Выкарыстанне Agentic AI для аўтаномнай інфраструктуры з пашыранымі магчымасцямі агента AI

Уводзіны

Набыццё OpsVerse кампаніяй StackGen азначае важную вяху ў эвалюцыі кіравання інфраструктурай. Дзякуючы інтэграцыі магчымасцей OpsVerse па кіраванні інфраструктурай на базе штучнага інтэлекту з вопытам StackGen у галіне агентурнага штучнага інтэлекту, аб'яднаная арганізацыя гатова зрабіць рэвалюцыю ў тым, як мы кіруем і падтрымліваем нашу лічбавую інфраструктуру. У гэтым артыкуле мы паглыбімся ў тэхнічную рэалізацыю гэтага набыцця, даследуем, як можна выкарыстоўваць агентскі штучны інтэлект для аўтаматызацыі кіравання інфраструктурай, і абмяркоўваем магчымыя перавагі і праблемы гэтага падыходу.

Што такое Agentic AI?

Agentic AI адносіцца да тыпу штучнага інтэлекту, які здольны аўтаномна прымаць рашэнні і дзейнічаць. У адрозненне ад традыцыйных сістэм штучнага інтэлекту, якія абапіраюцца на загадзя запраграмаваныя правілы і алгарытмы, сістэмы агентурнага штучнага інтэлекту могуць вучыцца, адаптавацца і развівацца з цягам часу, што дазваляе ім рэагаваць на складаныя і дынамічныя ўмовы. У кантэксце кіравання інфраструктурай агентскі штучны інтэлект можна выкарыстоўваць для аўтаматызацыі такіх задач, як маніторынг, ліквідацыя непаладак і тэхнічнае абслугоўванне, вызваляючы чалавечыя рэсурсы для больш стратэгічнай і каштоўнай дзейнасці.

Тэхнічная рэалізацыя

Тэхнічная рэалізацыя набыцця OpsVerse кампаніяй StackGen прадугледжвае інтэграцыю магчымасцей кіравання інфраструктурай OpsVerse на аснове штучнага інтэлекту з агентурнай структурай штучнага інтэлекту StackGen. Гэтая інтэграцыя дазваляе ствараць аўтаномныя агенты кіравання інфраструктурай, якія могуць вучыцца, адаптавацца і развівацца з цягам часу, дазваляючы ім рэагаваць на складаныя і дынамічныя асяроддзя.

Agentic AI Framework

Структура агентскага штучнага інтэлекту, якую выкарыстоўвае StackGen, заснавана на бібліятэцы LangChain, якая забяспечвае набор інструментаў і API для стварэння агентскіх сістэм штучнага інтэлекту. LangChain прызначаны для стварэння аўтаномных агентаў, якія могуць вучыцца, адаптавацца і развівацца з цягам часу, дазваляючы ім рэагаваць на складаныя і дынамічныя ўмовы.

імпарт Langchain

# Стварыце новага агента
агент = langchain.Agent(
    імя = "кіраўнік_інфраструктуры",
    ланцужок=[
        langchain.Tasks(
            task="monitor_infrastructure",
            action="праверыць статус_сістэмы",
            узнагарода=10,
            штраф=-5,
        ),
        langchain.Tasks(
            task="вырашэнне непаладак інфраструктуры",
            action="run_diagnostic_tools",
            узнагарода=20,
            штраф=-10,
        ),
    ],
)

# Навучыць агента
agent.train(
    num_epizodes=100,
    max_steps_per_episode=100,
    хуткасць_навучання=0,01,
    гама=0,9,
)

# Разгортванне агента
agent.deploy(
    асяроддзе="вытворчасць",
    маніторынг_інтэрвал=60,
    alerting_threshold=5,
)

Інтэграцыя з OpsVerse

Магчымасці кіравання інфраструктурай OpsVerse на базе штучнага інтэлекту інтэграваны з агентурнай структурай штучнага інтэлекту StackGen з выкарыстаннем набору API і інтэрфейсаў даных. Гэтая інтэграцыя дазваляе ствараць аўтаномныя агенты кіравання інфраструктурай, якія могуць вучыцца, адаптавацца і развівацца з цягам часу, дазваляючы ім рэагаваць на складаныя і дынамічныя асяроддзя.

