Yeni AI agenti yaradın | B4N1

Yeni AI agenti yaradın

8 months ago · b4n1 Read time: 3 min

ZeroOps Təyinatı: Avtomatlaşdırılmış API Həyat Dövrünün İdarə Edilməsi üçün Agentlik AI-dan istifadə

Giriş

Proqram təminatının inkişafı mənzərəsi süni intellektin (AI), maşın öyrənməsinin (ML) və avtomatlaşdırma texnologiyalarının getdikcə daha çox qəbul edilməsi ilə əlaqədar əhəmiyyətli transformasiyadan keçir. Bu texnologiyaların əhəmiyyətli təsir göstərdiyi əsas sahələrdən biri API həyat dövrünün idarə edilməsidir. Bu yazıda biz qabaqcıl proqram arxitekturasına və DevOps modernləşdirilməsinə diqqət yetirməklə, DSPy və LangChain kimi orkestrasiya vasitələrindən istifadə edərək ZeroOps, AI Agents və API həyat dövrü idarəetməsinin kəsişməsini araşdıracağıq.

ZeroOps nədir?

ZeroOps, əl əməliyyatları və texniki xidmət tapşırıqlarına ehtiyacı aradan qaldırmağı hədəfləyən bir proqram inkişaf paradiqmasıdır. O, "agent AI" konsepsiyasına əsaslanır, burada AI agentləri tapşırıqları avtomatlaşdırmaq, qərarlar qəbul etmək və insanlar adından hərəkətlər etmək üçün istifadə olunur. API həyat dövrünün idarə edilməsi kontekstində ZeroOps dəyişən tələblərə və mühitlərə uyğunlaşa bilən, özünü sağaldan, özünü optimallaşdıran və özünü miqyaslandıran API-lərin yaradılmasına imkan verir.

Agent AI və API Lifecycle Management

Agentic AI API həyat dövrünün idarə edilməsində ZeroOps-un əsas köməkçisidir. AI agentləri kimi vəzifələri avtomatlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər:

  1. API yerləşdirilməsi: AI agentləri API-lərin müxtəlif mühitlərdə, o cümlədən inkişaf, sınaq, səhnələşdirmə və istehsalda yerləşdirilməsini avtomatlaşdıra bilər.
  2. API monitorinqi: AI agentləri performans, təhlükəsizlik və digər məsələlər üçün API-lərə nəzarət edə və lazım olduqda düzəldici tədbirlər görə bilər.
  3. API optimallaşdırılması: AI agentləri API istifadə nümunələrini təhlil edə və API performansını, miqyasını və təhlükəsizliyini optimallaşdıra bilər.
  4. API təhlükəsizliyi: AI agentləri API açarının güzəşti və ya icazəsiz giriş kimi təhlükəsizlik təhdidlərini aşkarlaya və onlara cavab verə bilər.

Orkestrasiya Alətləri: DSPy və LangChain

DSPy və LangChain, API həyat dövrünün idarə edilməsi üçün agent AI sistemlərinin yaradılmasına imkan verən iki məşhur orkestrasiya vasitəsidir. Hər iki alət tapşırıqları avtomatlaşdıra, qərarlar qəbul edə və tədbirlər görən AI agentləri yaratmaq üçün çevik və genişlənə bilən çərçivə təmin edir.

DSPy

DSPy, AI agentləri yaratmaq üçün sadə və intuitiv API təmin edən Python əsaslı orkestrləşdirmə vasitəsidir. DSPy tərtibatçılara müxtəlif sistemlərlə, o cümlədən API, verilənlər bazası və mesajlaşma növbələri ilə qarşılıqlı əlaqədə ola bilən AI agentləri yaratmağa imkan verir.

LangChain

LangChain, süni intellekt agentləri yaratmaq üçün daha təkmil və çevik çərçivə təmin edən Rust əsaslı orkestrləşdirmə vasitəsidir. LangChain tərtibatçılara müxtəlif sistemlərlə, o cümlədən API, verilənlər bazası və mesajlaşma növbələri ilə qarşılıqlı əlaqə qura bilən AI agentləri yaratmağa imkan verir və daha mürəkkəb AI sistemlərinin qurulması üçün bir sıra funksiyalar təqdim edir.

Praktik Nümunə: DSPy ilə API Yerləşdirmənin Avtomatlaşdırılması

API yerləşdirilməsini avtomatlaşdırmaq üçün DSPy-dən necə istifadə etməyin sadə bir nümunəsidir:

idxal dspy


agent = dspy.Agent()

# Yerləşdirmə skriptini təyin edin
def deploy_api():
    # API-ni inkişaf mühitinə yerləşdirin
    agent.deploy_api("dev")

# Yerləşdirmə tetikleyicisini təyin edin
trigger = dspy.Trigger("deploy_api", deploy_api)

# AI agentini işə salın
agent.start()

# Yerləşdirmə skriptini işə salın
trigger.trigger()

Bu kod yeni AI agenti yaradır, API-ni inkişaf mühitinə yerləşdirən yerləşdirmə skriptini müəyyənləşdirir və xüsusi hadisə baş verən zaman yerləşdirmə skriptini işə salan yerləşdirmə tetikleyicisini müəyyən edir.

Ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parça

DSPy və LangChain üçün ən çox istifadə edilən 5-10 əmr/parçalar bunlardır:

DSPy

  1. agent.deploy_api(env): API-ni müəyyən edilmiş mühitə yerləşdirir.
  2. agent.monitor_api(): Performans, təhlükəsizlik və digər məsələlər üçün API-yə nəzarət edir.
  3. agent.optimize_api(): API performansını, genişlənmə qabiliyyətini və təhlükəsizliyi optimallaşdırır.
  4. agent.security_check(): API-ni təhlükəsizlik təhdidləri üçün yoxlayır.
  5. agent.trigger(trigger_name, func): Müəyyən hadisə baş verən zaman xüsusi funksiyanı işə salır.

LangChain

  1. agent.deploy_api(env): API-ni müəyyən edilmiş mühitə yerləşdirir.
  2. agent.monitor_api(): Performans, təhlükəsizlik və digər məsələlər üçün API-yə nəzarət edir.
  3. agent.optimize_api(): API performansını, genişlənmə qabiliyyətini və təhlükəsizliyi optimallaşdırır.
  4. agent.security_check(): API-ni təhlükəsizlik təhdidləri üçün yoxlayır.
  5. agent.trigger(trigger_name, func): Müəyyən hadisə baş verən zaman xüsusi funksiyanı işə salır.

Vizuallaşdırma

Budur, DSPy və LangChain istifadə edərək API həyat dövrünün idarə edilməsi üçün agent AI sisteminin vizuallaşdırılması:

{
  "növ": "bar",
  "data": {
    "etiketlər": ["Yerləşdirmə", "Monitorinq", "Optimallaşdırma", "Təhlükəsizlik"],
    "verilənlər dəsti": [
      {
        "label": "DSPy",
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "data": [10, 15, 7, 12]
      },
      {
        "label": "LangChain",
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "məlumatlar": [8, 12, 9, 10]
      }
    ]
  },
  "seçimlər": {
    "başlıq": {
      "ekran": doğru,
      "text": "API Həyat Dövrünün İdarə Edilməsi üçün Agentlik AI Sistemi"
    },
    "tərəzi": {
      "yAxes": [
        {
          "gənə": {
            "beginAtZero": doğrudur
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Bu diaqram DSPy və LangChain-in yerləşdirmə, monitorinq, optimallaşdırma və təhlükəsizlik daxil olmaqla müxtəlif vəzifələrdə performansını göstərir.

Nəticə

Bu yazıda biz DSPy və LangChain kimi orkestrasiya vasitələrindən istifadə edərək ZeroOps, AI agentləri və API həyat dövrü idarəetməsinin kəsişməsini araşdırdıq. Tapşırıqların avtomatlaşdırılmasında, qərarların qəbul edilməsində və hərəkətlərin görülməsində agent AI-nin üstünlüklərini müzakirə etdik və API yerləşdirilməsini avtomatlaşdırmaq üçün DSPy-dən necə istifadə etməyin praktiki nümunəsini təqdim etdik. Biz həmçinin DSPy və LangChain üçün ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parçaları sadaladıq və API həyat dövrünün idarə edilməsi üçün agent AI sisteminin vizualizasiyasını təqdim etdik.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn