Ar AI darbināmas programmatūras izstrādes organizēšana ar LangChain un StackGen | B4N1

Ar AI darbināmas programmatūras izstrādes organizēšana ar LangChain un StackGen

3 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 5 min

Ievads

Programmatūras izstrādes ainava strauji attīstās, AI un automatizācijai DevOps procesā ieņemot arvien nozīmīgāku lomu. Divas galvenās tehnoloģijas, kas virza šo transformāciju, ir LangChain un StackGen. LangChain ir atvērtā koda ietvars ar AI darbināmu aģentu veidošanai, savukārt StackGen ir rīks infrastruktūras konfigurācijas automatizēšanai. Šajā rakstā mēs izpētīsim, kā šīs divas tehnoloģijas var izmantot kopā, lai izveidotu mākslīgā intelekta vadītu DevOps automatizācijas cauruļvadu, izmantojot GPT-5.5 jaudu viedai koda pārskatīšanai un ieteikumiem.

DevOps automatizācijas izaicinājums

DevOps automatizācija ir sarežģīts uzdevums, kurā ir jāintegrē vairāki rīki un tehnoloģijas, lai racionalizētu programmatūras izstrādi, testēšanu un izvietošanu. Tradicionālās pieejas bieži balstās uz manuāliem procesiem, kas var izraisīt kļūdas, aizkavēšanos un neefektivitāti. AI un automatizācijas attīstība piedāvā daudzsološu risinājumu, taču tam ir nepieciešama dziļa izpratne par pamatā esošajām tehnoloģijām un to integrāciju.

LangChain: aģentu orķestrēšana ar AI darbināmiem izstrādātājiem

LangChain ir atvērtā koda ietvars ar AI darbinātu aģentu veidošanai, kas var veikt plašu uzdevumu klāstu, sākot no datu apstrādes līdz koda pārskatīšanai. Tās aģentu orķestrēšanas iespējas ļauj izstrādātājiem izveidot sarežģītas darbplūsmas, kas integrē vairākus AI modeļus un rīkus. LangChain arhitektūra ir izstrādāta tā, lai tā būtu ļoti modulāra un paplašināma, padarot to par ideālu izvēli pielāgotu DevOps automatizācijas cauruļvadu veidošanai.

LangChain arhitektūra

LangChain arhitektūra sastāv no trim galvenajiem komponentiem:

1. Aģenti: tie ir LangChain sistēmas galvenie komponenti, kas ir atbildīgi par konkrētu uzdevumu veikšanu, piemēram, datu apstrādi, koda pārskatīšanu un testēšanu. 2. Darbplūsmas: šīs ir uzdevumu secības, ko aģenti veic, lai sasniegtu noteiktu mērķi, piemēram, lietojumprogrammas izveide un izvietošana. 3. Orchestrator: šis ir komponents, kas pārvalda darbplūsmas, nodrošinot, ka uzdevumi tiek izpildīti pareizā secībā un ka visas kļūdas tiek pienācīgi apstrādātas.

Koda piemērs: LangChain aģenta izveide

Šeit ir vienkāršs LangChain aģenta izveides piemērs, kas veic koda pārskatīšanu, izmantojot GPT-5.5:

importēt langchain
no langchain.chains importa gpt5_5

# Izveidojiet GPT-5.5 aģentu
aģents = gpt5_5.GPT5_5Agent()

# Definējiet koda pārskatīšanas darbplūsmu
darbplūsma = langchain.Workflow(
    name = "koda_pārskats",
    uzdevumi=[
        {
            "tips": "teksts",
            "input": "Lūdzu, pārskatiet šo kodu",
            "output": "code_review"
        },
        {
            "tips": "teksts",
            "input": "code_review",
            "izeja": "pārskatītais_kods"
        }
    ]
)

# Izveidojiet LangChain aģentu, kas veic koda pārskatīšanas darbplūsmu
aģents = langchain.Agent(darbplūsma = darbplūsma, aģents = aģents)

# Palaidiet koda pārskatīšanas darbplūsmu
rezultāts = agent.run(input="Lūdzu, pārskatiet šo kodu")
drukāt (rezultāts.izvade)

Šis kods izveido LangChain aģentu, kas veic koda pārskatīšanu, izmantojot GPT-5.5. Aģents ir definēts kā darbplūsma, kas sastāv no diviem uzdevumiem: viens, kas liek lietotājam nodrošināt kodu pārskatīšanai, un otrs, kas pārskata kodu, izmantojot GPT-5.5.

StackGen: infrastruktūras konfigurācija DevOps automatizācijai

StackGen ir rīks infrastruktūras konfigurācijas automatizēšanai, padarot to par ideālu izvēli DevOps automatizācijas cauruļvadiem. Tās arhitektūra ir izstrādāta tā, lai tā būtu ļoti modulāra un paplašināma, ļaujot izstrādātājiem izveidot pielāgotas infrastruktūras konfigurācijas savām lietojumprogrammām.

StackGen arhitektūra

StackGen arhitektūra sastāv no trim galvenajiem komponentiem:

1. Pakalpojumu sniedzēji: šie ir komponenti, kas pārvalda infrastruktūras resursus, piemēram, AWS vai GCP. 2. Konfigurācijas: šīs ir infrastruktūras resursu, piemēram, virtuālo mašīnu vai datu bāzu, definīcijas. 3. Orchestrator: šis ir komponents, kas pārvalda konfigurācijas, nodrošinot infrastruktūras resursu pareizu izveidi un atjaunināšanu.

Koda piemērs: StackGen konfigurācijas izveide

Šeit ir vienkāršs piemērs StackGen konfigurācijas izveidei virtuālajai mašīnai:

izmantot stackgen::config;

// Definējiet virtuālās mašīnas konfigurāciju
let vm_config = config::VMConfig {
    nosaukums: "my_vm".to_string(),
    nodrošinātājs: "aws".to_string(),
    reģions: "us-west-2".to_string(),
    instance_type: "t2.micro".to_string(),
    image_id: "ami-abc123".to_string(),
};

// Izveidojiet StackGen konfigurāciju
let config = config::Config {
    nosaukums: "my_config".to_string(),
    nodrošinātājs: "aws".to_string(),
    reģions: "us-west-2".to_string(),
    resursi: vec![vm_config],
};

// Saglabājiet konfigurāciju failā
config.save("my_config.yaml");

Šis kods izveido StackGen konfigurāciju virtuālajai mašīnai, izmantojot 'stackgen' kasti. Konfigurācija ir definēta kā VMConfig struktūra, kas ietver tādus rekvizītus kā nosaukums, nodrošinātājs, reģions, instances veids un attēla ID.

LangChain un StackGen integrēšana AI vadītai DevOps automatizācijai

Lai izveidotu AI vadītu DevOps automatizācijas cauruļvadu, mums ir jāintegrē LangChain un StackGen. Tas ietver darbplūsmas izveidi, kas izmanto LangChain aģentus, lai veiktu tādus uzdevumus kā koda pārskatīšana un testēšana, un StackGen, lai pārvaldītu infrastruktūras resursus.

Koda piemērs: LangChain un StackGen integrēšana

Šeit ir vienkāršs LangChain un StackGen integrēšanas piemērs, lai izveidotu AI vadītu DevOps automatizācijas cauruļvadu:

importēt langchain
no langchain.chains importa gpt5_5
importēt stackgen

# Izveidojiet GPT-5.5 aģentu
aģents = gpt5_5.GPT5_5Agent()

# Definējiet koda pārskatīšanas darbplūsmu
darbplūsma = langchain.Workflow(
    name = "koda_pārskats",
    uzdevumi=[
        {
            "tips": "teksts",
            "input": "Lūdzu, pārskatiet šo kodu",
            "output": "code_review"
        },
        {
            "tips": "teksts",
            "input": "code_review",
            "izeja": "pārskatītais_kods"
        }
    ]
)

# Izveidojiet LangChain aģentu, kas veic koda pārskatīšanas darbplūsmu
aģents = langchain.Agent(darbplūsma = darbplūsma, aģents = aģents)

# Definējiet StackGen konfigurāciju
vm_config = stackgen.config.VMConfig {
    nosaukums: "my_vm".to_string(),
    nodrošinātājs: "aws".to_string(),
    reģions: "us-west-2".to_string(),
    instance_type: "t2.micro".to_string(),
    image_id: "ami-abc123".to_string(),
}

# Izveidojiet StackGen konfigurāciju
config = stackgen.config.Config {
    nosaukums: "my_config".to_string(),
    nodrošinātājs: "aws".to_string(),
    reģions: "us-west-2".to_string(),
    resursi: vec![vm_config],
}

# Saglabājiet konfigurāciju failā
config.save("my_config.yaml");

# Palaidiet koda pārskatīšanas darbplūsmu
rezultāts = agent.run(input="Lūdzu, pārskatiet šo kodu")
drukāt (rezultāts.izvade)

# Izmantojiet StackGen konfigurāciju, lai izveidotu infrastruktūras resursus
stackgen.create_resources(config)

Šis kods integrē LangChain un StackGen, lai izveidotu AI vadītu DevOps automatizācijas cauruļvadu. Cauruļvads izmanto LangChain aģentu, lai veiktu koda pārskatīšanu, izmantojot GPT-5.5, un StackGen konfigurāciju, lai pārvaldītu infrastruktūras resursus.

5–10 populārākās komandas/fragmenti

Šeit ir 5–10 populārākās LangChain un StackGen visbiežāk izmantotās komandas/fragmenti:

  1. langchain.Agent(workflow=workflow, agent=agent): izveido LangChain aģentu, kas veic darbplūsmu, izmantojot konkrētu aģentu.
  2. "stackgen.config.VMConfig(...)": definē virtuālās mašīnas konfigurāciju, izmantojot StackGen.
  3. langchain.Workflow(...): definē darbplūsmu, izmantojot LangChain.
  4. stackgen.create_resources(config): izveido infrastruktūras resursus, izmantojot StackGen konfigurāciju.
  5. langchain.Agent.run(input="..."): palaiž LangChain aģentu ar noteiktu ievadi.
  6. stackgen.config.save("..."): saglabā StackGen konfigurāciju failā.
  7. langchain.Workflow.tasks(...): definē uzdevumus LangChain darbplūsmā.
  8. stackgen.config.resources(...): definē resursus StackGen konfigurācijā.
  9. "langchain.Agent.agent(...)": iegūst aģentu, kas saistīts ar LangChain aģentu.
  10. "stackgen.config.provider(...)": iegūst ar StackGen konfigurāciju saistīto nodrošinātāju.

Vizualizācija

Šeit ir LangChain un StackGen arhitektūras vizualizācija, izmantojot Chart.js:

{
  "tips": "josla",
  "dati": {
    "labels": ["LangChain", "StackGen"],
    "datu kopas": [
      {
        "label": "Komponentes",
        "dati": [3, 3],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      },
      {
        "label": "Uzdevumi",
        "dati": [5, 5],
        "backgroundColor": ["#2196F3", "#9C27B0"]
      }
    ]
  },
  "opcijas": {
    "title": {
      "displejs": patiess,
      "text": "LangChain un StackGen arhitektūra"
    },
    "leģenda": {
      "displejs": patiess
    }
  }
}

Šī vizualizācija parāda komponentu un uzdevumu skaitu LangChain un StackGen arhitektūrā.

Secinājums

Šajā rakstā mēs esam izpētījuši, kā LangChain un StackGen var izmantot kopā, lai izveidotu AI vadītu DevOps automatizācijas cauruļvadu. Mēs esam redzējuši, kā LangChain aģentu orķestrēšanas iespējas var izmantot, lai veiktu tādus uzdevumus kā koda pārskatīšana un testēšana, un kā StackGen infrastruktūras konfigurācijas iespējas var izmantot infrastruktūras resursu pārvaldībai. Mēs esam arī redzējuši, kā šīs divas tehnoloģijas var integrēt, lai izveidotu vienmērīgu DevOps automatizācijas cauruļvadu.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn