Інтэграцыя Agentic AI у працоўныя працэсы распрацоўкі праграмнага забеспячэння: практычны дапаможнік
Уводзіны
Ландшафт распрацоўкі праграмнага забеспячэння імкліва развіваецца з павелічэннем прымянення тэхналогій штучнага інтэлекту (AI) і машыннага навучання (ML). Адным з самых цікавых напрамкаў даследаванняў штучнага інтэлекту з'яўляецца агентурны штучны інтэлект, які сканцэнтраваны на стварэнні інтэлектуальных агентаў, якія могуць узаемадзейнічаць з людзьмі і іншымі агентамі для дасягнення складаных мэтаў. У гэтым артыкуле мы вывучым, як архітэктары праграмнага забеспячэння і менеджэры праектаў могуць выкарыстоўваць такія інструменты агентурнага штучнага інтэлекту, як LangChain і DSPy, для паляпшэння супрацоўніцтва, аўтаматызацыі працэсаў і паляпшэння дастаўкі праграмнага забеспячэння ў сучасных асяроддзях распрацоўкі.
Што такое Agentic AI?
Агентны штучны інтэлект адносіцца да тыпу штучнага інтэлекту, які прызначаны дзейнічаць ад імя людзей або іншых агентаў для дасягнення пэўных мэтаў. Гэтыя агенты могуць узаемадзейнічаць з людзьмі, іншымі агентамі і навакольным асяроддзем для збору інфармацыі, прыняцця рашэнняў і дзеянняў. Agentic AI адрозніваецца ад традыцыйнага AI тым, што ён распрацаваны як актыўны і аўтаномны, а не проста рэактыўны.
Перавагі Agentic AI у распрацоўцы праграмнага забеспячэння
Такім чынам, чаму архітэктары праграмнага забеспячэння і менеджэры праектаў павінны клапаціцца аб агентскім ІІ? Вось некаторыя перавагі інтэграцыі агентскага штучнага інтэлекту ў працоўныя працэсы распрацоўкі праграмнага забеспячэння:
- Палепшанае супрацоўніцтва: Agentic AI можа дапамагчы камандам больш эфектыўна супрацоўнічаць, аўтаматызуючы задачы, забяспечваючы зваротную сувязь у рэжыме рэальнага часу і палягчаючы зносіны.
- Аўтаматызаваныя працэсы: Agentic AI можа аўтаматызаваць паўтаральныя і працаёмкія задачы, вызваляючы распрацоўшчыкаў ад засяроджвання на задачах больш высокага ўзроўню.
- Палепшанае прыняцце рашэнняў: Agentic AI можа прадастаўляць інфармацыю і рэкамендацыі, якія кіруюцца дадзенымі, каб дапамагчы камандам прымаць лепшыя рашэнні.
- Павышаная эфектыўнасць: Agentic AI можа дапамагчы камандам працаваць больш эфектыўна, выяўляючы вузкія месцы, аптымізуючы працоўныя працэсы і аптымізуючы працэсы.
LangChain: папулярны Agentic AI Framework
LangChain - гэта папулярная агентская структура штучнага інтэлекту, якая дазваляе распрацоўшчыкам ствараць інтэлектуальныя агенты, якія могуць узаемадзейнічаць з людзьмі і іншымі агентамі. LangChain пабудаваны на аснове мовы праграмавання Rust і забяспечвае просты і інтуітыўна зразумелы API для стварэння прыкладанняў агентурнага штучнага інтэлекту.
Пачатак працы з LangChain
Каб пачаць працу з LangChain, вам трэба будзе ўсталяваць бібліятэку LangChain і наладзіць асяроддзе распрацоўкі Rust. Вось просты прыклад таго, як стварыць агент LangChain:
выкарыстоўваць langchain::{Agent, Chain};
fn асноўны() {
let agent = Agent::new("Мой агент");
няхай ланцужок = Chain::new(агент);
chain.execute("Прывітанне, свет!");
}
Гэты код стварае новага агента LangChain і выконвае простую каманду для друку "Hello, world!" да кансолі.
DSPy: Agentic AI Framework на аснове Python
DSPy - гэта агентскі фрэймворк AI на аснове Python, які забяспечвае просты і інтуітыўна зразумелы API для стварэння інтэлектуальных агентаў. DSPy распрацаваны для бесперашкоднай працы з папулярнымі бібліятэкамі Python, такімі як NumPy і Pandas.
Пачатак працы з DSPy
Каб пачаць працу з DSPy, вам трэба будзе ўсталяваць бібліятэку DSPy і наладзіць асяроддзе распрацоўкі Python. Вось просты прыклад таго, як стварыць агент DSPy:
імпартаваць dspy як dsp
азначэнне асноўнага ():
агент = dsp.Agent("Мой агент")
agent.execute("Прывітанне, свет!")
if __name__ == "__main__":
галоўны ()
Гэты код стварае новы агент DSPy і выконвае простую каманду для друку "Hello, world!" да кансолі.
Топ-5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў
Вось некаторыя з найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд і фрагментаў для LangChain і DSPy:
LangChain
Agent::new("Мой агент"): стварае новага агента LangChain.Chain::new(agent): стварае новы ланцуг LangChain.chain.execute("Прывітанне, свет!"): Выконвае каманду ў ланцужку LangChain.agent.ask("Як вас завуць?"): задае пытанне агенту LangChain.agent.tell("Мяне клічуць Джон."): паведамляе агенту LangChain частку інфармацыі.
DSPy
dsp.Agent("Мой агент"): стварае новага агента DSPy.agent.execute("Прывітанне, свет!"): Выконвае каманду на агенте DSPy.agent.ask("Як цябе завуць?"): задае пытанне агенту DSPy.agent.tell("Мяне завуць Джон."): паведамляе агенту DSPy частку інфармацыі.agent.memory["key"] = "value": Задае значэнне ў памяці агента DSPy.
Візуалізацыя
Вось простая візуалізацыя агентаў LangChain і DSPy з выкарыстаннем Chart.js:
{
"тып": "бар",
"дадзеныя": {
"labels": ["LangChain", "DSPy"],
"наборы дадзеных": [
{
"label": "Час выканання агента",
"дадзеныя": [10, 20],
"backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
}
]
},
"параметры": {
"назва": {
"дысплей": праўда,
"text": "Параўнанне часу выканання агента"
},
"шалі": {
"yAxes": [
{
"цікі": {
"beginAtZero": праўда
}
}
]
}
}
}
На гэтай дыяграме параўноўваецца час выканання агентаў LangChain і DSPy.
Выснова
У гэтым артыкуле мы даследавалі, як архітэктары праграмнага забеспячэння і менеджэры праектаў могуць выкарыстоўваць агентурныя інструменты штучнага інтэлекту, такія як LangChain і DSPy, для паляпшэння супрацоўніцтва, аўтаматызацыі працэсаў і паляпшэння дастаўкі праграмнага забеспячэння ў сучасных асяроддзях распрацоўкі. Мы таксама далі практычнае кіраўніцтва па пачатку працы з LangChain і DSPy, уключаючы простыя прыклады і часта выкарыстоўваюцца каманды і фрагменты. Дзякуючы інтэграцыі агентурнага штучнага інтэлекту ў працоўныя працэсы распрацоўкі праграмнага забеспячэння, каманды могуць павысіць эфектыўнасць, прадукцыйнасць і працэс прыняцця рашэнняў, што ў канчатковым выніку прывядзе да лепшых вынікаў пастаўкі праграмнага забеспячэння.