ZeroOps: AI агентууд, StackGen, LangChain ашиглан бие даасан дэд бүтцийг бий болгох

ZeroOps: AI агентууд, StackGen, LangChain ашиглан бие даасан дэд бүтцийг бий болгох

Танилцуулга

Үргэлж хөгжиж буй үүлэн орчны ландшафтын хувьд үр ашигтай, өргөтгөх боломжтой дэд бүтцийн менежментийн эрэлт урьд өмнө байгаагүй өндөр байна. Уламжлалт автоматжуулалтын хэрэгслүүд нь үйл явцыг оновчтой болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг боловч орчин үеийн дэд бүтцийн нарийн төвөгтэй байдал, нарийн ширийн зүйлийг шийдвэрлэхэд ихэвчлэн дутагдалтай байдаг. Энд ZeroOps гарч ирдэг бөгөөд энэ нь бие даасан дэд бүтцийн менежментийг бий болгохын тулд Agentic AI-г ашигладаг хувьсгалт арга юм. Энэ нийтлэлд бид ZeroOps-ийн ертөнцийг судалж, түүний үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг, ашиг тус, практик хэрэглээг судлах болно.

ZeroOps гэж юу вэ?

ZeroOps нь хиймэл оюун ухааны хүчийг (AI) үүлэн орчны уян хатан байдалтай хослуулж, өөрөө удирдах дэд бүтцийг бий болгох шинэ парадигм юм. AI агентууд, StackGen, LangChain-ийн чадавхийг ашигласнаар ZeroOps нь байгууллагуудад дэд бүтцийн удирдлагыг автоматжуулах, хүний алдааг багасгах, ерөнхий үр ашгийг дээшлүүлэх боломжийг олгодог.

Agentic AI: The Heart of ZeroOps

Agentic AI гэдэг нь ухаалаг зан төлөв, шийдвэр гаргах чадвар, дасан зохицох чадварыг харуулдаг хиймэл оюун ухааны төрлийг хэлдэг. ZeroOps-ийн хүрээнд Agentic AI агентууд нь дэд бүтцийн хэв маягаас суралцах, гажиг илрүүлэх, засах арга хэмжээ авахад зориулагдсан. Дэд бүтцийн үйл ажиллагааны талаар гүнзгий ойлголттой болохын тулд эдгээр агентуудыг лог, хэмжүүр, тохиргооны файл зэрэг янз бүрийн мэдээллийн эх сурвалж дээр сургаж болно.

StackGen: Дэд бүтцийн код (IaC) хөдөлгүүр

StackGen нь байгууллагуудад дэд бүтцийг код болгон тодорхойлж, удирдах боломжийг олгодог нээлттэй эхийн IaC хөдөлгүүр юм. StackGen-ийг ашигласнаар хөгжүүлэгчид дэд бүтцийн загваруудыг үүсгэж, програмуудыг байрлуулж, нөөцийг тууштай, давтагдахуйц байдлаар удирдах боломжтой. StackGen-ийг Agentic AI агентуудтай нэгтгэснээр агентууд асуудлыг бодит цаг хугацаанд нь илрүүлж, засах боломжтой өөрийгөө эдгээх дэд бүтцийг бий болгох боломжийг олгодог.

LangChain: хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг дэд бүтцийн найруулагч

LangChain нь Python-д суурилсан хүрээ бөгөөд хөгжүүлэгчдэд хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг дэд бүтцийн найруулагчийг бий болгож, байрлуулах боломжийг олгодог. LangChain-ийг ашигласнаар байгууллагууд бие даасан дэд бүтцийн удирдлагад хүрэхийн тулд StackGen болон бусад дэд бүтцийн хэрэгслүүдтэй нэгдсэн хиймэл оюун ухааны агентуудыг бий болгож чадна. LangChain-ийн модульчлагдсан архитектур, урьдчилан бүтээсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн өргөн хүрээний номын сан нь хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг дэд бүтцийн цогц шийдлүүдийг бий болгоход тохиромжтой сонголт болгодог.

Практик хэрэглээ: Энгийн жишээ

ZeroOps-ийг үүлэн орчинд хэрхэн ашиглаж болох энгийн жишээг авч үзье. Бид Kubernetes кластер дээр байрлуулсан вэб програмтай бөгөөд бид замын хөдөлгөөний эрэлтэд тулгуурлан програмыг масштаблах процессыг автоматжуулахыг хүсч байна гэж бодъё.


langchain импортлох
langchain.agents-аас LMChain импортлох
langchain.llms-ээс LangChainLLM импортлох

# AI агентийг тодорхойлох
агент = LMCchain(
    llm=LangChainLLM(
        загвар_нэр = "код-давинчи-002",
        температур = 0.7,
        max_tokens=2048,
        stop_sequences=["\n", "\n\n"]
    ),
    гинжин_нэр = "масштабтай_апп"
)

# StackGen загварыг тодорхойлно уу
загвар = {
    "төрөл": "Байрлуулах",
    "мета өгөгдөл": {
        "нэр": "вэб програм"
    },
    "spec": {
        "хуулбарууд": 1
    }
}

# Өргөтгөх бодлогыг тодорхойл
бодлого = {
    "нөхцөл": "хөдөлгөөн > 1000",
    "үйлдэл": {
        "хуулбарууд": 2
    }
}

# Хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг дэд бүтцийн найруулагчийг бий болгох
найруулагч = LangChainLLM(
    загвар_нэр = "код-давинчи-002",
    температур = 0.7,
    max_tokens=2048,
    stop_sequences=["\n", "\n\n"]
)

# StackGen байршуулалтыг тодорхойлох
байршуулалт = StackGen(
    загвар=загвар,
    бодлого = бодлого
)

# Аппликейшнийг байрлуул
deployment.deploy()

# Хөдөлгөөний эрэлт хэрэгцээнд үндэслэн програмыг томруулна уу
orchestrator.scale_app(агент, байршуулалт)

Энэ жишээнд бид StackGen-тэй нэгдсэн LangChain ашиглан AI агентийг тодорхойлсон бөгөөд энэ нь замын хөдөлгөөний эрэлтэд тулгуурлан вэб програмыг масштаблах үйл явцыг автоматжуулах болно. Агент нь замын хөдөлгөөний өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, програмыг өргөжүүлэх шийдвэр гаргахын тулд урьдчилан бэлтгэгдсэн хэлний загварыг ашигладаг.

Хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг

ZeroOps-ийн хамгийн түгээмэл хэрэглэгддэг командууд болон хэсгүүдийг энд оруулав.

langchain init: Шинэ LangChain төслийг эхлүүлнэ.

langchain init my_project

llm chain: Шинэ LLM хэлхээ үүсгэнэ.

langchain.agents-аас LMChain импортлох
langchain.llms-ээс LangChainLLM импортлох

агент = LMCchain(
    llm=LangChainLLM(
        загвар_нэр = "код-давинчи-002",
        температур = 0.7,
        max_tokens=2048,
        stop_sequences=["\n", "\n\n"]
    ),
    гинжин_нэр = "миний_гинж"
)

stackgen deploy: StackGen загварыг үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгч рүү байрлуулна.

stackgen deploy my_template.yaml

orchestrator scale_app: Аппликешныг замын хөдөлгөөний эрэлтэд тулгуурлан масштаблана.

langchain.agents-аас LMChain импортлох
langchain.llms-ээс LangChainLLM импортлох

найруулагч = LangChainLLM(
    загвар_нэр = "код-давинчи-002",
    температур = 0.7,
    max_tokens=2048,
    stop_sequences=["\n", "\n\n"]
)

orchestrator.scale_app(агент, байршуулалт)

агент галт тэрэг: Датасет дээр AI агентийг сургадаг.

агентын сургалт my_dataset.csv

stackgen policy: Аппликейшнийн масштабын бодлогыг тодорхойлдог.

бодлого = {
    "нөхцөл": "хөдөлгөөн > 1000",
    "үйлдэл": {
        "хуулбарууд": 2
    }
}

langchain visualize: AI төлөөлөгчийн шийдвэр гаргах үйл явцыг дүрслэн харуулдаг.

langchain my_agent.json-г дүрслэн харуулах

оркестрийн статус: Програмын статусыг харуулна.

Оркестрийн статус my_app

stackgen logs: StackGen байршуулалтын бүртгэлийг харуулна.

stackgen миний байршуулалтыг бүртгэдэг

агент үнэлэх: AI агентын гүйцэтгэлийг үнэлдэг.

агент my_agent.json-г үнэлдэг

Дүрслэл

Chart.js ашиглан ZeroOps архитектурын дүрслэл энд байна:

{
  "төрөл": "бар",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["Агентик AI", "StackGen", "LangChain"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "Бүрдэл хэсгүүд",
        "өгөгдөл": [10, 8, 12],
        "арын өнгө": [
          "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0.2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "хилийн өргөн": 1
      }
    ]
  },
  "сонголт": {
    "масштаб": {
      "yAxes": [
        {
          "хачиг": {
            "beginAtZero": үнэн
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Энэхүү дүрслэл нь ZeroOps-ийн гурван үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгийг харуулж байна: Agentic AI, StackGen болон LangChain. Баганан диаграм нь ZeroOps архитектурын бүрэлдэхүүн хэсэг бүрийн харьцангуй ач холбогдлыг харуулж байна.

Дүгнэлт

ZeroOps нь бие даасан дэд бүтцийн менежментэд хүрэхийн тулд Agentic AI, StackGen, LangChain-ийг ашигладаг дэд бүтцийн менежментийн хувьсгалт арга юм. AI болон IaC-ийн хүчийг ашигласнаар ZeroOps нь байгууллагуудад дэд бүтцийн удирдлагыг автоматжуулах, хүний алдааг багасгах, ерөнхий үр ашгийг дээшлүүлэх боломжийг олгодог. ZeroOps нь практик хэрэглээ, дээд тушаалууд, дүрслэлээрээ үүлэн орчинд дэд бүтцийг удирдах арга барилаа өөрчлөхөд бэлэн байна.

ZeroOps: AI агентууд, StackGen, LangChain ашиглан бие даасан дэд бүтцийг бий болгох

Have Questions?