** د AI ځواک لرونکي اجنټانو او DevOps وسیلو سره د پیښې تحقیقات اتومات کول**

پیژندنه

د نن ورځې کلاوډ - اصلي چاپیریال کې ، د پیښې تحقیق او حل د DevOps کړنو مهمې برخې دي. په هرصورت، د لاسي پیښې څیړنه کیدای شي د وخت مصرف، د خطا خطر وي، او ډیری وختونه پراخه مهارت ته اړتیا لري. د دې ننګونو د حل کولو لپاره، موږ به د AWS DevOps اجنټ او DSPy سره د Kiro AI ځواک لرونکي اجنټانو ادغام د اتوماتیک پیښې تحقیق او حل لپاره وپلټو.

د اجزاوو پوهیدل

مخکې له دې چې ادغام کې ډوب شئ، راځئ چې په کې شاملې برخې وپیژنو:

• کیرو AI ځواک لرونکي اجنټان: کیرو د AI ځواک لرونکي پلیټ فارم دی چې د دندو او کاري فلو اتومات کولو لپاره د ګمرکي اجنټانو رامینځته کولو وړ کوي. دا اجنټان د مختلف ډیټا سرچینو په اړه روزل کیدی شي ، پشمول د لاګونو ، میټریکونو ، او تشکیلاتو فایلونو.
• AWS DevOps اجنټ: د AWS DevOps اجنټ یوه وسیله ده چې په AWS کې د دندو او کاري فلو اتومات کولو وړ کوي. دا د دندو اتومات کولو لپاره انعطاف وړ او د توزیع وړ لاره چمتو کوي ، لکه د غوښتنلیکونو ځای په ځای کول ، د فعالیت څارنه ، او د ستونزو حل کول.
• DSPy: DSPy د Python کتابتون دی چې د DSPy سره د متقابل عمل کولو لپاره ساده او مؤثره لاره چمتو کوي ، د کلاوډ اصلي ډیټا پلیټ فارم. DSPy د ګمرکي ډیټا پایپ لاینونو رامینځته کولو ، د معلوماتو پروسس کولو ، او د معلوماتو لید لید وړ کوي.

د ادغام کتنه

د AWS DevOps اجنټ او DSPy سره د Kiro AI ځواک لرونکي اجنټانو ادغام لاندې مرحلې لري:

1. د معلوماتو راټولول: د AWS DevOps اجنټ د مختلفو سرچینو څخه ډاټا راټولوي، لکه لاګ، میټریک، او د ترتیب فایلونه.
2. د ډیټا پروسس کول: راټول شوي ډاټا د DSPy په کارولو سره پروسس کیږي، کوم چې د دودیز ډیټا پایپ لاینونو رامینځته کولو، د معلوماتو پروسس کولو، او د معلوماتو لیدلو وړ کوي.
3. د اجنټ روزنه: پروسس شوي ډیټا د کیرو AI په ځواک لرونکي اجنټ روزلو لپاره کارول کیږي ، کوم چې اجنټ ته وړتیا ورکوي ترڅو په ډیټا کې نمونې او ګډوډي زده کړي.
4. د پيښو پلټنه: کله چې یوه پیښه رامنځ ته شي، د Kiro AI په وسیله ځواکمن ایجنټ د روزل شوي ماډلونو او معلوماتو په کارولو سره د پیښې تحقیق کولو لپاره هڅول کیږي.
5. ریزولوشن: اجنټ د پیښې د حل لپاره سپارښتنې وړاندې کوي، کوم چې د AWS DevOps اجنټ په کارولو سره اجرا کیدی شي.

د کوډ بیلګه

دلته یو ساده کوډ مثال دی چې د AWS DevOps اجنټ او DSPy سره د Kiro AI ځواک لرونکي اجنټانو ادغام ښیې: ``پېتون os واردول json وارد کړئ د کیروس وارداتو اجنټ څخه د dSP وارداتو څخه DSPy

aws_config = json.load(خلاص('aws_config.json'))

د کیرو AI ځواک لرونکي اجنټ رامینځته کړئ

اجنټ = اجنټ( نوم = 'پېښه_څیړنه'، description='د پیښو اتوماتیک تحقیقات او حل'، ماډل = 'پېښه_څیړنې_موډل' )

د DSPy مثال جوړ کړئ

dspy = DSPy ( host='localhost', بندر = 8080، د کارن نوم = 'اډمین'، پاسورډ = پاسورډ )

د DSPy په کارولو سره د ډیټا پایپ لاین تعریف کړئ

پایپ لاین = dspy. پایپ لاین( نوم = 'پېښې_څیړنې_پایپ لاین'، description='د پیښو د تحقیقاتو اتومات پایپ لاین'، سرچینې = ['لاګ'، 'میټریک'، 'تشکیل'] )

د ډیټا پایپ لاین په کارولو سره د کیرو AI ځواک لرونکي اجنټ ته روزنه ورکړئ

agent.rain( پایپ لاین = پایپ لاین data=dspy.data( نوم = 'پېښې_څیړنې_ډاټا'، توضیح = 'د اتوماتیک پیښې تحقیقاتو ډاټا' ) )

د پیښې تحقیقاتو لپاره د کیرو AI ځواک لرونکي اجنټ متحرک کړئ

پیښه = { 'id': 'INC-12345', 'تفصیل': 'د غوښتنلیک بند وخت' } agent.trigger( پیښه = پیښه data=dspy.data( نوم = 'پېښې_څیړنې_ډاټا'، توضیح = 'د اتوماتیک پیښې تحقیقاتو ډاټا' ) )

د پیښې حل لپاره د اجنټ وړاندیزونه ترلاسه کړئ

سپارښتنې = agent.commendations( پیښه = پیښه data=dspy.data( نوم = 'پېښې_څیړنې_ډاټا'، توضیح = 'د اتوماتیک پیښې تحقیقاتو ډاټا' ) )

د AWS DevOps اجنټ په کارولو سره د اجنټ وړاندیزونه اجرا کړئ

aws_config['recommendations'] = سپارښتنې aws_config['incident_id'] = پیښه['id'] aws_config['description'] = پیښه['وضاحت'] `` غوره 5-10 ډیری کارول شوي کمانډونه / ټوټې

دلته د دې ټیکنالوژۍ لپاره ترټولو غوره 5-10 ډیری کارول شوي کمانډونه / ټوټې دي:

1. Kiro AI ځواک لرونکي اجنټ جوړول: پېتون اجنټ = اجنټ( نوم = 'پېښه_څیړنه'، description='د پیښو اتوماتیک تحقیقات او حل'، ماډل = 'پېښه_څیړنې_موډل' )
2. DSPy مثال جوړول: پېتون dspy = DSPy ( host='localhost', بندر = 8080، د کارن نوم = 'اډمین'، پاسورډ = پاسورډ )
3. د ډیټا پایپ لاین تعریف: پېتون پایپ لاین = dspy. پایپ لاین( نوم = 'پېښې_څیړنې_پایپ لاین'، description='د پیښو د تحقیقاتو اتومات پایپ لاین'، سرچینې = ['لاګ'، 'میټریک'، 'تشکیل'] )
4. Kiro AI ځواک لرونکي اجنټ روزنه: پېتون agent.rain( پایپ لاین = پایپ لاین data=dspy.data( نوم = 'پېښې_څیړنې_ډاټا'، توضیح = 'د اتوماتیک پیښې تحقیقاتو ډاټا' ) ) Kiro AI-Powered Agent triggering: پېتون agent.trigger( پیښه = پیښه data=dspy.data( نوم = 'پېښې_څیړنې_ډاټا'، توضیح = 'د اتوماتیک پیښې تحقیقاتو ډاټا' ) ) د اجنټ سپارښتنې بیرته ترلاسه کول: پېتون سپارښتنې = agent.commendations( پیښه = پیښه data=dspy.data( نوم = 'پېښې_څیړنې_ډاټا'، توضیح = 'د اتوماتیک پیښې تحقیقاتو ډاټا' ) )
5. AWS DevOps اجنټ کنفیګریشن بارول: پېتون aws_config = json.load(خلاص('aws_config.json'))
6. *AWS DevOps د اجنټ سپارښتنې اجرا: پېتون aws_config['recommendations'] = سپارښتنې aws_config['incident_id'] = پیښه['id'] aws_config['description'] = پیښه['وضاحت']
7. DSPy د معلوماتو بیرته ترلاسه کول: پېتون ډاټا = dspy.data( نوم = 'پېښې_څیړنې_ډاټا'، توضیح = 'د اتوماتیک پیښې تحقیقاتو ډاټا' )
8. Kiro AI-Powered Agent Model Loading: پېتون ماډل = agent.model( نوم = 'پېښې_څیړنې_موډل'، توضیح = 'د اتوماتیک پیښې تفتیش ماډل' )

بصری کول

دلته د Chart.js په کارولو سره د ادغام لید دی: json { "ډول": "بار" "ډاټا": { "labels": ["د معلوماتو راټولول"، "د معلوماتو پروسس کول"، "د اجنټ روزنه"، "د پېښو څېړنه"، "حل"], "ډاټاسایټ": [ { "label": "وخت (ثاني)", "ډاټا": [10, 20, 30, 40, 50], د پس منظر رنګ: [ "rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)", "rgba(255, 206, 86, 0.2)", "rgba(75, 192, 192, 0.2)", "rgba(153, 102, 255, 0.2)" ]، "سرحد رنګ": [ "rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)", "rgba(255, 206, 86, 1)", "rgba(75, 192, 192, 1)", "rgba(153, 102, 255, 1)" ]، "borderWidth": 1 } ] }، "اختیارونه": { "ترازې": { "yAxes": [ { "ticks": { "beginAtZero": ریښتیا } } ] } } } دا لید د ادغام په پروسه کې د هر ګام لپاره اخیستل شوی وخت ښیي.

پایله

پدې مقاله کې ، موږ د AWS DevOps اجنټ او DSPy سره د Kiro AI ځواک لرونکي اجنټانو ادغام په کلاوډ - اصلي چاپیریال کې د اتوماتیک پیښې تفتیش او حل لپاره سپړلی. موږ د شاملو اجزاوو تفصيلي کتنه، د ادغام پروسه، او د ساده کوډ بېلګه چې ادغام ښيي. موږ د Chart.js په کارولو سره د ادغام لید او د دې ټیکنالوژۍ لپاره د غوره 5-10 ډیری کارول شوي کمانډونو/ټوټو لیست هم شامل کړ.