Ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu hoʻōla pilikino me Multi-Agent AI Architectures a me LangChain | B4N1

Ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu hoʻōla pilikino me Multi-Agent AI Architectures a me LangChain

3 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 6 min

Ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu hoʻōla pilikino me Multi-Agent AI Architectures a me LangChain

Hoʻolauna

I kēia mau lā, ua lilo ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu hoʻōla ponoʻī i mea koʻikoʻi no ka hōʻoia ʻana i ka hilinaʻi, scalability, a me ke kūpaʻa o nā ʻōnaehana polokalamu paʻakikī. ʻAʻole lawa nā hale hoʻolālā monolithic kuʻuna no ka hoʻokō ʻana i nā koi o ka hoʻomohala polokalamu hou, kahi e hiki ai i nā ʻōnaehana ke hoʻololi i nā koi hoʻololi, mālama i nā hemahema i manaʻo ʻole ʻia, a hoʻōla koke mai nā hewa. ʻO kēia kahi e pāʻani ai nā mea hoʻolālā AI multi-agent a me LangChain, e hāʻawi ana i kahi hopena ikaika no ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu hoʻōla ponoʻī e hiki ke aʻo, hoʻololi, a pane i nā kūlana hoʻololi.

He aha nā Multi-Agent AI Architectures?

ʻO ka hoʻolālā AI multi-agent kahi ʻano o ka ʻōnaehana AI puʻupuʻu i loaʻa i nā ʻelele autonomous he nui e launa pū me kekahi a me ko lākou kaiapuni e hoʻokō i kahi pahuhopu maʻamau. Loaʻa i kēlā me kēia ʻelele kona mana hoʻoholo ponoʻī, ʻike, a me nā kumuwaiwai, a hiki iā lākou ke kamaʻilio me kekahi e kaʻana like i ka ʻike, hoʻonohonoho i nā hana, a hoʻololi i nā kūlana hoʻololi.

I loko o ka pōʻaiapili o nā ʻōnaehana polokalamu, hiki ke hoʻohana ʻia nā ʻōnaehana AI multi-agent e kūkulu i nā ʻōnaehana hoʻōla ponoʻī e hiki ke ʻike a pane i nā hewa, nā hemahema, a me nā anomalies ʻē aʻe i ka manawa maoli. Ma ka hāʻawi ʻana i ke kaʻina hana hoʻoholo ma waena o nā ʻelele he nui, hiki i kēia mau ʻōnaehana ke aʻo mai ka ʻike, hoʻololi i nā kūlana hoʻololi, a hoʻōla koke mai nā hewa.

He aha ka LangChain?

ʻO LangChain kahi waihona Python open-source no ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana AI multi-agent. Hāʻawi ia i kahi papa hana maʻalahi, maʻalahi, a hiki ke hoʻonui ʻia no ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana AI paʻakikī e hiki ke aʻo, hoʻololi, a pane i nā kūlana loli. Hoʻolālā ʻia ʻo LangChain e hana me kahi ākea ākea o AI frameworks, me TensorFlow, PyTorch, a me Keras, a hiki ke hoʻohana ʻia no ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana e hoʻohui pū me nā kumu ʻikepili like ʻole, me nā ʻikepili, nā API, a me nā mea IoT.

Ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu hoʻōla pilikino me LangChain

No ke kūkulu ʻana i kahi ʻōnaehana polokalamu ho'ōla ponoʻī me LangChain, pono mākou e hoʻolālā i kahi hoʻolālā AI multi-agent i hiki ke ʻike a pane i nā hewa, nā hemahema, a me nā anomalies ʻē aʻe i ka manawa maoli. Eia kahi hiʻohiʻona kiʻekiʻe o ka hoʻolālā.

  1. Agent Design: Pono mākou e hoʻolālā i kahi pūʻulu o nā ʻelele kūʻokoʻa e hiki ke launa pū me kekahi a me ko lākou kaiapuni e hoʻokō i kahi pahuhopu like. Pono e loaʻa i kēlā me kēia luna kāna mau mana hoʻoholo ponoʻī, ʻike, a me nā kumuwaiwai.
  2. Knowledge Graph: Pono mākou e hana i kahi pakuhi ʻike e hōʻike ana i nā pilina ma waena o nā ʻelele, ke kaiapuni, a me nā pahuhopu o ka ʻōnaehana. Hiki ke hoʻohana ʻia kēia pakuhi no ka noʻonoʻo ʻana i ke kūlana o ka ʻōnaehana a hoʻoholo.
  3. Hoʻoholo Hoʻoholo: Pono mākou e hoʻokō i kahi kaʻina hana hoʻoholo e hiki ai i nā ʻelele ke noʻonoʻo e pili ana i ke kūlana o ka ʻōnaehana a hoʻoholo i nā hoʻoholo ma muli o ka pakuhi ʻike.
  4. Action Execution: Pono mākou e hoʻokō i kahi kaʻina hana hoʻokō e hiki ai i nā ʻelele ke hoʻokō i kā lākou mau hoʻoholo a launa pū me ke kaiapuni.

Eia kahi laʻana maʻalahi o kahi ʻōnaehana polokalamu hoʻōla ponoʻī i kūkulu ʻia me LangChain:

lawe mai i ka lanchain
mai langchain.agents import Agent
mai langchain.llms lawe mai LLM


pakuhi = {
    'nā 'elele': ['agent1', 'agent2', 'agent3'],
    'kaiapuni': ['database', 'API', 'IoT device'],
    'pahuhopu': ['ʻike i nā hewa', 'pane i nā hemahema', 'hoʻihoʻi mai nā hewa']
}

# E wehewehe i ke kaʻina hana hoʻoholo
def decision_making(agent, knowledge_graph):
    # Ke kumu e pili ana i ke kūlana o ka ʻōnaehana
    mokuʻāina = ʻike_graph['agent'][agent]
    # E hoʻoholo ma muli o ka mokuʻāina
    hoʻoholo = 'pane i ka hāʻule'
    hoʻoholo hoʻihoʻi

# E wehewehe i ke kaʻina hana hoʻokō
def action_execution(agent, decision):
    # Hoʻokō i ka hoʻoholo
    inā hoʻoholo == 'pane i ka hāʻule':
        # Pane i ka hemahema
        print('E pane ana i ka hemahema...')
    hoʻi

# Hoʻokumu i kahi mea hana LangChain
luna = Agent(
    name='self-healing-agent',
    decision_making=hoʻoholo_hoʻoholo,
    action_execution=action_execution,
    ʻike_graph=graph
)

# Hana i kahi LLM LangChain
llm = LLM(
    name='self-healing-llm',
    model='davinci'
)

# Hana i kahi ʻōnaehana LangChain
ʻōnaehana = langchain.System(
    luna=ʻelele,
    llm=llm
)

# Holo i ka ʻōnaehana
system.run()

Hōʻike kēia hiʻohiʻona i kahi ʻōnaehana polokalamu hoʻōla pilikino maʻalahi e hiki ke ʻike i nā hewa, pane i nā hemahema, a hoʻōla koke mai nā hewa. Aia ka ʻōnaehana i kahi pūʻulu o nā mea kūʻokoʻa kūʻokoʻa e launa pū me kekahi a me ko lākou kaiapuni e hoʻokō i kahi pahuhopu maʻamau. Hoʻohana nā ʻelele i ka pakuhi ʻike e noʻonoʻo ai i ke kūlana o ka ʻōnaehana a hoʻoholo i nā hoʻoholo e pili ana i ka pakuhi.

** 5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia i nā kauoha/nā ʻāpana**

Eia ka 5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia i nā kauoha/snippets no LangChain:

  1. langchain.Agent(): Hoʻokumu i kahi luna LangChain hou.
  2. langchain.LLM(): Hana i kahi LLM LangChain hou.
  3. langchain.System(): Hana i kahi ʻōnaehana LangChain hou.
  4. 'agent.decision_making()`: Holo i ke kaʻina hana hoʻoholo no kahi ʻelele.
  5. agent.action_execution(): Holo i ke kaʻina hana hoʻokō no kekahi luna.
  6. llm.predict(): Hana i ka wanana me ka LLM.
  7. system.run(): Holo i ka pūnaewele LangChain.
  8. graph.add_node(): Hoʻohui i kahi node hou i ka pakuhi ʻike.
  9. graph.add_edge(): Hoʻohui i kahi kihi hou i ka pakuhi ʻike.
  10. graph.remove_node(): Wehe i kahi node mai ka pakuhi ike.

Hōʻikeʻike

Eia kahi hiʻohiʻona maʻalahi o ka pakuhi ʻike me ka hoʻohana ʻana iā Chart.js:

{
  "type": "kiʻi",
  "ʻikepili": {
    "nodes": [
      {"id": "agent1", "label": "Agent 1"},
      {"id": "agent2", "label": "Agent 2"},
      {"id": "agent3", "label": "Agent 3"},
      {"id": "database", "label": "Database"},
      {"id": "API", "label": "API"},
      {"id": "IoT device", "label": "IoT Device"}
    ],
    "mau kihi": [
      {"source": "agent1", "target": "database"},
      {"source": "agent2", "target": "API"},
      {"source": "agent3", "target": "Mea IoT"},
      {"source": "agent1", "target": "agent2"},
      {"source": "agent2", "target": "agent3"}
    ]
  },
  "koho": {
    "hoʻonohonoho": {
      "type": "puni"
    },
    "nodes": {
      "nui": 50
    },
    "mau kihi": {
      "ākea": 2
    }
  }
}

Hōʻike kēia hiʻohiʻona i nā pilina ma waena o nā mea hana, ke kaiapuni, a me nā pahuhopu o ka ʻōnaehana.

Hoʻoholo

ʻO ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu ho'ōla ponoʻī me nā ʻenehana AI multi-agent a hāʻawi ʻo LangChain i kahi hopena ikaika no ka hōʻoia ʻana i ka hilinaʻi, scalability, a me ke kūpaʻa o nā ʻōnaehana polokalamu paʻakikī. Ma ka hāʻawi ʻana i ke kaʻina hana hoʻoholo ma waena o nā ʻelele he nui, hiki i kēia mau ʻōnaehana ke aʻo mai ka ʻike, hoʻololi i nā kūlana hoʻololi, a hoʻōla koke mai nā hewa. Me LangChain, hiki i nā mea hoʻomohala ke kūkulu i nā ʻōnaehana AI paʻakikī e hoʻohui pū me kahi ākea o nā kumu ʻikepili, me nā waihona, nā API, a me nā mea IoT. Ma ka hahai ʻana i ke code laʻana a me ka hoʻohana ʻana i nā kauoha / snippets kiʻekiʻe 5-10 i hoʻohana nui ʻia, hiki i nā mea hoʻomohala ke kūkulu i kā lākou ʻōnaehana polokalamu hoʻōla ponoʻī me LangChain.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn