Коришћење агентске вештачке интелигенције за ДевОпс аутоматизацију са Киром и ЛангЦхаином
Увод
У данашњем убрзаном окружењу развоја софтвера, ДевОпс тимови непрестано траже начине да побољшају ефикасност и поузданост својих цевовода за континуирану интеграцију и континуирано примену (ЦИ/ЦД). Један обећавајући приступ је коришћење агентске вештачке интелигенције, која омогућава стварање интелигентних агената који могу да аутоматизују и оптимизују ДевОпс задатке. У овом чланку ћемо истражити како да имплементирамо агенте са вештачком интелигенцијом користећи Киро и ЛангЦхаин, два најсавременија оквира који револуционишу област ДевОпс аутоматизације.
Шта је Агентиц АИ?
Агентска АИ се односи на врсту вештачке интелигенције која је дизајнирана да обавља задатке аутономно, слично као људски агент. У контексту ДевОпс-а, агентска АИ се може користити за аутоматизацију задатака као што су изградња, тестирање и примена софтверских апликација. Користећи технике машинског учења и обраде природног језика (НЛП), агентски АИ агенти могу да уче из искуства и прилагођавају се променљивим окружењима, што их чини идеалним за сложене и динамичне ДевОпс радне токове.
Представљамо Киро и ЛангЦхаин
Киро и ЛангЦхаин су два оквира отвореног кода који су посебно дизајнирани за изградњу агентских АИ система. Киро је оквир заснован на Руст-у који пружа робусну и скалабилну платформу за изградњу интелигентних агената, док је ЛангЦхаин оквир заснован на Питхон-у који се фокусира на НЛП и разумевање језика.
Киро: Оквир заснован на рђави за изградњу интелигентних агената
Киро је модеран оквир заснован на Руст-у који пружа свеобухватну платформу за изградњу интелигентних агената. Уз Киро, програмери могу да креирају агенте који могу да комуницирају са различитим системима, услугама и изворима података и обављају задатке као што су:
- Аутоматизација радних токова и процеса
- Анализирање података и доношење одлука
- Комуникација са људима и другим системима
Кирова архитектура је дизајнирана да буде високо скалабилна и флексибилна, што је чини идеалним избором за велике пројекте аутоматизације ДевОпс-а.
ЛангЦхаин: Оквир заснован на Питхон-у за НЛП и разумевање језика
ЛангЦхаин је оквир заснован на Питхон-у који се фокусира на НЛП и разумевање језика. Са ЛангЦхаин-ом, програмери могу да креирају агенте који могу да разумеју и генеришу језик сличан човеку и да обављају задатке као што су:
- Обрада природног језика (НЛП)
- Анализа текста и анализа сентимента
- Превођење и генерисање језика
Архитектура ЛангЦхаина је дизајнирана да буде веома модуларна и проширива, што је чини идеалним избором за изградњу прилагођених могућности НЛП-а и разумевања језика.
Имплементација агената са вештачком интелигенцијом уз Киро и ЛангЦхаин
Да бисмо демонстрирали моћ Кироа и ЛангЦхаина, хајде да размотримо једноставан пример изградње агента са вештачком интелигенцијом који аутоматизује ЦИ/ЦД цевовод. У овом примеру, користићемо Киро да креирамо агента који може да комуницира са Гит репозиторијумом, направи и тестира код и примени апликацију на платформи у облаку.
Ево једноставног блока кода који показује како се креира Киро агент који аутоматизује ЦИ/ЦД цевовод:
импорт киро
од лангцхаин импорт ЛЛАМА
агент = киро.Агент(
наме="ци_цд_агент",
десцриптион="Аутоматизује ЦИ/ЦД цевовод",
акције=[
киро.Ацтион(
наме="гит_цлоне",
десцриптион="Клонира Гит спремиште",
цоде="""
импорт гит
репо = гит.Репо.цлоне("хттпс://гитхуб.цом/усер/репо.гит")
"""
),
киро.Ацтион(
наме="буилд",
десцриптион="Гради код",
цоде="""
увозни подпроцес
субпроцесс.рун(["направи", "изгради"])
"""
),
киро.Ацтион(
наме="тест",
десцриптион="Покреће тестове",
цоде="""
увозни подпроцес
субпроцесс.рун(["направи", "тестирај"])
"""
),
киро.Ацтион(
наме="деплои",
десцриптион="Распоређује апликацију",
цоде="""
увозни подпроцес
субпроцесс.рун(["маке", "деплои"])
"""
)
]
)
# Креирајте ЛангЦхаин ЛЛАМА модел
лама = ЛЛАМА(
наме="ллама_модел",
десцриптион="ЛЛАМА модел за разумевање језика",
цоде="""
импорт лангцхаин
модел = лангцхаин.ЛЛАМА(
наме="ллама_модел",
десцриптион="ЛЛАМА модел за разумевање језика",
цоде="""
импорт лангцхаин
модел = лангцхаин.ЛЛАМА(
наме="ллама_модел",
десцриптион="ЛЛАМА модел за разумевање језика",
цоде="""
деф процес_текст(текст):
# Обрадите текст користећи ЛЛАМА модел
повратни текст
"""
)
"""
)
"""
)
# Креирајте Киро агента који користи ЛангЦхаин ЛЛАМА модел
агент = киро.Агент(
наме="ци_цд_агент",
десцриптион="Аутоматизује ЦИ/ЦД цевовод",
акције=[
киро.Ацтион(
наме="гит_цлоне",
десцриптион="Клонира Гит спремиште",
цоде="""
импорт гит
репо = гит.Репо.цлоне("хттпс://гитхуб.цом/усер/репо.гит")
"""
),
киро.Ацтион(
наме="буилд",
десцриптион="Гради код",
цоде="""
увозни подпроцес
субпроцесс.рун(["направи", "изгради"])
"""
),
киро.Ацтион(
наме="тест",
десцриптион="Покреће тестове",
цоде="""
увозни подпроцес
субпроцесс.рун(["направи", "тестирај"])
"""
),
киро.Ацтион(
наме="деплои",
десцриптион="Распоређује апликацију",
цоде="""
увозни подпроцес
субпроцесс.рун(["маке", "деплои"])
"""
)
],
лангуаге_модел=лама
)
# Покрените агента
агент.рун()
Овај блок кода показује како се креира Киро агент који аутоматизује ЦИ/ЦД цевовод користећи ЛангЦхаин ЛЛАМА модел за разумевање језика. Агент може да комуницира са Гит репозиторијумом, направи и тестира код и примени апликацију на платформи у облаку.
Топ 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака
Ево 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака за Киро и ЛангЦхаин:
кироутил инит: Иницијализује нови Киро пројекат.кироутил буилд: Прави Киро агента.лангцхаин инит: Иницијализује нови ЛангЦхаин пројекат.лангцхаин буилд: гради ЛангЦхаин модел.кироутил рун: Покреће Киро агента.лангцхаин тест: Тестира ЛангЦхаин модел.кироутил деплои: поставља Киро агента на платформу у облаку.лангцхаин евалуате: Процењује ЛангЦхаин модел.кироутил дебуг: Отклања грешке у Киро агенту.лангцхаин висуализе: визуализује ЛангЦхаин модел.
Визуелизација
Ево визуелизације Киро и ЛангЦхаин архитектуре користећи Цхарт.јс:
{
"тип": "бар",
"подаци": {
"лабелс": ["Киро", "ЛангЦхаин"],
"сетови података": [
{
"лабел": "Архитектура",
"подаци": [100, 80],
"бацкгроундЦолор": ["#4ЦАФ50", "#ФФ9800"]
}
]
},
"опције": {
"наслов": {
"приказ": истина,
"тект": "Киро и ЛангЦхаин архитектура"
},
"легенда": {
"приказ": истина
}
}
}
Ова визуелизација демонстрира архитектуру високог нивоа Киро-а и ЛангЦхаин-а, наглашавајући њихове снаге и слабости.
Закључак
У овом чланку смо истражили моћ агентске вештачке интелигенције за ДевОпс аутоматизацију користећи Киро и ЛангЦхаин. Користећи ове најсавременије оквире, програмери могу да креирају интелигентне агенте који могу да аутоматизују и оптимизују ЦИ/ЦД цевоводе, побољшавајући ефикасност испоруке софтвера и смањујући ризик од грешака. Уз Киро и ЛангЦхаин, програмери могу да креирају прилагођене НЛП и могућности разумевања језика и да комуницирају са различитим системима, услугама и изворима података. Такође смо обезбедили једноставан блок кода који показује како да се креира Киро агент који аутоматизује ЦИ/ЦД цевовод користећи ЛангЦхаин ЛЛАМА модел за разумевање језика.