Agentinio AI potencialo išlaisvinimas „DevOps“: techninis „LangChain“ ir „DSPy“ integracijos tyrimas

Agentinio AI potencialo išlaisvinimas programoje „DevOps“: techninis „LangChain“ ir DSPy integracijos tyrimas

Įvadas

„DevOps“ aplinka sparčiai vystosi, nes didėja spartesnio, patikimesnio ir saugesnio programinės įrangos pristatymo poreikis. Viena iš pagrindinių šios transformacijos variklių yra dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) integravimas į „DevOps“ darbo eigą. Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime „Agentic AI“ koncepciją „DevOps“, daugiausia dėmesio skirdami „LangChain“ ir „DSPy“ – dviejų galingų orkestravimo įrankių, kurie įgalina keičiamo dydžio ir saugią programinės įrangos architektūrą, integraciją.

Kas yra agentinis AI programoje „DevOps“?

Agentinis AI sistemoje „DevOps“ reiškia AI agentų naudojimą „DevOps“ darbo eigoms automatizuoti ir optimizuoti. Šie agentai gali atlikti tokias užduotis kaip stebėjimas, registravimas ir diegimas, atlaisvindami žmogiškųjų išteklių strateginiam ir kūrybiškesniam darbui. Pagrindiniai „Agentic AI“ principai „DevOps“ yra konteksto inžinerija ir „ZeroOps“.

Konteksto inžinerija

Konteksto inžinerija yra bendro supratimo apie kontekstą, kuriame veikia „DevOps“ darbo eigos, kūrimo procesas. Tai apima taisyklių, apribojimų ir tikslų, reguliuojančių AI agentų elgesį „DevOps“ darbo eigoje, apibrėžimą. Konteksto inžinerija leidžia dirbtinio intelekto agentams priimti pagrįstus sprendimus ir imtis veiksmų, atitinkančių organizacijos tikslus ir uždavinius.

ZeroOps

„ZeroOps“ yra „DevOps“ principas, kuriuo siekiama pašalinti žmogaus įsikišimo į „DevOps“ darbo eigą poreikį. Tai pasiekiama sukuriant savigydą, save optimizuojančią ir saugančią sistemą, kuri gali aptikti ir reaguoti į aplinkos pokyčius be žmogaus įsikišimo. „ZeroOps“ yra įmanoma naudojant AI agentus, kurie gali stebėti, analizuoti ir reaguoti į sistemos pokyčius.

LangChain ir DSPy integracija

„LangChain“ ir „DSPy“ yra du galingi orkestravimo įrankiai, leidžiantys integruoti „Agentic AI“ į „DevOps“. „LangChain“ yra „Python“ biblioteka, kuri suteikia pagrindą pokalbio AI agentams kurti, o „DSPy“ yra „Rust“ pagrindu sukurta biblioteka, kuri suteikia pagrindą paskirstytoms sistemoms kurti.

Integruodami „LangChain“ ir „DSPy“, kūrėjai gali sukurti keičiamo dydžio ir saugią programinės įrangos architektūrą, kuri išnaudoja „Agentic AI“ galią. Štai pavyzdys, kaip galima pasiekti šią integraciją:


importuoti langchain
iš langchain.chat_models importuoti ChatOpenAI
iš langchain.llms importuoti LLMOpenAI

# Apibrėžkite pokalbių modelį ir LLM
chat_model = ChatOpenAI()
llm = LLMOpenAI()

# Apibrėžkite „LangChain“ agentą
agentas = langchain.Agent(
    chain=langchain.Chain(
        llm = llm,
        chat_model=chat_model
    )
)

# Apibrėžkite DSPy agentą
dsp_agent = dspy.Agent(
    vardas = "mano_agentas",
    description="Mano DSPy agentas"
)

# Integruokite LangChain ir DSPy agentus
langchain_agent = langchain.Agent(
    chain=langchain.Chain(
        llm = llm,
        chat_model=chat_model,
        dsp_agent=dsp_agent
    )
)

# Norėdami atlikti užduotį, naudokite integruotą agentą
langchain_agent.execute("Įdiegti programą gamyboje")

5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų

Čia yra 5–10 dažniausiai naudojamų „LangChain“ ir „DSPy“ komandų / fragmentų:

„LangChain“ agento kūrimas: „langchain.Agent(chain=langchain.Chain(llm=llm, chat_model=chat_model))“
DSPy agento kūrimas: dspy.Agent(name="mano_agentas", description="Mano DSPy agentas")
LangChain Agent Execution: `langchain_agent.execute("Įdiegti programą gamyboje")'
DSPy agento vykdymas: `dsp_agent.execute("Įdiegti programą gamybinėje versijoje")
„LangChain“ grandinės apibrėžimas: „langchain.Chain(llm=llm, chat_model=chat_model)“
DSPy grandinės apibrėžimas: dspy.Chain(name="mano_grandinė", aprašymas="Mano DSPy grandinė")
„LangChain“ agento registracija: „langchain_agent.register()“
DSPy agento registracija: dsp_agent.register()
„LangChain“ agento registracijos panaikinimas: „langchain_agent.unregister()“
DSPy agento išregistravimas: dsp_agent.unregister()

Vizualizacija

Štai LangChain ir DSPy integracijos naudojant Chart.js vizualizacija:

{
  "tipas": "juosta",
  "duomenys": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "duomenų rinkiniai": [
      {
        "label": "Agento kūrimas",
        "duomenys": [10, 5],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      },
      {
        "etiketė": "Agento vykdymas",
        "duomenys": [8, 6],
        "backgroundColor": ["#2196F3", "#9C27B0"]
      },
      {
        "label": "Grandinės apibrėžimas",
        "duomenys": [12, 4],
        "backgroundColor": ["#8BC34A", "#3F51B5"]
      }
    ]
  },
  "parinktys": {
    "pavadinimas": {
      "display": tiesa,
      "text": "LangChain ir DSPy integracija"
    },
    "legenda": {
      ekranas: tiesa
    }
  }
}

Išvada

„LangChain“ ir „DSPy“ integracija leidžia sukurti keičiamo dydžio ir saugią programinės įrangos architektūrą, kuri išnaudoja „Agentic AI“ galią „DevOps“. Naudodami „Context Engineering“ ir „ZeroOps“ principus, kūrėjai gali sukurti save išgydančias, optimizuojančias ir saugančias sistemas, kurios gali aptikti ir reaguoti į aplinkos pokyčius be žmogaus įsikišimo. Pateikiamos 5–10 dažniausiai naudojamų „LangChain“ ir „DSPy“ komandų/fragmentų kartu su integracijos vizualizacija naudojant Chart.js.

Agentinio AI potencialo išlaisvinimas „DevOps“: techninis „LangChain“ ir „DSPy“ integracijos tyrimas

Have Questions?