Стварыце новага агента штучнага інтэлекту

Пункт прызначэння ZeroOps: выкарыстанне штучнага інтэлекту Agentic для аўтаматызаванага кіравання жыццёвым цыклам API

Уводзіны

Ландшафт распрацоўкі праграмнага забеспячэння перажывае значную трансфармацыю, абумоўленую ўсё большым прыняццем штучнага інтэлекту (AI), машыннага навучання (ML) і тэхналогій аўтаматызацыі. Адной з ключавых абласцей, дзе гэтыя тэхналогіі аказваюць значны ўплыў, з'яўляецца кіраванне жыццёвым цыклам API. У гэтым артыкуле мы вывучым скрыжаванне ZeroOps, агентаў штучнага інтэлекту і кіравання жыццёвым цыклам API з выкарыстаннем такіх інструментаў аркестроўкі, як DSPy і LangChain, з упорам на перадавую архітэктуру праграмнага забеспячэння і мадэрнізацыю DevOps.

Што такое ZeroOps?

ZeroOps - гэта парадыгма распрацоўкі праграмнага забеспячэння, якая накіравана на ліквідацыю неабходнасці выканання ручных аперацый і задач па тэхнічным абслугоўванні. Ён заснаваны на канцэпцыі «агентнага штучнага інтэлекту», дзе агенты штучнага інтэлекту выкарыстоўваюцца для аўтаматызацыі задач, прыняцця рашэнняў і дзеянняў ад імя людзей. У кантэксце кіравання жыццёвым цыклам API ZeroOps дазваляе ствараць API-інтэрфейсы з самааднаўленнем, самааптымізацыяй і самамасштабаваннем, якія могуць адаптавацца да зменлівых патрабаванняў і асяроддзя.

Кіраванне жыццёвым цыклам AI і API Agentic

Agentic AI з'яўляецца ключавым фактарам ZeroOps у кіраванні жыццёвым цыклам API. Агенты AI можна выкарыстоўваць для аўтаматызацыі такіх задач, як:

Разгортванне API: агенты штучнага інтэлекту могуць аўтаматызаваць разгортванне API у розных асяроддзях, уключаючы распрацоўку, тэставанне, пастаноўку і вытворчасць.
Маніторынг API: агенты штучнага інтэлекту могуць кантраляваць API на прадмет прадукцыйнасці, бяспекі і іншых праблем і пры неабходнасці прымаць меры па выпраўленні.
Аптымізацыя API: агенты AI могуць аналізаваць схемы выкарыстання API і аптымізаваць прадукцыйнасць, маштабаванасць і бяспеку API.
Бяспека API: агенты штучнага інтэлекту могуць выяўляць і рэагаваць на пагрозы бяспекі, такія як узлом ключа API або несанкцыянаваны доступ.

Інструменты аркестроўкі: DSPy і LangChain

DSPy і LangChain - гэта два папулярныя інструменты аркестроўкі, якія дазваляюць ствараць агентскія сістэмы штучнага інтэлекту для кіравання жыццёвым цыклам API. Абодва інструменты забяспечваюць гнуткую і маштабаваную структуру для стварэння агентаў штучнага інтэлекту, якія могуць аўтаматызаваць задачы, прымаць рашэнні і выконваць дзеянні.

DSPy

DSPy - гэта інструмент аркестроўкі на аснове Python, які забяспечвае просты і інтуітыўна зразумелы API для стварэння агентаў штучнага інтэлекту. DSPy дазваляе распрацоўшчыкам ствараць агентаў штучнага інтэлекту, якія могуць узаемадзейнічаць з рознымі сістэмамі, уключаючы API, базы дадзеных і чэргі абмену паведамленнямі.

LangChain

LangChain - гэта інструмент аркестроўкі на аснове Rust, які забяспечвае больш пашыраную і гнуткую структуру для стварэння агентаў штучнага інтэлекту. LangChain дазваляе распрацоўшчыкам ствараць агентаў штучнага інтэлекту, якія могуць узаемадзейнічаць з рознымі сістэмамі, уключаючы API, базы дадзеных і чэргі абмену паведамленнямі, а таксама дае шэраг функцый для стварэння больш складаных сістэм штучнага інтэлекту.

Практычны прыклад: аўтаматызацыя разгортвання API з DSPy

Вось просты прыклад таго, як выкарыстоўваць DSPy для аўтаматызацыі разгортвання API:

імпарт dspy


агент = dspy.Agent()

# Вызначэнне сцэнарыя разгортвання
def deploy_api():
    # Разгарніце API у асяроддзі распрацоўкі
    agent.deploy_api("dev")

# Вызначце трыгер разгортвання
трыгер = dspy.Trigger("deploy_api", deploy_api)

# Запусціце агент AI
agent.start()

# Запусціце сцэнар разгортвання
трыгер.трыгер()

Гэты код стварае новы агент штучнага інтэлекту, вызначае сцэнарый разгортвання, які разгортвае API у асяроддзі распрацоўкі, і вызначае трыгер разгортвання, які запускае сцэнарый разгортвання, калі адбываецца пэўная падзея.

Топ-5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў

Вось 5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў для DSPy і LangChain:

DSPy

agent.deploy_api(env): разгортвае API у вызначаным асяроддзі.
agent.monitor_api(): Кантралюе API на прадукцыйнасць, бяспеку і іншыя праблемы.
agent.optimize_api(): аптымізуе прадукцыйнасць, маштабаванасць і бяспеку API.
agent.security_check(): правярае API на наяўнасць пагроз бяспекі.
agent.trigger(trigger_name, func): Запускае пэўную функцыю, калі адбываецца пэўная падзея.

LangChain

agent.deploy_api(env): разгортвае API у вызначаным асяроддзі.
agent.monitor_api(): Кантралюе API на прадукцыйнасць, бяспеку і іншыя праблемы.
agent.optimize_api(): аптымізуе прадукцыйнасць, маштабаванасць і бяспеку API.
agent.security_check(): правярае API на наяўнасць пагроз бяспекі.
agent.trigger(trigger_name, func): Запускае пэўную функцыю, калі адбываецца пэўная падзея.

Візуалізацыя

Вось візуалізацыя агентскай сістэмы штучнага інтэлекту для кіравання жыццёвым цыклам API з выкарыстаннем DSPy і LangChain:

{
  "тып": "бар",
  "дадзеныя": {
    "labels": ["Разгортванне", "Маніторынг", "Аптымізацыя", "Бяспека"],
    "наборы дадзеных": [
      {
        "label": "DSPy",
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "дадзеныя": [10, 15, 7, 12]
      },
      {
        "label": "LangChain",
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "дадзеныя": [8, 12, 9, 10]
      }
    ]
  },
  "параметры": {
    "назва": {
      "дысплей": праўда,
      "text": "Сістэма Agentic AI для кіравання жыццёвым цыклам API"
    },
    "шалі": {
      "yAxes": [
        {
          "цікі": {
            "beginAtZero": праўда
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Гэтая дыяграма паказвае прадукцыйнасць DSPy і LangChain у розных задачах, уключаючы разгортванне, маніторынг, аптымізацыю і бяспеку.

Выснова

У гэтым артыкуле мы даследавалі ўзаемасувязь ZeroOps, агентаў штучнага інтэлекту і кіравання жыццёвым цыклам API з дапамогай такіх інструментаў аркестроўкі, як DSPy і LangChain. Мы абмеркавалі перавагі агентскага штучнага інтэлекту ў аўтаматызацыі задач, прыняцці рашэнняў і выкананні дзеянняў, а таксама далі практычны прыклад таго, як выкарыстоўваць DSPy для аўтаматызацыі разгортвання API. Мы таксама пералічылі 5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў для DSPy і LangChain і прадставілі візуалізацыю агентскай сістэмы штучнага інтэлекту для кіравання жыццёвым цыклам API.

Стварыце новага агента штучнага інтэлекту

DSPy

LangChain

Have Questions?