Күп агентлы AI архитектурасы һәм оркестр кораллары белән үз-үзен дәвалау программалары системаларын төзү

Кереш

Бүгенге тиз һәм үзгәреп торган программа пейзажында, производстводан сакланып кала алырлык нык һәм адаптив системалар төзү программа инженерлары һәм DevOps коллективлары өчен төп өстенлек булып тора. Программаны эшкәртүгә традицион карашлар еш кына уңышсызлыкларга һәм эштән туктаган монолит системалар төзүгә юнәлтелә. Ләкин, күп агентлы AI архитектурасы һәм оркестр кораллары барлыкка килү белән, хәзер үз-үзен дәвалау программаларын булдыру мөмкин, алар үзгәрү шартларына яраклаша ала һәм уңышсызлыклардан котыла ала.

Бу мәкаләдә без күп агентлы AI архитектурасы һәм оркестр кораллары төшенчәсен, аларны үз-үзләрен дәвалау программалары системаларын төзү өчен ничек кулланырга икәнлеген тикшерербез. Без шулай ук ​​ЯИ, программа инженериясе, һәм DevOps-ның соңгы тенденцияләрен өйрәнербез, һәм LangChain һәм DSPy кебек коралларның нык һәм адаптив программа системаларын булдырудагы ролен тикшерербез.

Күп агент AI архитектурасы нәрсә ул?

Күп агентлы AI архитектурасы - уртак максатка ирешү өчен бер-берсе белән үзара бәйләнештә торучы күп автоном агентлардан торган ЯИ системасы төре. Eachәр агентның үз мөмкинлекләре, белемнәре, максатлары бар, һәм алар югары дәрәҗәдәге максатка ирешү өчен бергә эшлиләр. Күп агентлы AI архитектурасы катлаулы системаларда аеруча файдалы, анда берничә кызыксынучы, каршылыклы максатлар, билгесез нәтиҗәләр бар.

Программа инженериясендә, күп агентлы AI архитектурасы үз-үзен дәвалау системаларын төзү өчен кулланылырга мөмкин, алар реаль вакытта уңышсызлыкларны ачыклый һәм аларга җавап бирә ала. Мәсәлән, күп агентлы ЯИ системасы системаның төрле компонентларын күзәтүче, уңышсызлыкларны ачыклаучы һәм системаны сәламәт хәлгә кайтару өчен торгызу чараларына этәрүче берничә агенттан торырга мөмкин.

Оркестр кораллары нәрсә ул?

Оркестр кораллары - кушымталар һәм хезмәтләр урнаштыру, масштаблау һәм идарә итүне автоматлаштыручы программа системалары. Алар күп компонентлар, хезмәтләр, кушымталар белән идарә итү өчен үзәкләштерелгән платформа белән тәэмин итәләр, һәм уйлап табучыларга катлаулы эш процессларын һәм автоматизацияләрне билгеләргә мөмкинлек бирәләр.

Оркестр кораллары үз-үзләрен дәвалау программалары системаларын төзү өчен бик мөһим, чөнки алар уйлап табучыларга торгызу эш процессларын һәм уңышсызлыкларга җавап итеп җибәрелергә мөмкин булган автоматизацияләрне билгеләргә мөмкинлек бирә. Мәсәлән, оркестр коралы резерв системаны урнаштыруны автоматлаштыру яки система компоненты эшләмәгәндә торгызу чараларын башлау өчен кулланылырга мөмкин.

LangChain һәм DSPy: Күп агентлы AI архитектурасы өчен оркестр кораллары

LangChain һәм DSPy - ике популяр оркестр коралы, алар күп агентлы AI архитектурасы белән эшләнгән. LangChain - Python китапханәсе, күп агентлы AI системаларын төзү өчен гади һәм интуитив API бирә, DSPy - Python китапханәсе, эш процессларын билгеләү һәм башкару өчен югары дәрәҗәдәге API тәэмин итә.

LangChain һәм DSPy уйлап табучыларга реаль вакыттагы уңышсызлыкларны ачыклый һәм җавап бирә ала торган үз-үзен дәвалаучы программа системаларын төзергә мөмкинлек бирә. Алар үзенчәлекләр спектрын тәкъдим итәләр, шул исәптән:

• ** Агентлар белән идарә итү **: LangChain һәм DSPy күп агентлы AI системасында агентлар белән аралашу, идарә итү һәм үзара бәйләнеш өчен API тәэмин итә.
• ** Эш процессының билгеләмәсе **: LangChain һәм DSPy уйлап табучыларга катлаулы эш процессларын һәм уңышсызлыкларга җавап итеп җибәрелергә мөмкин булган автоматизацияләрне билгеләргә мөмкинлек бирә.
• ** Реставрация гамәлләре **: LangChain һәм DSPy резерв системасын урнаштыру яки система компоненты эшләмәгәндә торгызу чараларын башлау кебек торгызу чараларын башлау өчен API тәэмин итә.

LangChain һәм DSPy белән үз-үзеңне дәвалау системасы төзү

LangChain һәм DSPy көчен күрсәтү өчен, әйдәгез веб-кушымтадагы уңышсызлыкларны ачыклый һәм аларга җавап бирә алган гади үз-үзен дәвалау системасын төзик. Без LangChain кулланачакбыз, күп агентлы AI системасын булдыру өчен, кушымтаның эшләвен күзәтә һәм уңышсызлык ачыклангач торгызу чараларын башлый.

LangChain һәм DSPy белән үз-үзеңне дәвалау системасын ничек төзергә икәнен күрсәтүче гади код блокы: "питон импорт лангчейн langchain импорт агентыннан, чылбыр

агент = агент ( исем = "үз-үзен дәвалаучы-агент", чылбыр = чылбыр ( исем = "үз-үзен дәвалау чылбыры", адымнар = [ {"исем": "монитор", "функция": monitor_performance}, {"исем": "торгызу", "функция": торгызу_ системасы}, ], ), )

Кушымтаның эшләвен күзәтү функциясен билгеләгез

def monitor_performance (): # Уңышсызлыкны ачыклау if random.random () <0.5: кайту {"уңышсызлык": Дөрес} бүтән: кайту {"уңышсызлык": Ялган}

Системаны торгызу функциясен билгеләгез

def recovery_system (уңышсызлык): # Реставрация эше уңышсызлык ["уңышсызлык"]: бастыру ("Тетрәндергеч торгызу чарасы ...") # Резерв системасын урнаштырыгыз яки торгызу эшләрен башлап җибәрегез # ...

DSPy эш процессын булдырыгыз

эш процессы = DSPy.Workflow ( исем = "үз-үзеңне дәвалау-эш процессы", адымнар = [ {"исем": "монитор", "функция": monitor_performance}, {"исем": "торгызу", "функция": торгызу_ системасы}, ], )

Эш процессын башкару

workflow.execute () " Бу код блокы LangChain агентын ничек ясарга икәнен күрсәтә, ул кушымтаның эшләвен күзәтә һәм уңышсызлык ачыклангач торгызу чараларын башлый. DSPy эш процессы торгызу чараларын билгеләү һәм уңышсызлыкка җавап итеп башкару өчен кулланыла.

Иң күп кулланылган командалар / фрагментлар

LangChain һәм DSPy өчен иң күп кулланылган 5-10 командалар һәм фрагментлар:

1. "Langchain.Agent ()": яңа LangChain агентын ясый.
2. "Langchain.Chain ()": яңа LangChain чылбыры ясый.
3. "Dspypy.Workflow ()": яңа DSPy эш процессын булдыра.
4. "Agent.execute ()": LangChain агентын башкара.
5. "Workflow.execute ()": DSPy эш процессын башкара.
6. "Agent.chain.steps.append ({" исем ":" адым "," функция ": функция})": LangChain чылбырына яңа адым өсти.
7. "Workflow.steps.append ({" исем ":" адым "," функция ": функция})": DSPy эш процессына яңа адым өсти.
8. "Agent.chain.steps.remove ({" исем ":" адым "})": LangChain чылбырыннан бер адымны бетерә.
9. "Workflow.steps.remove ({" исем ":" адым "})": DSPy эш процессыннан бер адымны бетерә.
10. "Agent.chain.steps.insert (0, {" исем ":" адым "," функция ": функция})": LangChain чылбыры башында яңа адым кертә.

Визуализация

Менә Chart.js ярдәмендә LangChain һәм DSPy эш процессын визуальләштерү: "json { "тип": "бар", "мәгълүмат": { "этикеткалар": ["Монитор", "Бетерү"], "мәгълүматлар базасы": [ { "ярлык": "LangChain", "мәгълүмат": [10, 20], "backgroundColor": "rgba (255, 99, 132, 0,2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "чик киңлеге": 1 }, { "ярлык": "DSPy", "мәгълүмат": [20, 30], "backgroundColor": "rgba (54, 162, 235, 0.2)", "borderColor": "rgba (54, 162, 235, 1)", "чик киңлеге": 1 } ] }, "вариантлар": { "титул": { "күрсәтү": дөрес, "текст": "LangChain һәм DSPy эш процессы" }, "тараза": { "yAxes": [ { "таллар": { "startAtZero": дөрес } } ] } } } " Бу визуализация LangChain һәм DSPy эш процессын күрсәтә, сулда "Монитор" адымы һәм уңда "Бетерү" адымы. LangChain эш процессы кызыл бар белән күрсәтелә, DSPy эш процессы зәңгәр сызык белән күрсәтелә.

Йомгаклау

Күп агентлы AI архитектурасы һәм оркестр кораллары белән үз-үзен дәвалаучы программа системаларын төзү - производствоны саклап кала алырлык нык һәм адаптацион системалар булдыру өчен көчле алым. LangChain һәм DSPy - популяр оркестр коралы, уйлап табучыларга үз-үзләрен дәвалау системаларын төзергә мөмкинлек бирә, алар реаль вакытта уңышсызлыкларны ачыклый һәм җавап бирә ала.

Бу мәкаләдә без күп агентлы AI архитектурасы һәм оркестр кораллары төшенчәсен өйрәндек, һәм LangChain һәм DSPy белән үз-үзеңне дәвалау системасын ничек төзергә икәнен күрсәттек. Без шулай ук ​​практик мисаллар һәм код сниппетлары бирдек, уйлап табучыларга үз-үзләрен дәвалау системаларын төзүдән башларга булышу.

Сез программа инженеры, DevOps инженеры, яисә ЯИ тикшерүчесе буласызмы, LangChain һәм DSPy белән үз-үзен дәвалаучы программа системаларын төзү - производствоны саклап кала алырлык нык һәм адаптацион системалар булдыру өчен көчле алым.