Создадете нов агент за вештачка интелигенција

Дестинација на ZeroOps: Искористување на Агентската вештачка интелигенција за автоматско управување со животниот циклус на API

Вовед

Пејзажот за развој на софтвер претрпува значителна трансформација, поттикната од зголеменото усвојување на вештачката интелигенција (AI), машинското учење (ML) и технологиите за автоматизација. Една од клучните области каде овие технологии имаат значително влијание е управувањето со животниот циклус на API. Во оваа статија, ќе го истражиме пресекот на ZeroOps, AI агенти и управување со животниот циклус на API користејќи алатки за оркестрација како DSPy и LangChain, со фокус на напредната софтверска архитектура и модернизација на DevOps.

Што е ZeroOps?

ZeroOps е парадигма за развој на софтвер која има за цел да ја елиминира потребата за рачни операции и задачи за одржување. Се заснова на концептот на „агентичка вештачка интелигенција“, каде што агентите со вештачка интелигенција се користат за автоматизирање на задачите, донесување одлуки и преземање активности во име на луѓето. Во контекст на управувањето со животниот циклус на API, ZeroOps овозможува создавање на API за самолекување, самооптимизирање и само-скалирање кои можат да се прилагодат на променливите барања и средини.

Агентичко управување со животниот циклус на вештачка интелигенција и API

Agentic AI е клучен овозможувач на ZeroOps во управувањето со животниот циклус на API. Агентите за вештачка интелигенција може да се користат за автоматизирање на задачи како што се:

АПИ распоредување: Агентите за вештачка интелигенција можат да го автоматизираат распоредувањето на API во различни средини, вклучувајќи развој, тестирање, поставување и производство.
Следење на API: Агентите со вештачка интелигенција можат да ги следат API-ите за перформанси, безбедност и други проблеми и да преземаат корективни мерки по потреба.
Оптимизација на API: Агентите со вештачка интелигенција можат да ги анализираат шемите на користење на API и да ги оптимизираат перформансите, приспособливоста и безбедноста на API.
Безбедност на API: Агентите со вештачка интелигенција можат да откријат и да одговорат на безбедносни закани, како што е компромис на клучот API или неовластен пристап.

Алатки за оркестрација: DSPy и LangChain

DSPy и LangChain се две популарни алатки за оркестрација кои овозможуваат создавање на агентски AI системи за управување со животниот циклус на API. Двете алатки обезбедуваат флексибилна и скалабилна рамка за градење агенти за вештачка интелигенција кои можат да ги автоматизираат задачите, да донесуваат одлуки и да преземаат активности.

DSPy

DSPy е алатка за оркестрација базирана на Python која обезбедува едноставен и интуитивен API за градење агенти за вештачка интелигенција. DSPy им овозможува на програмерите да креираат агенти за вештачка интелигенција кои можат да комуницираат со различни системи, вклучувајќи API, бази на податоци и редици за пораки.

LangChain

LangChain е алатка за оркестрација базирана на Rust која обезбедува понапредна и флексибилна рамка за градење агенти за вештачка интелигенција. LangChain им овозможува на програмерите да создаваат агенти за вештачка интелигенција кои можат да комуницираат со различни системи, вклучувајќи API, бази на податоци и редици за пораки, и обезбедува низа функции за градење посложени системи за вештачка интелигенција.

Практичен пример: Автоматизирање на распоредување на API со DSPy

Еве едноставен пример за тоа како да се користи DSPy за автоматизирање на распоредувањето на API:

увоз dspy


агент = dspy.Agent()

# Дефинирајте скрипта за распоредување
def deploy_api():
    # Распоредете го API во развојната средина
    agent.deploy_api ("dev")

# Дефинирајте активирач за распоредување
trigger = dspy.Trigger ("deploy_api", deploy_api)

# Стартувајте го агентот за вештачка интелигенција
agent.start()

# Активирајте ја скриптата за распоредување
trigger.trigger()

Овој код создава нов агент за вештачка интелигенција, дефинира скрипта за распоредување што го распоредува API во развојната околина и дефинира активирач за распоредување што ја активира скриптата за распоредување кога ќе се случи одреден настан.

** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/парчиња за DSPy и LangChain:

DSPy

agent.deploy_api(env): го распоредува API-то во одредената околина.
agent.monitor_api(): Го следи API за перформанси, безбедност и други проблеми.
agent.optimize_api(): Ги оптимизира перформансите, приспособливоста и безбедноста на API.
agent.security_check(): го проверува API-то за безбедносни закани.
agent.trigger(trigger_name, func): Активира одредена функција кога ќе се случи одреден настан.

ЛангСинџир

agent.deploy_api(env): го распоредува API-то во одредената околина.
agent.monitor_api(): Го следи API за перформанси, безбедност и други проблеми.
agent.optimize_api(): Ги оптимизира перформансите, приспособливоста и безбедноста на API.
agent.security_check(): го проверува API-то за безбедносни закани.
agent.trigger(trigger_name, func): Активира одредена функција кога ќе се случи одреден настан.

Визуелизација

Еве визуелизација на генетскиот AI систем за управување со животниот циклус на API користејќи DSPy и LangChain:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    "етикети": ["Распоредување", "Мониторинг", "Оптимизација", "Безбедност"],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "DSPy",
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        „податоци“: [10, 15, 7, 12]
      },
      {
        "етикета": "LangChain",
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        „податоци“: [8, 12, 9, 10]
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "наслов": {
      „екран“: точно,
      "text": "Agentic AI System for API Lifecycle Management"
    },
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Овој графикон ги прикажува перформансите на DSPy и LangChain во различни задачи, вклучувајќи распоредување, следење, оптимизација и безбедност.

Заклучок

Во оваа статија, го истраживме пресекот на ZeroOps, AI агенти и управување со животниот циклус на API користејќи алатки за оркестрација како DSPy и LangChain. Разговаравме за придобивките од агенциската вештачка интелигенција во автоматизирањето на задачите, донесувањето одлуки и преземањето активности и дадовме практичен пример за тоа како да се користи DSPy за автоматизирање на распоредувањето на API. Ги наведовме и првите 5-10 најкористени команди/фрагменти за DSPy и LangChain и обезбедивме визуелизација на генетскиот AI систем за управување со животниот циклус на API.

Создадете нов агент за вештачка интелигенција

DSPy

ЛангСинџир

Have Questions?