Муқаддима

Эволютсияи босуръати зеҳни сунъӣ (AI) ва омӯзиши мошинсозӣ (ML) боиси рушди AI-и агентӣ гардид, як навъи AI, ки метавонад мустақилона амалҳо ва тасмимҳо қабул кунад. Ин технология дорои потенсиали инқилобест, ки мо ба меъмории нармафзор ва автоматикунонии DevOps муносибат мекунем. Дар ин мақола, мо ҳамгироии агентии AI, Моделҳои Забони калон (LLM) ва абзорҳои оркестрсозӣ ба монанди LangChain ва DSPy барои автоматикунонии меъмории нармафзор, инфрасохтор ва равандҳои DevOps-ро меомӯзем.

Agentic AI чист?

Agentic AI ба як намуди AI дахл дорад, ки метавонад мустақилона амал кунад ва қарор қабул кунад. Ин дар муқоиса бо системаҳои анъанавии AI аст, ки маъмулан барои иҷрои вазифаҳои мушаххас тарҳрезӣ шудаанд ва як қатор қоидаҳои пешакӣ муайяншударо риоя мекунанд. Аз тарафи дигар, системаҳои агентии AI барои мустақилтар ва мутобиқшавӣ тарҳрезӣ шудаанд, ки ба онҳо имкон медиҳанд, ки аз муҳити худ омӯзанд ва дар асоси ҳадафҳо ва вазифаҳои худ қарор қабул кунанд.

Нақши LLMs дар Agentic AI

Моделҳои забонҳои калон (LLMs) як навъи AI мебошанд, ки дар миқдори зиёди додаҳои матнӣ таълим дода мешаванд ва қодиранд забони ба инсон монандро тавлид кунанд. LLMҳо ҷузъи калидии системаҳои агентии AI мебошанд, зеро онҳо қобилияти фаҳмидан ва тавлиди забони инсониро таъмин мекунанд. Ин ба системаҳои агентии AI имкон медиҳад, ки бо одамон ва дигар системаҳо ба таври табиӣ ва интуитивӣ муошират кунанд.

Воситаҳои оркестрӣ: LangChain ва DSPy

Воситаҳои оркестрсозӣ ба монанди LangChain ва DSPy барои идора ва ҳамоҳангсозии ҳамкории байни системаҳо ва ҷузъҳои гуногун тарҳрезӣ шудаанд. Ин воситаҳо роҳи муайян ва иҷро кардани ҷараёнҳои корро таъмин мекунанд, ки метавонанд вазифаҳоро ба монанди коркарди додаҳо, омӯзиши моделҳо ва ҷобаҷогузорӣ дар бар гиранд.

LangChain

LangChain як абзори оркестрсозии кушодаасос мебошад, ки барои сохтан ва идоракунии ҷараёнҳои корӣ чаҳорчӯбаи фасеҳ ва васеъшавандаро фароҳам меорад. LangChain барои кор бо доираи васеи системаҳо ва ҷузъҳо, аз ҷумла LLM, пойгоҳи додаҳо ва APIҳо тарҳрезӣ шудааст.

DSPy

DSPy як абзори оркестрсозии Python аст, ки роҳи оддӣ ва беихтиёронаи муайян ва иҷрои ҷараёнҳои корро таъмин мекунад. DSPy барои кор бо доираи васеи системаҳо ва ҷузъҳо, аз ҷумла LLMҳо, пойгоҳи додаҳо ва APIҳо тарҳрезӣ шудааст.

Автоматикунонии меъмории нармафзор ва равандҳои DevOps

Agentic AI, LLMs ва абзорҳои оркестрсозӣ ба монанди LangChain ва DSPy метавонанд барои автоматикунонии доираи васеи меъмории нармафзор ва равандҳои DevOps истифода шаванд. Баъзе мисолҳо дар бар мегиранд:

Баррасии автоматии код: Системаҳои Agentic AI метавонанд барои баррасии код ва муайян кардани мушкилоти эҳтимолӣ, ба монанди хатоҳо ва осебпазирии амният истифода шаванд.
Санҷиши автоматикунонидашуда: Системаҳои Agentic AI метавонанд барои автоматикунонии санҷиш, аз ҷумла санҷиши воҳидҳо, санҷиши ҳамгироӣ ва санҷиши ниҳоӣ истифода шаванд.
** Ҷойгиркунии автоматикунонидашуда**: Системаҳои Agentic AI метавонанд барои автоматикунонии густариш, аз ҷумла ҷойгиркунии код, конфигуратсия ва дигар захираҳо истифода шаванд.
** Мониторинги автоматикунонидашуда**: Системаҳои Agentic AI метавонанд барои автоматикунонии мониторинг, аз ҷумла мониторинги кори система, амният ва дигар ченакҳо истифода шаванд.

Татбиқи амалӣ

Дар ин бахш, мо як мисоли оддии истифодаи LangChain ва DSPy-ро барои автоматикунонии меъмории нармафзор ва раванди DevOps пешниҳод хоҳем кард.

Мисол: Автоматикунонии баррасии код

Дар ин мисол, мо LangChain ва DSPy-ро барои автоматикунонии баррасии код истифода хоҳем кард. Мо ҷараёни корро муайян мекунем, ки қадамҳои зеринро дар бар мегирад:

Таҳлили код: Ҷараёни кор LLM-ро барои таҳлили код ва муайян кардани мушкилоти эҳтимолӣ истифода мебарад.
Баррасии код: Ҷараёни кор системаи агентии AI-ро барои баррасии код ва муайян кардани мушкилоти эҳтимолӣ истифода мебарад.
** Ҷойгиркунии код**: Ҷараёни кор асбоби густаришро барои ҷойгиркунии код дар муҳити истеҳсолӣ истифода мебарад.

Ин аст як мисоли чӣ гуна амалӣ кардани ин ҷараёни корӣ бо истифода аз LangChain ва DSPy: `` питон langchain ворид кунед аз langchain import LLM

LLM-ро муайян кунед

llm = LLM("text-davinci-003")

Системаи агентии AI-ро муайян кунед

ai_system = langchain.AgenticAI()

Ҷараёни корро муайян кунед

ҷараёни корӣ = langchain.Ҷараёни корӣ( қадам =[ langchain.Step( ном = "Таҳлили код", func=llm.analyze_code, inputs={"code": "def hello_world(): print('Hello World')"}, ), langchain.Step( name = "Баррасии код", func=ai_system.review_code, inputs={"code": "def hello_world(): print('Hello World')"}, ), langchain.Step( ном = Ҷойгиркунии код, func=langchain.deploy_code, inputs={"code": "def hello_world(): print('Hello World')"}, ), ] )

Ҷараёни корро иҷро кунед

workflow.execute()

Ин код ҷараёни корро муайян мекунад, ки се марҳиларо дар бар мегирад: таҳлили код, баррасии код ва ҷобаҷогузории код. Ҷараёни кор LLM-ро барои таҳлили код, як системаи агентии AI барои баррасии код ва абзори ҷобаҷогузорӣ барои ҷойгиркунии код дар муҳити истеҳсолиро истифода мебарад.

## Top 5-10 Фармонҳо/порчаҳои бештар истифодашаванда

Инҳоянд 5-10 фармонҳои/порчаҳои аз ҳама бештар истифодашаванда барои LangChain ва DSPy:

1. `langchain.Workflow(steps=[...])`: Ҷараёни корро бо чанд қадам муайян кунед.
2. `langchain.Step(name="...", func=..., inputs={...})`: Як қадами як ҷараёни корро муайян кунед.
3. `llm.analyze_code(inputs={"code": ...})`: Барои таҳлили код LLM-ро истифода баред.
4. `ai_system.review_code(inputs={"code": ...})`: Барои баррасии код системаи агентии AI-ро истифода баред.
5. `langchain.deploy_code(inputs={"code": ...})`: Рамзро дар муҳити истеҳсолӣ ҷойгир кунед.
6. `langchain.AgenticAI()`: Намунаи системаи агентии AI эҷод кунед.
7. `langchain.LLM()`: Намунаи LLM эҷод кунед.
8. `langchain.deploy_code()`: Рамзро дар муҳити истеҳсолӣ ҷойгир кунед.
9. `langchain.execute_workflow()`: Ҷараёни корро иҷро кунед.
10. `langchain.get_workflow_status()`: Ҳолати ҷараёни корро гиред.

## Визуалӣ

Ин аст мисоли чӣ гуна визуализатсияи ҷараёни кор бо истифода аз Chart.js:
``json
{
  "type": "бар",
  "маълумот": {
    "labels": ["Таҳлили код", "Баррасии код", "Ҷойгиркунии код"],
    "маҷмӯи додаҳо": [
      {
        "label": "Қадамҳои ҷараёни кор",
        "data": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
          "rgba (255, 206, 86, 0.2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "BroderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "Options": {}
}

Ин код диаграммаи сатриро бо се нишона муайян мекунад: Таҳлили код, баррасии код ва ҷобаҷогузории код. Диаграмма шумораи қадамҳоро дар ҳар як марҳилаи ҷараёни корро нишон медиҳад.

Хулоса

Agentic AI, LLMs ва абзорҳои оркестрсозӣ ба монанди LangChain ва DSPy дорои потенсиали инқилоби тарзи муносибати мо ба меъмории нармафзор ва автоматикунонии DevOps мебошанд. Бо автоматикунонии вазифаҳо, аз қабили баррасии код, озмоиш ва ҷойгиркунӣ, мо метавонем самаранокӣ ва самаранокии равандҳои рушди худро беҳтар созем. Дар ин мақола мо ҳамгироии ин технологияҳоро омӯхтаем ва мисоли оддии истифодаи онҳоро барои автоматикунонии меъмории нармафзор ва раванди DevOps пешниҳод кардем.

Истифодаи Agentic AI барои меъмории нармафзор ва автоматизатсияи DevOps