Iseparanevate tarkvarasüsteemide loomine mitme agendi tehisintellekti arhitektuuri ja orkestreerimistööriistadega
Sissejuhatus
Tänapäeva kiire tempoga ja pidevalt muutuval tarkvaramaastikul on tarkvarainseneride ja DevOpsi meeskondade peamine prioriteet tugevate ja kohanduvate süsteemide loomine, mis suudavad tootmist ellu jääda. Traditsioonilised tarkvaraarenduse lähenemisviisid keskenduvad sageli monoliitsete süsteemide ehitamisele, mis on altid riketele ja seisakutele. Ent koos mitme agendiga tehisintellekti arhitektuuride ja orkestreerimistööriistade tulekuga on nüüd võimalik luua iseparanevaid tarkvarasüsteeme, mis suudavad kohaneda muutuvate tingimustega ja taastuda tõrgetest.
Selles artiklis uurime mitme agentuuriga AI-arhitektuuride ja orkestreerimistööriistade kontseptsiooni ning seda, kuidas neid saab kasutada iseparanevate tarkvarasüsteemide loomiseks. Samuti uurime tehisintellekti, tarkvaratehnika ja DevOpsi uusimaid suundumusi ning uurime selliste tööriistade rolli nagu LangChain ja DSPy tugevate ja kohanduvate tarkvarasüsteemide loomisel.
Mis on mitme agendi AI-arhitektuurid?
Mitme agentuuriga AI-arhitektuurid on AI-süsteemi tüüp, mis koosneb mitmest autonoomsest agendist, mis suhtlevad üksteisega ühise eesmärgi saavutamiseks. Igal agendil on oma võimalused, teadmised ja eesmärgid ning nad töötavad koos kõrgema taseme eesmärgi saavutamiseks. Mitme agentuuriga AI-arhitektuurid on eriti kasulikud keerulistes süsteemides, kus on mitu sidusrühma, vastuolulised eesmärgid ja ebakindlad tulemused.
Tarkvaratehnikas saab mitme agentuuriga AI-arhitektuure kasutada iseparandussüsteemide loomiseks, mis suudavad tõrkeid reaalajas tuvastada ja neile reageerida. Näiteks võib mitme agendiga tehisintellekti süsteem koosneda mitmest agendist, mis jälgivad süsteemi erinevaid komponente, tuvastavad tõrkeid ja käivitavad taastamistoimingud, et taastada süsteemi tervislik seisund.
Mis on orkestreerimistööriistad?
Orkestreerimistööriistad on tarkvarasüsteemid, mis automatiseerivad rakenduste ja teenuste juurutamist, skaleerimist ja haldamist. Need pakuvad tsentraliseeritud platvormi mitme komponendi, teenuse ja rakenduse haldamiseks ning võimaldavad arendajatel määratleda keerulisi töövooge ja automatiseerimist.
Orkestreerimistööriistad on iseparanevate tarkvarasüsteemide loomiseks hädavajalikud, kuna need võimaldavad arendajatel määratleda taastamise töövoogusid ja automaatikaid, mida saab tõrgete korral käivitada. Näiteks võib orkestreerimistööriista kasutada varusüsteemi juurutamise automatiseerimiseks või taastetoimingu käivitamiseks, kui süsteemikomponent ebaõnnestub.
LangChain ja DSPy: mitme agendi AI-arhitektuuride orkestreerimistööriistad
LangChain ja DSPy on kaks populaarset orkestreerimistööriista, mis on loodud töötama mitme agendi AI arhitektuuridega. LangChain on Pythoni teek, mis pakub lihtsat ja intuitiivset API-d mitme agendi AI-süsteemide loomiseks, samas kui DSPy on Pythoni teek, mis pakub kõrgetasemelist API-d töövoogude määratlemiseks ja täitmiseks.
LangChain ja DSPy võimaldavad arendajatel luua iseparanevaid tarkvarasüsteeme, mis suudavad tõrkeid reaalajas tuvastada ja neile reageerida. Need pakuvad mitmesuguseid funktsioone, sealhulgas:
- Agendihaldus: LangChain ja DSPy pakuvad API-sid agentide loomiseks, haldamiseks ja nendega suhtlemiseks mitme agendiga tehisintellektisüsteemis.
- Töövoo definitsioon: LangChain ja DSPy võimaldavad arendajatel määratleda keerulisi töövooge ja automatiseeringuid, mida saab tõrgete korral käivitada.
- Taastetoimingud: LangChain ja DSPy pakuvad API-sid taastetoimingute käivitamiseks, näiteks varusüsteemi juurutamiseks või taastetoimingu käivitamiseks, kui süsteemikomponent ebaõnnestub.
Isetervendava süsteemi loomine LangChaini ja DSPy abil
LangChaini ja DSPy võimsuse demonstreerimiseks ehitagem üles lihtne iseparandussüsteem, mis suudab tuvastada veebirakenduse tõrkeid ja neile reageerida. Kasutame LangChaini mitme agendiga AI-süsteemi loomiseks, mis jälgib rakenduse jõudlust ja käivitab tõrke tuvastamisel taastetoimingu.
Siin on lihtne koodiplokk, mis näitab, kuidas luua LangChaini ja DSPy abil iseparandussüsteem:
importida langchain
langchaini impordiagendilt, kett
agent = Agent(
nimi = "self-healing-agent",
chain=Chain(
nimi = "self-healing-chain",
sammud=[
{"name": "monitor", "func": monitor_performance},
{"name": "recover", "func": recovery_system},
],
),
)
# Määrake funktsioon rakenduse jõudluse jälgimiseks
def monitor_performance():
# Simuleerige rikke tuvastamist
kui juhuslik.random() < 0,5:
return {"failure": True}
muu:
return {"failure": False}
# Määrake funktsioon süsteemi taastamiseks
def recovery_system(tõrge):
# Käivitage taastetoiming
kui ebaõnnestumine["ebaõnnestumine"]:
print("Taastetoimingu käivitamine...")
# Juurutage varusüsteem või käivitage taastetoiming
# ...
# Looge DSPy töövoog
töövoog = DSPy.Workflow(
name="self-healing-workflow",
sammud=[
{"name": "monitor", "func": monitor_performance},
{"name": "recover", "func": recovery_system},
],
)
# Käivitage töövoog
workflow.execute()
See koodiplokk näitab, kuidas luua LangChaini agenti, mis jälgib rakenduse jõudlust ja käivitab tõrke tuvastamisel taastetoimingu. DSPy töövoogu kasutatakse taastetoimingu määratlemiseks ja tõrke korral selle käivitamiseks.
5–10 enimkasutatavat käsku/lõigu
Siin on LangChaini ja DSPy 5–10 enim kasutatud käsku ja väljalõiget:
langchain.Agent(): loob uue LangChaini agendi.langchain.Chain(): loob uue LangChaini ahela.dspypy.Workflow(): loob uue DSPy töövoo.- "agent.execute()": käivitab LangChaini agendi.
workflow.execute(): käivitab DSPy töövoo.agent.chain.steps.append({"nimi": "samm", "func": func}): lisab LangChaini ahelasse uue sammu.workflow.steps.append({"nimi": "samm", "func": func}): lisab DSPy töövoogu uue sammu.agent.chain.steps.remove({"nimi": "samm"}): eemaldab sammu LangChaini ahelast.workflow.steps.remove({"nimi": "samm"}): eemaldab sammu DSPy töövoost.agent.chain.steps.insert(0, {"nimi": "samm", "func": func}): lisab uue sammu LangChaini ahela algusesse.
Visualiseerimine
Siin on LangChaini ja DSPy töövoo visualiseerimine rakenduse Chart.js abil:
{
"type": "bar",
"andmed": {
"labels": ["Jälgi", "Taasta"],
"andmestikud": [
{
"label": "LangChain",
"andmed": [10, 20],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"borderWidth": 1
},
{
"label": "DSPy",
"andmed": [20, 30],
"backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
"borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
"borderWidth": 1
}
]
},
"valikud": {
"pealkiri": {
"ekraan": tõsi,
"text": "LangChain ja DSPy töövoog"
},
"kaalud": {
"yAxes": [
{
"puugid": {
"beginAtZero": tõsi
}
}
]
}
}
}
See visualiseerimine näitab LangChaini ja DSPy töövoogu, kus samm "Monitor" on vasakul ja samm "Recover" on paremal. LangChaini töövoogu tähistab punane riba, DSPy töövoogu aga sinine riba.
Järeldus
Eneseparanevate tarkvarasüsteemide loomine mitme agendi AI-arhitektuuride ja orkestreerimistööriistadega on võimas lähenemisviis tugevate ja kohanemisvõimeliste süsteemide loomiseks, mis suudavad tootmise üle elada. LangChain ja DSPy on kaks populaarset orkestreerimistööriista, mis võimaldavad arendajatel luua iseparandussüsteeme, mis suudavad tõrkeid reaalajas tuvastada ja neile reageerida.
Selles artiklis oleme uurinud mitme agentuuriga tehisintellekti arhitektuuri ja orkestreerimistööriistade kontseptsiooni ning näidanud, kuidas luua LangChaini ja DSPy abil isetervendav süsteem. Oleme pakkunud ka mitmeid praktilisi näiteid ja koodilõike, mis aitavad arendajatel alustada oma enesetervendamissüsteemide loomist.
Olenemata sellest, kas olete tarkvarainsener, DevOpsi insener või tehisintellekti uurija, on LangChaini ja DSPy abil iseparanevate tarkvarasüsteemide loomine võimas lähenemisviis tugevate ja kohanduvate süsteemide loomiseks, mis suudavad tootmise üle elada.