Оркестрування агентів AI за допомогою LangChain і DSPy для покращеної архітектури програмного забезпечення

Оркестрування агентів AI за допомогою LangChain і DSPy для покращеної архітектури програмного забезпечення

Вступ

У сучасному цифровому середовищі, що швидко розвивається, програмні системи стають дедалі складнішими з інтеграцією можливостей штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML). У результаті проектування масштабованих і стійких систем, які можуть ефективно оркеструвати агентів ШІ, стало актуальною проблемою для інженерів програмного забезпечення. У цій статті досліджується взаємодія штучного інтелекту, розробки програмного забезпечення та інструментів оркестровки для розробки ефективних архітектур програмного забезпечення з акцентом на впровадження агентів штучного інтелекту за допомогою LangChain і DSPy.

Потреба в AI Orchestration

Традиційні програмні системи часто розроблені з монолітною архітектурою, де всі компоненти тісно пов’язані та працюють разом у лінійному режимі. Однак із появою штучного інтелекту та машинного навчання системи програмного забезпечення стають все більш розподіленими та децентралізованими, де кілька агентів працюють разом для досягнення спільної мети. Це призвело до необхідності оркестровки штучного інтелекту, яка передбачає розробку систем, здатних ефективно керувати та координувати взаємодію між кількома агентами штучного інтелекту.

LangChain: фреймворк для створення агентів ШІ

LangChain — це структура Python для створення агентів штучного інтелекту, які можуть взаємодіяти один з одним і із зовнішніми системами. Він надає набір інструментів і бібліотек, які дозволяють розробникам створювати агентів, здатних міркувати, навчатися та адаптуватися до мінливого середовища. LangChain побудовано на основі мови програмування Rust і надає API високого рівня для створення агентів ШІ.

DSPy: структура оркестровки

DSPy — це структура Python для створення розподілених систем, які можуть оркеструвати кілька агентів ШІ. Він надає набір інструментів і бібліотек, які дозволяють розробникам проектувати та розгортати масштабовані та стійкі системи, які можуть керувати складною взаємодією між кількома агентами. DSPy створено на основі системи обміну повідомленнями Apache Kafka і забезпечує API високого рівня для створення розподілених систем.

Впровадження агентів AI за допомогою LangChain і DSPy

Щоб реалізувати агенти штучного інтелекту за допомогою LangChain і DSPy, нам потрібно виконати такі дії:

Визначте архітектуру агента: визначте архітектуру агента штучного інтелекту, включаючи вхідні дані, виходи та взаємодію з іншими агентами.
Реалізація логіки агента: реалізуйте логіку агента штучного інтелекту за допомогою LangChain, включаючи механізми міркування, навчання та адаптації.
Оркеструйте взаємодію агентів: використовуйте DSPy, щоб організовувати взаємодію між кількома агентами ШІ, включаючи протоколи зв’язку та механізми обміну даними.
Розгорнути систему: розгорнути систему за допомогою хмарної платформи або фреймворку контейнеризації, наприклад Docker.

Приклад коду: впровадження простого агента ШІ за допомогою LangChain

Ось простий приклад коду, який демонструє, як реалізувати агент ШІ за допомогою LangChain:

імпорт Langchain
з langchain.chains імпортувати LLMChain


агент = langchain.Agent(
    input_schema={"текст": str},
    output_schema={"текст": str},
    ланцюг=LLMChain(
        model="davinci:instructix",
        max_length=2048,
        температура=0,7,
    ),
)

# Реалізація логіки агента
def agent_logic(input_text):
    вихідний_текст = agent.run(вхідний_текст)
    повернути вихідний_текст

# Перевірте агента
input_text = "У чому сенс життя?"
вихідний_текст = агент_логіка(вхідний_текст)
друк (вихідний_текст)

Цей приклад коду демонструє, як визначити агент ШІ за допомогою LangChain, включаючи схеми введення та виведення, а також логіку агента. Агент реалізовано за допомогою ланцюжка Large Language Model (LLM), який є типом агента штучного інтелекту, який може міркувати та генерувати текст.

5-10 найбільш використовуваних команд/фрагментів для LangChain і DSPy

Ось 5-10 найбільш використовуваних команд/фрагментів для LangChain і DSPy:

langchain.Agent(): створює новий екземпляр агента ШІ.

агент = langchain.Agent(
    input_schema={"текст": str},
    output_schema={"текст": str},
    ланцюг=LLMChain(
        model="davinci:instructix",
        max_length=2048,
        температура=0,7,
    ),
)

agent.run(): запускає агент AI із заданим введенням.

вихідний_текст = agent.run(вхідний_текст)

DSPy.create_cluster(): створює новий кластер вузлів для розподіленої системи.

кластер = DSPy.create_cluster(
    num_nodes=5,
    node_type="робочий",
)

DSPy.create_agent(): створює новий екземпляр агента AI для розподіленої системи.

агент = DSPy.create_agent(
    cluster=кластер,
    agent_type="LLM",
)

DSPy.deploy_agent(): розгортає агент ШІ в розподіленій системі.

DSPy.deploy_agent(
    agent=агент,
    cluster=кластер,
)

DSPy.get_agent_status(): отримує статус агента ШІ.

статус = DSPy.get_agent_status(
    agent=агент,
    cluster=кластер,
)

DSPy.update_agent(): оновлює агент AI новими даними або параметрами.

DSPy.update_agent(
    agent=агент,
    cluster=кластер,
    new_data={"text": "новий текст для введення"},
)

DSPy.delete_agent(): видаляє агент ШІ з розподіленої системи.

DSPy.delete_agent(
    agent=агент,
    cluster=кластер,
)

DSPy.create_chain(): створює новий ланцюжок агентів ШІ для розподіленої системи.

ланцюг = DSPy.create_chain(
    agents=[агент1, агент2, агент3],
)

DSPy.deploy_chain(): розгортає ланцюжок агентів AI у розподіленій системі.

DSPy.deploy_chain(
    chain=ланцюг,
    cluster=кластер,
)

Візуалізація

Ось візуалізація архітектури LangChain і DSPy за допомогою Chart.js:

{
  "type": "секторна діаграма",
  "дані": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "набори даних": [
      {
        "label": "агенти ШІ",
        "дані": [50, 50],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "параметри": {
    "назва": {
      "display": правда,
      "text": "Архітектура LangChain і DSPy"
    },
    "легенда": {
      "дисплей": правда
    }
  }
}

Ця візуалізація демонструє розподіл агентів ШІ між LangChain і DSPy, причому 50% агентів працюють на LangChain і 50% — на DSPy.

Висновок

LangChain і DSPy забезпечують потужну структуру для створення та оркестрування агентів штучного інтелекту, дозволяючи розробникам проектувати масштабовані та стійкі системи, які можуть ефективно керувати складними взаємодіями між кількома агентами. Дотримуючись кроків, описаних у цій статті, розробники можуть реалізувати агенти ШІ за допомогою LangChain і DSPy і розгорнути їх у розподіленій системі за допомогою DSPy. Надані приклади коду та візуалізація демонструють можливості LangChain і DSPy, а 5-10 найбільш використовуваних команд/фрагментів надають коротку довідку для розробників.

Оркестрування агентів AI за допомогою LangChain і DSPy для покращеної архітектури програмного забезпечення

Have Questions?