Контекст-свесни AI агенти за еластична софтверска архитектура: имплементирање на агентски CI/CD со алатки за оркестрација | B4N1

Контекст-свесни AI агенти за еластична софтверска архитектура: имплементирање на агентски CI/CD со алатки за оркестрација

3 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 5 min

Вовед

Во денешниот пејзаж за брз развој на софтвер, изградбата на еластични и скалабилни системи е поклучна од кога било. Зголемената сложеност на софтверските системи, заедно со порастот на вештачката интелигенција и машинското учење, доведе до развој на агенти за вештачка интелигенција свесни за контекстот кои можат да се прилагодат на променливите средини и да донесуваат информирани одлуки. Во оваа статија, ќе го истражиме концептот на агенти за вештачка интелигенција свесни за контекст и нивна имплементација во агенциски CI/CD цевководи користејќи алатки за оркестрација.

Што се Агенти за вештачка интелигенција со свесен контекст?

Агентите за вештачка интелигенција свесни за контекст се вид на вештачка интелигенција која може да ја согледа и да одговори на нивната околина на начин што е релевантен за ситуацијата. Тие користат машинско учење и техники за обработка на природен јазик за да го разберат контекстот и соодветно да донесат одлуки. Во развојот на софтвер, агентите за вештачка интелигенција кои се свесни за контекст може да се користат за автоматизирање на задачите, подобрување на соработката и подобрување на донесувањето одлуки.

Агентски CI/CD цевководи

Агентските CI/CD цевководи се тип на цевковод за континуирана интеграција и континуирано распоредување што користи вештачка интелигенција и машинско учење за да го автоматизира и оптимизира процесот на развој на софтвер. Овие цевководи користат агенти за вештачка интелигенција кои се свесни за контекстот за да ги анализираат податоците, да донесуваат одлуки и да преземаат активности врз основа на контекстот на процесот на развој на софтвер.

Алатки за оркестрација

Алатките за оркестрација се софтверски системи кои го автоматизираат и управуваат со распоредувањето, скалирањето и управувањето со софтверските апликации. Тие користат API, скрипти и други алатки за да ги координираат активностите на повеќе системи и услуги. Во контекст на агенциски CI/CD цевководи, алатките за оркестрација се користат за управување со протокот на податоци и дејства помеѓу агентите за вештачка интелигенција и другите системи.

Дизајнирање скалабилни и етички софтверски системи

При дизајнирање скалабилни и етички софтверски системи, од суштинско значење е да се земат предвид следниве фактори:

  • Приспособливост: Способноста на системот да се справи со зголемените оптоварувања и сообраќајот без да се загрозат перформансите.
  • Етика: Способноста на системот да работи на начин кој е фер, транспарентен и со почитување на правата и интересите на корисниците.
  • Отпорност: Способноста на системот да се опорави од неуспеси и да ја одржува својата функционалност во услови на неволја.

Имплементирање на агентски CI/CD со алатки за оркестрација

За да имплементирате агенс CI/CD со алатки за оркестрација, можете да ги следите овие чекори:

  1. Изберете алатка за оркестрација: изберете соодветна алатка за оркестрација, како што се Kubernetes, Apache Airflow или AWS Step Functions.
  2. Дизајнирајте го гасоводот CI/CD: Дефинирајте го протокот на податоци и дејства помеѓу агентите за вештачка интелигенција и другите системи.
  3. Имплементирајте агенти за вештачка интелигенција: Развијте агенти за вештачка интелигенција свесни за контекстот користејќи техники за машинско учење и обработка на природен јазик.
  4. Интегрирајте со алатката за оркестрација: Интегрирајте ги агентите за вештачка интелигенција со алатката за оркестрација за автоматизирање и управување со гасоводот CI/CD.

Пример Код: Имплементирање на Агенс за вештачка интелигенција за контекст во Пајтон

Еве пример за коден блок кој покажува како да се имплементира ВИ агент кој е свесен за контекст во Пајтон:

увези numpy како np
од sklearn.ansemble import RandomForestClassifier
од sklearn.model_selection увоз train_test_split
од sklearn.metrics увезува точност_резултат

# Вчитај податоци
податоци = np.loadtxt ('data.csv')

# Поделете ги податоците во комплети за обука и тестирање
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(податоци[:, :-1], податоци[:, -1], големина на тест=0.2, случајна_состојба=42)

# Обучете случаен класификатор на шуми
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit (X_train, y_train)

# Направете предвидувања за комплетот за тестирање
y_pred = clf.predict(X_test)

# Оценете го моделот
точност = точност_резултат (y_тест, y_pred)
печатење (f'Точност: {точност:.3f}')

# Дефинирајте агент за вештачка интелигенција свесен за контекстот
класа АИ-Агент:
    def __init__(self):
        себе.clf = clf

    дефинитивно предвиди (себе, X):
        врати се.clf.predict(X)

# Создадете примерок од агентот за вештачка интелигенција
ai_agent = AI-Agent()

# Користете го агентот за вештачка интелигенција за да правите предвидувања
X_new = np.array ([[1, 2, 3]])
предвидување = ai_agent.predict(X_new)
печатење (f'Prediction: {prediction}')

Овој код блок покажува како да се обучи случаен класификатор на шуми на база на податоци и да се користи за да се прават предвидувања. Тој, исто така, дефинира Агенс за вештачка интелигенција свесен за контекстот кој го користи обучениот класификатор за да прави предвидувања.

Топ 5-10 најкористени команди/парчиња

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/фрагменти за имплементација на агентски CI/CD со алатки за оркестрација:

  1. kubectl apply -f deployment.yaml: Примени конфигурација за распоредување на Kubernetes.
  2. Airflow db upgrade: Надградете ја базата на податоци Airflow.
  3. aws stepfunctions start-execution --input '{"key": "value"}': Започнете извршување на AWS Step Functions.
  4. docker build -t my-image .: Изградете слика на Docker.
  5. docker push my-image: турнете слика на Docker во регистар.
  6. kubernetes создаваат тајна генеричка my-secret --from-literal=MY_KEY=MY_VALUE: Создадете тајна на Kubernetes.
  7. airflow trigger_dag my_dag: Активирајте DAG за проток на воздух.
  8. aws cloudformation deploy --template-file my-template.yaml --stack-name my-stack: Распоредете стек AWS CloudFormation.
  9. docker run -d -p 8080:8080 my-image: Стартувај докер контејнер.
  10. kubernetes delete deployment my-deployment: Избришете Kubernetes распоредување.

Визуелизација

Еве визуелизација на агенсното CI/CD гасоводот користејќи Chart.js:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    „етикети“: [„Агент за ВИ“, „Алатка за оркестрација“, „ЦИ/ЦД гасовод“],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "Време",
        "податоци": [10, 20, 30],
        „Боја на позадина“: [„#FF6384“, „#36A2EB“, „#FFCE56“]
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "наслов": {
      „екран“: точно,
      "text": "Agentic CI/CD Pipeline"
    },
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Оваа визуелизација го прикажува времето поминато од секоја компонента на агенсниот CI/CD гасовод.

Заклучок

Како заклучок, агентите за вештачка интелигенција свесни за контекст се моќна алатка за градење еластични и скалабилни софтверски системи. Со имплементирање на агенциски CI/CD цевки со алатки за оркестрација, програмерите можат да го автоматизираат и оптимизираат процесот на развој на софтвер. Примерниот блок на кодови и визуелизацијата демонстрираат како да се имплементира ВИ-агент кој е свесен за контекстот во Python и да се визуелизира агенсната CI/CD цевка. Топ 5-10 најкористени команди/фрагменти обезбедуваат брза референца за имплементација на агенциски CI/CD со алатки за оркестрација.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn