Агенты штучнага інтэлекту з улікам кантэксту для ўстойлівай архітэктуры праграмнага забеспячэння: укараненне Agentic CI/CD з інструментамі аркестрацыі | B4N1

Агенты штучнага інтэлекту з улікам кантэксту для ўстойлівай архітэктуры праграмнага забеспячэння: укараненне Agentic CI/CD з інструментамі аркестрацыі

3 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Уводзіны

У сучасным дынамічным ландшафце распрацоўкі праграмнага забеспячэння стварэнне ўстойлівых і маштабуемых сістэм з'яўляецца больш важным, чым калі-небудзь. Рост складанасці праграмных сістэм у спалучэнні з развіццём штучнага інтэлекту і машыннага навучання прывялі да распрацоўкі кантэкстна-свядомых агентаў штучнага інтэлекту, якія могуць адаптавацца да зменлівых умоў і прымаць абгрунтаваныя рашэнні. У гэтым артыкуле мы вывучым канцэпцыю кантэкстна-залежных агентаў штучнага інтэлекту і іх рэалізацыю ў агентскіх канвеерах CI/CD з дапамогай інструментаў аркестрацыі.

Што такое кантэкстна-залежныя агенты AI?

Агенты штучнага інтэлекту з улікам кантэксту - гэта тып штучнага інтэлекту, які можа ўспрымаць навакольнае асяроддзе і рэагаваць на яго такім чынам, што адпавядае сітуацыі. Яны выкарыстоўваюць машыннае навучанне і метады апрацоўкі натуральнай мовы, каб разумець кантэкст і прымаць адпаведныя рашэнні. Пры распрацоўцы праграмнага забеспячэння кантэкстна-свядомыя агенты штучнага інтэлекту можна выкарыстоўваць для аўтаматызацыі задач, паляпшэння супрацоўніцтва і паляпшэння прыняцця рашэнняў.

Канвееры Agentic CI/CD

Канвееры Agentic CI/CD - гэта тып канвеера бесперапыннай інтэграцыі і бесперапыннага разгортвання, які выкарыстоўвае ІІ і машыннае навучанне для аўтаматызацыі і аптымізацыі працэсу распрацоўкі праграмнага забеспячэння. Гэтыя канвееры выкарыстоўваюць кантэкстна-свядомых агентаў штучнага інтэлекту для аналізу даных, прыняцця рашэнняў і дзеянняў у залежнасці ад кантэксту працэсу распрацоўкі праграмнага забеспячэння.

Інструменты аркестроўкі

Інструменты аркестрацыі - гэта праграмныя сістэмы, якія аўтаматызуюць і кіруюць разгортваннем, маштабаваннем і кіраваннем праграмнымі праграмамі. Яны выкарыстоўваюць API, скрыпты і іншыя інструменты для каардынацыі дзейнасці некалькіх сістэм і сэрвісаў. У кантэксце агентскіх канвеераў CI/CD інструменты аркестроўкі выкарыстоўваюцца для кіравання патокам даных і дзеянняў паміж агентамі штучнага інтэлекту і іншымі сістэмамі.

Распрацоўка маштабуемых і этычных праграмных сістэм

Пры распрацоўцы маштабуемых і этычных праграмных сістэм важна ўлічваць наступныя фактары:

  • Маштабаванасць: здольнасць сістэмы спраўляцца з павелічэннем нагрузак і трафіку без шкоды для прадукцыйнасці.
  • Этыка: здольнасць сістэмы працаваць сумленна, празрыста і з павагай да правоў і інтарэсаў карыстальнікаў.
  • Устойлівасць: здольнасць сістэмы аднаўляцца пасля збояў і падтрымліваць сваю функцыянальнасць ва ўмовах нягод.

Укараненне Agentic CI/CD з інструментамі аркестрацыі

Каб рэалізаваць агентскі CI/CD з інструментамі аркестроўкі, вы можаце выканаць наступныя дзеянні:

  1. Выберыце інструмент аркестроўкі: абярыце прыдатны інструмент аркестроўкі, напрыклад Kubernetes, Apache Airflow або AWS Step Functions.
  2. Спраектуйце канвеер CI/CD: вызначце паток даных і дзеянні паміж агентамі штучнага інтэлекту і іншымі сістэмамі.
  3. Укараненне агентаў штучнага інтэлекту: распрацоўка агентаў штучнага інтэлекту з улікам кантэксту з выкарыстаннем метадаў машыннага навучання і апрацоўкі натуральнай мовы.
  4. Інтэграцыя з інструментам аркестрацыі: інтэграцыя агентаў штучнага інтэлекту з інструментам аркестрацыі для аўтаматызацыі і кіравання канвеерам CI/CD.

Прыклад кода: укараненне кантэкстна-залежнага агента штучнага інтэлекту ў Python

Вось прыклад блока кода, які дэманструе, як рэалізаваць кантэкстна-залежны агент штучнага інтэлекту ў Python:

імпартаваць numpy як np
з sklearn.ensemble імпартаваць RandomForestClassifier
з sklearn.model_selection імпартаваць train_test_split
з sklearn.metrics імпарт accuracy_score

# Загрузіць дадзеныя
дадзеныя = np.loadtxt('data.csv')

# Падзяліце даныя на навучальныя і тэставыя наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0,2, random_state=42)

# Навучыце класіфікатар выпадковага лесу
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# Рабіце прагнозы на тэставым наборы
y_pred = clf.predict(X_test)

# Ацаніце мадэль
дакладнасць = ацэнка_дакладнасці(y_test, y_pred)
print(f'Дакладнасць: {дакладнасць:.3f}')

# Вызначце кантэкстна-свядомага агента AI
клас AI-Агент:
    дэф __init__(сам):
        self.clf = clf

    дэф прадказаць (я, X):
        вярнуць self.clf.predict(X)

# Стварыце асобнік агента AI
ai_agent = AI-Agent()

# Выкарыстоўвайце агент AI, каб рабіць прагнозы
X_new = np.array([[1, 2, 3]])
прагноз = ai_agent.predict(X_new)
print(f'Прагноз: {прадказ}')

Гэты блок кода дэманструе, як навучыць класіфікатар выпадковага лесу на наборы даных і выкарыстоўваць яго для прагназавання. Ён таксама вызначае кантэкстна-свядомага агента штучнага інтэлекту, які выкарыстоўвае падрыхтаваны класіфікатар для прагназавання.

5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў

Вось 5-10 найбольш часта выкарыстоўваных каманд/фрагментаў для рэалізацыі агентскага CI/CD з інструментамі аркестроўкі:

  1. kubectl apply -f deployment.yaml: Ужыць канфігурацыю разгортвання Kubernetes.
  2. airflow db upgrade: абнавіць базу дадзеных Airflow.
  3. aws stepfunctions start-execution --input '{"key": "value"}': Пачаць выкананне AWS Step Functions.
  4. docker build -t my-image .: Стварыце вобраз Docker.
  5. docker push my-image: Адпраўце вобраз Docker у рэестр.
  6. kubernetes create secret generic my-secret --from-literal=MY_KEY=MY_VALUE: стварыць сакрэт Kubernetes.
  7. airflow trigger_dag my_dag: Запусціць Airflow DAG.
  8. aws cloudformation deploy --template-file my-template.yaml --stack-name my-stack: Разгортванне стэка AWS CloudFormation.
  9. docker run -d -p 8080:8080 my-image: запусціце кантэйнер Docker.
  10. kubernetes выдаліць разгортванне my-deployment: Выдаліць разгортванне Kubernetes.

Візуалізацыя

Вось візуалізацыя агентскага канвеера CI/CD з выкарыстаннем Chart.js:

{
  "тып": "бар",
  "дадзеныя": {
    "labels": ["AI Agent", "Instrument Orchestration", "CI/CD Pipeline"],
    "наборы дадзеных": [
      {
        "label": "Час",
        "дадзеныя": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
    ]
  },
  "параметры": {
    "назва": {
      "дысплей": праўда,
      "text": "Канвеер Agentic CI/CD"
    },
    "шалі": {
      "yAxes": [
        {
          "цікі": {
            "beginAtZero": праўда
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Гэтая візуалізацыя паказвае час, які патрабуецца кожнаму кампаненту агентскага канвеера CI/CD.

Выснова

У заключэнне, кантэкстна-свядомыя агенты AI з'яўляюцца магутным інструментам для стварэння ўстойлівых і маштабуемых праграмных сістэм. Укараняючы агентурныя канвееры CI/CD з інструментамі аркестроўкі, распрацоўшчыкі могуць аўтаматызаваць і аптымізаваць працэс распрацоўкі праграмнага забеспячэння. Прыклад блока кода і візуалізацыя дэманструюць, як рэалізаваць кантэкстна-свядомы агент штучнага інтэлекту ў Python і візуалізаваць агентскі канвеер CI/CD. 5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў даюць кароткія даведкі па ўкараненні агентурнага CI/CD з інструментамі аркестроўкі.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn