שאַפֿן אַ LangChain אַגענט

בויען זיך-היילונג ווייכווארג סיסטעמען מיט מולטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקטשערז און אָרטשעסטראַטיאָן מכשירים

הקדמה

אין הייַנט ס שנעל-פּייסט און טאָמיד-טשאַנגינג ווייכווארג לאַנדשאַפט, בנין געזונט און אַדאַפּטיוו סיסטעמען וואָס קענען בלייַבנ לעבן פּראָדוקציע איז אַ שפּיץ בילכערקייַט פֿאַר ווייכווארג ענדזשאַנירז און DevOps טימז. טראַדיציאָנעל אַפּראָוטשיז צו ווייכווארג אַנטוויקלונג אָפט פאָקוס אויף בנין מאַנאַליטיק סיסטעמען וואָס זענען פּראָנע צו פייליערז און דאַונטיים. אָבער, מיט די אַדווענט פון מאַלטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקטשערז און אָרקעסטראַטיאָן מכשירים, עס איז איצט מעגלעך צו שאַפֿן זיך-היילונג ווייכווארג סיסטעמען וואָס קענען אַדאַפּט צו טשאַנגינג טנאָים און צוריקקריגן פון פייליערז.

אין דעם אַרטיקל, מיר וועלן ויספאָרשן דעם באַגריף פון מולטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקטשערז און אָרקעסטראַטיאָן מכשירים, און ווי זיי קענען זיין געוויינט צו בויען זיך-היילונג ווייכווארג סיסטעמען. מיר וועלן אויך ונטערזוכן די לעצטע טרענדס אין אַי, ווייכווארג ינזשעניעריע און DevOps, און ונטערזוכן די ראָלע פון ​​מכשירים ווי LangChain און DSPy אין קריייטינג שטאַרק און אַדאַפּטיוו ווייכווארג סיסטעמען.

** וואָס זענען מולטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקץ?**

מולטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקטשערז זענען אַ טיפּ פון אַי סיסטעם וואָס באשטייט פון קייפל אָטאַנאַמאַס אגענטן וואָס ינטעראַקט מיט יעדער אנדערע צו דערגרייכן אַ פּראָסט ציל. יעדער אַגענט האט זיין אייגענע גאַנג פון קייפּאַבילאַטיז, וויסן און צילן, און זיי אַרבעטן צוזאַמען צו דערגרייכן אַ העכער-מדרגה אָביעקטיוו. מולטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקטשערז זענען דער הויפּט נוציק אין קאָמפּלעקס סיסטעמען ווו עס זענען קייפל סטייקכאָולדערז, קאַנפליקטינג גאָולז און ומזיכער אַוטקאַמז.

אין ווייכווארג ינזשעניעריע, מולטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקטשערז קענען ווערן גענוצט צו בויען זיך-היילונג סיסטעמען וואָס קענען דעטעקט און ריספּאַנד צו פייליערז אין פאַקטיש צייט. פֿאַר בייַשפּיל, אַ מאַלטי-אַגענט אַי סיסטעם קען צונויפשטעלנ זיך פון קייפל אגענטן וואָס מאָניטאָר פאַרשידענע קאַמפּאָונאַנץ פון אַ סיסטעם, דעטעקט פייליערז און צינגל אָפּזוך אַקשאַנז צו ומקערן די סיסטעם צו אַ געזונט שטאַט.

וואָס זענען אָרקעסטראַטיאָן מכשירים?

אָרקעסטראַטיאָן מכשירים זענען ווייכווארג סיסטעמען וואָס אָטאַמייט די דיפּלוימאַנט, סקיילינג און פאַרוואַלטונג פון אַפּלאַקיישאַנז און באַדינונגס. זיי צושטעלן אַ סענטראַלייזד פּלאַטפאָרמע פֿאַר אָנפירונג קייפל קאַמפּאָונאַנץ, באַדינונגס און אַפּלאַקיישאַנז, און געבן דעוועלאָפּערס צו דעפינירן קאָמפּלעקס וואָרקפלאָוז און אָטאַמיישאַנז.

אָרקעסטראַטיאָן מכשירים זענען יקערדיק פֿאַר בויען זיך-היילונג ווייכווארג סיסטעמען, ווייַל זיי געבן דעוועלאָפּערס צו דעפינירן אָפּזוך וואָרקפלאָוז און אָטאַמיישאַנז וואָס קענען זיין טריגערד אין ענטפער צו פייליערז. פֿאַר בייַשפּיל, אַן אָרקעסטראַטיאָן געצייַג קען זיין געניצט צו אָטאַמייט די דיפּלוימאַנט פון אַ באַקאַפּ סיסטעם, אָדער צו צינגל אַ אָפּזוך קאַמף ווען אַ סיסטעם קאָמפּאָנענט פיילז.

LangChain און DSPy: אָרטשעסטראַטיאָן מכשירים פֿאַר מולטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקטשערז

LangChain און DSPy זענען צוויי פאָלקס אָרקעסטראַטיאָן מכשירים וואָס זענען דיזיינד צו אַרבעטן מיט מאַלטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקטשערז. LangChain איז אַ פּיטהאָן ביבליאָטעק וואָס גיט אַ פּשוט און ינטואַטיוו אַפּי פֿאַר בנין מולטי-אַגענט אַי סיסטעמען, בשעת DSPy איז אַ פּיטהאָן ביבליאָטעק וואָס גיט אַ הויך-מדרגה API פֿאַר דיפיינינג און עקסאַקיוטינג וואָרקפלאָוז.

LangChain און DSPy געבן דעוועלאָפּערס צו בויען זיך-היילונג ווייכווארג סיסטעמען וואָס קענען דעטעקט און ריספּאַנד צו פייליערז אין פאַקטיש צייט. זיי צושטעלן אַ נומער פון פֿעיִקייטן, אַרייַנגערעכנט:

• ** אַגענט פאַרוואַלטונג **: LangChain און DSPy צושטעלן אַפּיס פֿאַר קריייטינג, אָנפירונג און ינטעראַקטינג מיט אגענטן אין אַ מאַלטי-אַגענט אַי סיסטעם.
• ** וואָרקפלאָוו דעפֿיניציע **: LangChain און DSPy געבן דעוועלאָפּערס צו דעפינירן קאָמפּלעקס וואָרקפלאָווס און אָטאַמיישאַנז וואָס קענען זיין טריגערד אין ענטפער צו פייליערז.
• ** אָפּזוך אַקשאַנז **: LangChain און DSPy צושטעלן אַפּיס פֿאַר טריגערינג אָפּזוך אַקשאַנז, אַזאַ ווי דיפּלויינג אַ באַקאַפּ סיסטעם אָדער טריגערינג אַ אָפּזוך קאַמף ווען אַ סיסטעם קאָמפּאָנענט פיילז.

בויען אַ זיך-היילונג סיסטעם מיט LangChain און DSPy

צו באַווייַזן די מאַכט פון LangChain און DSPy, לאָזן אונדז בויען אַ פּשוט זיך-היילונג סיסטעם וואָס קענען דעטעקט און ריספּאַנד צו פייליערז אין אַ וועב אַפּלאַקיישאַן. מיר וועלן נוצן LangChain צו שאַפֿן אַ מאַלטי-אַגענט אַי סיסטעם וואָס מאָניטאָרס די פאָרשטעלונג פון די אַפּלאַקיישאַן און טריגערז אַ אָפּזוך קאַמף ווען אַ דורכפאַל איז דיטעקטאַד.

דאָ איז אַ פּשוט קאָד בלאָק וואָס דעמאַנסטרייץ ווי צו בויען אַ זיך-היילונג סיסטעם מיט LangChain און DSPy:

אַרייַנפיר לאַנגטשאַין
פֿון לאַנגטשאַין אַרייַנפיר אַגענט, קייט


אַגענט = אַגענט (
    נאָמען = "זיך-היילונג-אַגענט",
    קייט = קייט (
        נאָמען = "זיך-היילונג-קייט",
        טריט=[
            {"נאָמען": "מאָניטאָר", "פונק": מאָניטאָר_פּערפאָרמאַנסע},
            {"נאָמען": "צוריקקריגן", "פונק": רעקאָווער_סיסטעם},
        ],
    ),
)

# דעפינירן אַ פונקציע צו מאָניטאָר די פאָרשטעלונג פון די אַפּלאַקיישאַן
דעף מאָניטאָר_פּערפאָרמאַנסע ():
    # סימולירן אַ דורכפאַל דיטעקשאַן
    אויב ראַנדאַמ.ראַנדאָם () <0.5:
        return {"failure": אמת}
    אַנדערש:
        צוריקקומען {"failure": פאַלש}

# דעפינירן אַ פונקציע צו צוריקקריגן די סיסטעם
דעפ רעקאָווער_סיסטעם (דורכפאַל):
    # צינגל אַ אָפּזוך קאַמף
    אויב דורכפאַל["פיילורע"]:
        print ("טריגערינג אָפּזוך קאַמף ...")
        # צעוויקלען אַ באַקאַפּ סיסטעם אָדער צינגל אַ אָפּזוך קאַמף
        #...

# שאַפֿן אַ DSPy וואָרקפלאָוו
וואָרקפלאָוו = DSPy.Workflow(
    name="self-healing-workflow",
    טריט=[
        {"נאָמען": "מאָניטאָר", "פונק": מאָניטאָר_פּערפאָרמאַנסע},
        {"נאָמען": "צוריקקריגן", "פונק": רעקאָווער_סיסטעם},
    ],
)

# ויספירן די וואָרקפלאָוו
workflow.execute()

דער קאָד בלאָק דעמאַנסטרייץ ווי צו שאַפֿן אַ LangChain אַגענט וואָס מאָניטאָרס די פאָרשטעלונג פון די אַפּלאַקיישאַן און טריגערז אַ אָפּזוך קאַמף ווען אַ דורכפאַל איז דיטעקטאַד. די DSPy וואָרקפלאָוו איז געניצט צו דעפינירן די אָפּזוך קאַמף און ויספירן עס אין ענטפער צו אַ דורכפאַל.

שפּיץ 5-10 מערסט געוויינט קאַמאַנדז / סניפּאַץ

דאָ זענען די שפּיץ 5-10 מערסט געוויינט קאַמאַנדז און סניפּאַץ פֿאַר LangChain און DSPy:

1. langchain.Agent(): קריייץ אַ נייַ לאַנגטשאַין אַגענט.
2. langchain.Chain(): קריייץ אַ נייַע לאַנגטשאַין קייט.
3. dspypy.Workflow(): קריייץ אַ נייַ דספּי וואָרקפלאָוו.
4. agent.execute(): עקסעקווץ די LangChain אַגענט.
5. workflow.execute(): עקסעקוטירן די DSPy וואָרקפלאָוו.
6. agent.chain.steps.append({"name": "step", "func": func}): לייגט אַ נייַע שריט צו די לאַנגטשאַין קייט.
7. workflow.steps.append({"name": "step", "func": func}): לייגט אַ נייַע שריט צו די DSPy וואָרקפלאָוו.
8. agent.chain.steps.remove({"name": "step"): רימוווז אַ שריט פון די לאַנגטשאַין קייט.
9. workflow.steps.remove({"name": "step"): רימוווז אַ שריט פון די DSPy וואָרקפלאָוו.
10. agent.chain.steps.insert(0, {"name": "step", "func": func}): ינסערץ אַ נייַע שריט אין די אָנהייב פון די לאַנגטשאַין קייט.

וויסואַליזאַטיאָן

דאָ איז אַ וויזשוואַלאַזיישאַן פון די LangChain און DSPy וואָרקפלאָוו ניצן Chart.js:

{
  "type": "באַר",
  "דאַטן": {
    "labels": ["מאָניטאָר", "צוריקקריגן"],
    "דאַטאַסעטס": [
      {
        "label": "לאַנגטשאַין",
        "דאַטן": [10, 20],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "באָרדערווידטה": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "דאַטן": [20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "באָרדערווידטה": 1
      }
    ]
  },
  "אָפּציעס": {
    "טיטל": {
      "ווייַז": אמת,
      "text": "LangChain און DSPy Workflow"
    },
    "סקאַלעס": {
      "יאַקסעס": [
        {
          "טיקס": {
            "באַגינאַט זעראָ": אמת
          }
        }
      ]
    }
  }
}

די וויזשוואַלאַזיישאַן ווייזט די LangChain און DSPy וואָרקפלאָוו, מיט די "מאָניטאָר" שריט אויף די לינקס און די "רעקאָווער" שריט אויף די רעכט. די LangChain וואָרקפלאָוו איז רעפּריזענטיד דורך אַ רויט באַר, בשעת די DSPy וואָרקפלאָוו איז רעפּריזענטיד דורך אַ בלוי באַר.

** מסקנא**

בויען זיך-היילונג ווייכווארג סיסטעמען מיט מאַלטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקטשערז און אָרקעסטראַטיאָן מכשירים איז אַ שטאַרק צוגאַנג צו שאַפֿן געזונט און אַדאַפּטיוו סיסטעמען וואָס קענען בלייַבנ לעבן פּראָדוקציע. LangChain און DSPy זענען צוויי פאָלקס אָרקעסטראַטיאָן מכשירים וואָס געבן דעוועלאָפּערס צו בויען זיך-היילונג סיסטעמען וואָס קענען דעטעקט און ריספּאַנד צו פייליערז אין פאַקטיש צייט.

אין דעם אַרטיקל, מיר האָבן יקספּלאָרד די באַגריף פון מולטי-אַגענט אַי אַרקאַטעקטשערז און אָרקעסטראַטיאָן מכשירים, און דעמאַנסטרייטיד ווי צו בויען אַ זיך-היילונג סיסטעם מיט LangChain און DSPy. מיר האָבן אויך צוגעשטעלט אַ קייט פון פּראַקטיש ביישפילן און קאָד סניפּאַץ צו העלפן דעוועלאָפּערס באַקומען סטאַרטעד מיט בויען זייער אייגענע זיך-היילונג סיסטעמען.

צי איר זענט אַ ווייכווארג ינזשעניר, DevOps ינזשעניר אָדער אַי פאָרשער, בנין זיך-היילונג ווייכווארג סיסטעמען מיט LangChain און DSPy איז אַ שטאַרק צוגאַנג צו שאַפֿן געזונט און אַדאַפּטיוו סיסטעמען וואָס קענען בלייַבנ לעבן פּראָדוקציע.