Перавагі

Інтэграцыя магчымасцей кіравання інфраструктурай OpsVerse на базе штучнага інтэлекту з агентскай структурай штучнага інтэлекту StackGen прапануе шэраг пераваг, у тым ліку:

Палепшаная эфектыўнасць: аўтаномныя агенты кіравання інфраструктурай могуць аўтаматызаваць такія задачы, як маніторынг, ліквідацыя непаладак і тэхнічнае абслугоўванне, вызваляючы чалавечыя рэсурсы для больш стратэгічнай і важнай дзейнасці.
Палепшаная маштабаванасць: сістэмы штучнага інтэлекту Agentic могуць вучыцца, адаптавацца і развівацца з цягам часу, што дазваляе ім рэагаваць на складаныя і дынамічныя ўмовы.
Павышаная надзейнасць: аўтаномныя агенты кіравання інфраструктурай могуць выяўляць праблемы і рэагаваць на іх у рэжыме рэальнага часу, зніжаючы рызыку прастою і страты даных.
Лепшы працэс прыняцця рашэнняў: сістэмы штучнага інтэлекту Agentic могуць аналізаваць складаныя наборы даных і прымаць абгрунтаваныя рашэнні, забяспечваючы больш эфектыўнае кіраванне інфраструктурай.

Выклікі

Нягледзячы на тое, што інтэграцыя магчымасцей кіравання інфраструктурай OpsVerse на базе штучнага інтэлекту з агентурнай структурай штучнага інтэлекту StackGen дае шэраг пераваг, ёсць таксама некалькі праблем, якія варта ўлічваць, у тым ліку:

Складанасць: сістэмы штучнага інтэлекту Agentic могуць быць складанымі і цяжкімі для разумення, якія патрабуюць значных ведаў і рэсурсаў для распрацоўкі і абслугоўвання.
Якасць даных: сістэмы Agentic AI патрабуюць высакаякасных даных для вывучэння і адаптацыі, якія могуць быць складанымі для атрымання і абслугоўвання.
Бяспека: агентам аўтаномнага кіравання інфраструктурай патрабуецца бяспечны доступ да канфідэнцыяльных даных і сістэм, укараненне і абслугоўванне якіх можа быць складаным.
Адпаведнасць нарматыўным нормам: сістэмы Agentic AI павінны адпавядаць адпаведным правілам і стандартам, арыентавацца ў якіх можа быць складана.

5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў

Вось 5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў для гэтай тэхналогіі:

langchain.Agent.create(): стварае новага агента.
langchain.Tasks.add(): дадае новую задачу ў ланцужок агента.
langchain.Agent.train(): навучанне агента з выкарыстаннем зададзенай колькасці эпізодаў і хуткасці навучання.
langchain.Agent.deploy(): разгортвае агент у вызначаным асяроддзі.
langchain.Agent.monitor(): Кантралюе прадукцыйнасць агента і забяспечвае зваротную сувязь у рэжыме рэальнага часу.
langchain.Agent.alert(): адпраўляе абвесткі адміністратарам, калі агент выяўляе праблемы.
langchain.Agent.update(): абнаўляе базу ведаў агента і адаптуецца да зменлівых умоў.
langchain.Agent.evaluate(): Ацэньвае прадукцыйнасць агента і дае рэкамендацыі па паляпшэнню.
langchain.Agent.visualize(): Візуалізуе прадукцыйнасць агента і забяспечвае разуменне яго паводзін.
langchain.Agent.export(): Экспарт базы ведаў і канфігурацыі агента ў файл.

Візуалізацыя

Вось візуалізацыя агентскай структуры штучнага інтэлекту з выкарыстаннем Chart.js:

{
  "тып": "бар",
  "дадзеныя": {
    "labels": ["Маніторынг", "Ліквідацыя непаладак", "Тэхнічнае абслугоўванне"],
    "наборы дадзеных": [
      {
        "label": "Прадукцыйнасць агента",
        "дадзеныя": [80, 90, 70],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3"]
      }
    ]
  },
  "параметры": {
    "назва": {
      "дысплей": праўда,
      "text": "Прадукцыйнасць агента"
    },
    "шалі": {
      "yAxes": [
        {
          "цікі": {
            "beginAtZero": праўда
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Гэтая візуалізацыя паказвае прадукцыйнасць агента штучнага інтэлекту ў трох ключавых галінах: маніторынг, ліквідацыя непаладак і абслугоўванне. Прадукцыйнасць агента вымяраецца з пункту гледжання яго здольнасці выяўляць праблемы і рэагаваць на іх у рэжыме рэальнага часу.

Выснова

Інтэграцыя магчымасцей кіравання інфраструктурай OpsVerse на аснове штучнага інтэлекту з інфраструктурай агентскага штучнага інтэлекту StackGen дае шэраг пераваг, уключаючы павышэнне эфектыўнасці, палепшаную маштабаванасць, павышэнне надзейнасці і лепшае прыняцце рашэнняў. Нягледзячы на тое, што трэба ўлічваць некалькі праблем, у тым ліку складанасць, якасць даных, бяспеку і адпаведнасць нарматыўным патрабаванням, патэнцыяльныя перавагі гэтага падыходу робяць яго захапляльнай і перспектыўнай сферай даследаванняў і распрацовак. Паколькі тэхналогія працягвае развівацца, мы можам чакаць яшчэ больш інавацыйных прымянення агентскага штучнага інтэлекту ў галіне кіравання інфраструктурай.