gestiti ufficiali. Fai solo attenzione alla tua bolletta del cloud, o finirai per piangere come è successo a me!
Weaviate è adatto per carichi di lavoro di produzione?
Può esserlo se configurato correttamente, ma devi assicurarti che siano in atto monitoraggi, scalabilità e backup appropriati. Testare nel tuo ambiente aiuta a evitare sorprese.
Fonti di dati
Ultimo aggiornamento 30 marzo 2026. Dati forniti da documenti ufficiali e benchmark della comunità.
🕒 Published: