Kreye yon ajan LangChain | B4N1

Kreye yon ajan LangChain

5 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Konstwi sistèm lojisyèl oto-gerizon ak achitekti AI milti-ajan ak zouti òkestrasyon

Entwodiksyon

Nan peyizaj lojisyèl rapid e ki toujou ap chanje jodi a, bati sistèm solid ak adaptasyon ki ka siviv pwodiksyon se yon pi gwo priyorite pou enjenyè lojisyèl ak ekip DevOps. Apwòch tradisyonèl nan devlopman lojisyèl souvan konsantre sou bati sistèm monolitik ki gen tandans fè echèk ak D '. Sepandan, ak avenman achitekti milti-ajan AI ak zouti òkestrasyon, kounye a li posib pou kreye sistèm lojisyèl oto-geri ki ka adapte yo ak kondisyon k ap chanje epi refè apre echèk.

Nan atik sa a, nou pral eksplore konsèp achitekti milti-ajan AI ak zouti òkestrasyon, ak fason yo ka itilize yo bati sistèm lojisyèl oto-geri. Nou pral tou fouye nan dènye tandans yo nan AI, jeni lojisyèl, ak DevOps, epi egzamine wòl nan zouti tankou LangChain ak DSPy nan kreye sistèm lojisyèl solid ak adaptasyon.

Ki sa ki Achitekti AI Multi-Ajan?

Achitekti AI milti-ajan yo se yon kalite sistèm AI ki gen plizyè ajan otonòm ki kominike youn ak lòt pou reyalize yon objektif komen. Chak ajan gen pwòp seri kapasite, konesans ak objektif li, epi yo travay ansanm pou reyalize yon objektif ki pi wo. Achitekti AI milti-ajan yo patikilyèman itil nan sistèm konplèks kote gen plizyè moun ki gen enterè, objektif konfli, ak rezilta ensèten.

Nan jeni lojisyèl, achitekti AI milti-ajan yo ka itilize pou konstwi sistèm oto-geri ki ka detekte epi reponn a echèk an tan reyèl. Pou egzanp, yon sistèm AI milti-ajan ka konpoze de plizyè ajan ki kontwole diferan eleman nan yon sistèm, detekte echèk, ak deklanche aksyon rekiperasyon pou retabli sistèm nan nan yon eta an sante.

Ki sa Zouti Òkestrasyon yo ye?

Zouti orchestration yo se sistèm lojisyèl ki otomatize deplwaman, echèl, ak jesyon aplikasyon ak sèvis yo. Yo bay yon platfòm santralize pou jere plizyè konpozan, sèvis, ak aplikasyon, epi pèmèt devlopè yo defini workflows konplèks ak automatisation.

Zouti orchestrasyon yo esansyèl pou bati sistèm lojisyèl pwòp tèt ou gerizon, paske yo pèmèt devlopè yo defini workflows rekiperasyon ak automatisation ki ka deklanche an repons a echèk. Pou egzanp, yo ka itilize yon zouti orchestration pou otomatize deplwaman yon sistèm backup, oswa pou deklanche yon aksyon rekiperasyon lè yon eleman sistèm echwe.

LangChain ak DSPy: Zouti Orchestration pou Achitekti AI Multi-Ajan

LangChain ak DSPy se de zouti òkestrasyon popilè ki fèt pou travay ak achitekti AI milti-ajan. LangChain se yon bibliyotèk Python ki bay yon API senp ak entwisyon pou bati sistèm AI milti-ajan, pandan y ap DSPy se yon bibliyotèk Python ki bay yon API wo nivo pou defini ak egzekite workflows.

LangChain ak DSPy pèmèt devlopè yo bati sistèm lojisyèl pwòp tèt ou-geri ki ka detekte ak reponn a echèk an tan reyèl. Yo bay yon seri de karakteristik, tankou:

  • Jesyon ajan: LangChain ak DSPy bay API pou kreye, jere, ak kominike avèk ajan yo nan yon sistèm AI milti-ajan.
  • Definisyon workflow: LangChain ak DSPy pèmèt devlopè yo defini workflows konplèks ak automatisation ki ka deklanche an repons a echèk.
  • Aksyon rekiperasyon: LangChain ak DSPy bay API pou deklanche aksyon rekiperasyon, tankou deplwaye yon sistèm backup oswa deklanche yon aksyon rekiperasyon lè yon eleman sistèm echwe.

Konstwi yon sistèm oto-gerizon ak LangChain ak DSPy

Pou demontre pouvwa LangChain ak DSPy, ann konstwi yon senp sistèm oto-geri ki ka detekte epi reponn a echèk nan yon aplikasyon entènèt. Nou pral sèvi ak LangChain pou kreye yon sistèm AI milti-ajan ki kontwole pèfòmans aplikasyon an epi ki deklanche yon aksyon rekiperasyon lè yo detekte yon echèk.

Men yon senp blòk kòd ki montre kijan pou konstwi yon sistèm oto-gerizon ak LangChain ak DSPy:

enpòte langchain
soti nan langchain enpòte Agent, Chain


ajan = ajan(
    name = "self-healing-agent",
    chèn = chèn (
        non = "self-healing-chain",
        etap=[
            {"name": "monitor", "func": monitor_performance},
            {"name": "recover", "func": recover_system},
        ],
    ),
)

# Defini yon fonksyon pou kontwole pèfòmans aplikasyon an
def monitor_performance():
    # Simile yon deteksyon echèk
    si random.random() <0.5:
        retounen {"failure": Vre}
    lòt bagay:
        retounen {"failure": fo}

# Defini yon fonksyon pou refè sistèm nan
def recover_system (echèk):
    # Deklanche yon aksyon rekiperasyon
    si echèk["echèk"]:
        print("Deklanche aksyon rekiperasyon...")
        # Deplwaye yon sistèm backup oswa deklanche yon aksyon rekiperasyon
        #...

# Kreye yon workflow DSPy
workflow = DSPy.Workflow(
    name="self-healing-workflow",
    etap=[
        {"name": "monitor", "func": monitor_performance},
        {"name": "recover", "func": recover_system},
    ],
)

# Egzekite workflow la
workflow.execute()

Blòk kòd sa a montre kijan pou kreye yon ajan LangChain ki kontwole pèfòmans aplikasyon an epi deklannche yon aksyon rekiperasyon lè yo detekte yon echèk. Yo itilize workflow DSPy pou defini aksyon rekiperasyon an epi egzekite li an repons a yon echèk.

Top 5-10 kòmandman/frag ki pi itilize yo

Men 5-10 kòmandman ak fragments ki pi itilize pou LangChain ak DSPy:

  1. langchain.Agent(): Kreye yon nouvo ajan LangChain.
  2. langchain.Chain(): Kreye yon nouvo chèn LangChain.
  3. dspypy.Workflow(): Kreye yon nouvo workflow DSPy.
  4. agent.execute(): Egzekite ajan LangChain la.
  5. workflow.execute(): Egzekite workflow DSPy la.
  6. agent.chain.steps.append({"name": "step", "func": func}): Ajoute yon nouvo etap nan chèn LangChain.
  7. workflow.steps.append({"name": "step", "func": func}): Ajoute yon nouvo etap nan workflow DSPy la.
  8. agent.chain.steps.remove({"name": "step"}): Retire yon etap nan chèn LangChain.
  9. workflow.steps.remove({"name": "step"}): Retire yon etap nan workflow DSPy la.
  10. agent.chain.steps.insert(0, {"name": "step", "func": func}): Mete yon nouvo etap nan kòmansman chèn LangChain.

Vizyalizasyon

Men yon vizyalizasyon flux travay LangChain ak DSPy lè l sèvi avèk Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "done": {
    "labels": ["Siveye", "Reprann"],
    "datasets": [
      {
        "label": "LangChain",
        "done": [10, 20],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "done": [20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "opsyon": {
    "tit": {
      "display": vre,
      "text": "LangChain ak DSPy Workflow"
    },
    "echèl": {
      "yAxes": [
        {
          "tik": {
            "beginAtZero": vre
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Vizyalizasyon sa a montre workflow LangChain ak DSPy, ak etap "Monitè" sou bò gòch la ak etap "Recover" sou bò dwat la. Workflow LangChain reprezante pa yon ba wouj, pandan y ap workflow DSPy reprezante pa yon ba ble.

Konklizyon

Bati sistèm lojisyèl oto-gerizon ak achitekti AI milti-ajan ak zouti òkestrasyon se yon apwòch pwisan pou kreye sistèm solid ak adaptasyon ki ka siviv pwodiksyon an. LangChain ak DSPy se de zouti òkestrasyon popilè ki pèmèt devlopè yo bati sistèm oto-gerizon ki ka detekte epi reponn a echèk an tan reyèl.

Nan atik sa a, nou te eksplore konsèp achitekti milti-ajan AI ak zouti òkestrasyon, epi nou te demontre kijan pou konstwi yon sistèm oto-gerizon ak LangChain ak DSPy. Nou te bay tou yon seri egzanp pratik ak fragman kòd pou ede devlopè yo kòmanse ak bati pwòp sistèm gerizon pwòp yo.

Kit ou se yon enjenyè lojisyèl, yon enjenyè DevOps, oswa yon chèchè AI, bati sistèm lojisyèl oto-geri ak LangChain ak DSPy se yon apwòch pwisan pou kreye sistèm solid ak adaptasyon ki ka siviv pwodiksyon an.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn