DSPy және LangChain көмегімен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу тиімділігін арттыру үшін көп агентті AI жүйелерін ұйымдастыру | B4N1

DSPy және LangChain көмегімен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу тиімділігін арттыру үшін көп агентті AI жүйелерін ұйымдастыру

7 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Кіріспе

Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу процесі көптеген мүдделі тараптар, міндеттер және технологиялар тартылған сайын күрделене түсті. Нәтижесінде әзірлеушілер жоғары сапалы бағдарламалық жасақтаманы уақытында жеткізу үшін осы әртүрлі компоненттерді басқару және үйлестіруде елеулі қиындықтарға тап болады. Осы міндеттерді шешудің перспективалы тәсілдерінің бірі әзірлеу процестерін автоматтандыруға және оңтайландыруға болатын мульти-агентті AI жүйелерін пайдалану болып табылады. Бұл мақалада біз DSPy және LangChain сияқты мульти-агентті AI оркестрінің техникалық іске асырылуын зерттей отырып, олардың бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу тиімділігін арттыру әлеуетіне назар аударамыз.

Көп агентті AI жүйелері дегеніміз не?

Көп агентті AI жүйелері ортақ мақсатқа жету үшін бір-бірімен өзара әрекеттесетін бірнеше автономды агенттерден тұрады. Бұл агенттер бағдарламалық жасақтама, адамдар немесе екеуінің комбинациясы болуы мүмкін. Әрбір агенттің ортақ орта немесе байланыс протоколы арқылы үйлестірілген мүмкіндіктері, білімі және мақсаттары бар. Агенттер бір-бірінен үйрене алады, өзгермелі жағдайларға бейімделеді және жеке және ұжымдық білімдер негізінде шешім қабылдай алады.

DSPy дегеніміз не?

DSPy — көп агентті AI жүйелерін құруға және басқаруға арналған Python кітапханасы. Ол агенттер жасау, олардың мінез-құлқын анықтау және өзара әрекеттесуін үйлестіру үшін қарапайым және интуитивті API ұсынады. DSPy жоғары икемді және масштабталатын етіп жасалған, бұл әзірлеушілерге күрделі жүйелерді оңай құруға мүмкіндік береді. DSPy негізгі мүмкіндіктерінің кейбірі мыналарды қамтиды:

  • Агент құру: DSPy әзірлеушілерге реттелетін мінез-құлық, білім және мақсаттары бар агенттер жасауға мүмкіндік береді.
  • Агентті үйлестіру: DSPy агенттерге олардың әрекетін үйлестіру және байланысу механизмдерін қамтамасыз етеді.
  • Өлшемділік: DSPy көптеген агенттер мен күрделі жүйелерді өңдеуге арналған.

LangChain дегеніміз не?

LangChain — табиғи тілді өңдеу (NLP) әдістерін пайдалана отырып, көп агентті AI жүйелерін құруға және басқаруға арналған Python кітапханасы. Ол адамға ұқсас тілді түсінетін және жасай алатын агенттер жасау үшін бірқатар құралдар мен API интерфейстерін ұсынады. LangChain жоғары икемді және масштабталатын етіп жасалған, бұл әзірлеушілерге күрделі жүйелерді оңай құруға мүмкіндік береді. LangChain негізгі мүмкіндіктерінің кейбірі мыналарды қамтиды:

  • Табиғи тілді түсіну: LangChain агенттерге адам тілін түсіну және тиісті ақпаратты шығару үшін API ұсынады.
  • Табиғи тілдің генерациясы: LangChain агенттерге адамға ұқсас тілді жасау және басқа агенттермен байланысу үшін API ұсынады.
  • Өлшемділік: LangChain үлкен көлемдегі тіл деректері мен күрделі жүйелерді өңдеуге арналған.

Техникалық енгізу

DSPy және LangChain техникалық іске асырылуын көрсету үшін бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге арналған көп агентті AI жүйесінің қарапайым мысалын қарастырайық. Бұл мысалда біз екі агент жасаймыз: Әзірлеуші ​​агент және Жоба менеджері агенті.

Әзірлеуші агент

Әзірлеуші агенті кодты жазуға, тестілеуге және бағдарламалық құралды жөндеуге жауапты. Ол DSPy қызметін оның әрекеттері мен басқа агенттермен өзара әрекеттесуін анықтайтын әрекеттер жинағын жасау үшін пайдаланады.

dspy импорттау

# Әзірлеуші агентін жасаңыз
developer_agent = dspy.Agent(
    name = "Әзірлеуші",
    мінез-құлық=[
        dspy.Behavior(
            аты = "код жазу",
            action=dspy.Action("write_code", {"code": "def hello_world(): print('Hello World!')"}),
            шарттар=[dspy.Жағдай("project_manager_assigned_task")]
        ),
        dspy.Behavior(
            атауы = "сынақ_коды",
            action=dspy.Action("test_code", {"test_cases": ["test_hello_world"]}),
            шарттар=[dspy.Жағдай("код_жазылған")]
        )
    ]
)

Жоба менеджері агенті

Жоба менеджері агенті тапсырмаларды тағайындауға, орындалу барысын бақылауға және әзірлеу процесін басқаруға жауапты. Ол басқа агенттермен әрекеті мен әрекеттесуін анықтайтын мінез-құлық жиынтығын жасау үшін LangChain пайдаланады.

langchain импорттау

# Жоба менеджерінің агентін жасаңыз
project_manager_agent = langchain.Agent(
    name = "Жоба менеджері",
    мінез-құлық=[
        langchain.Behavior(
            аты = "тапсырма_тағайындау",
            action=langchain.Action("тағайындау_тапсырма", {"тапсырма": "Кіру функциясын енгізу"}),
            шарттар=[langchain.Condition("әзірлеуші_қолжетімді")]
        ),
        langchain.Behavior(
            name = "прогресті_бақылау",
            action=langchain.Action("track_progress", {"progress": "50%"}),
            шарттар=[langchain.Condition("әзірлеуші_жасалған_прогресс")]
        )
    ]
)

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, DSPy және LangChain ішіндегі ең жиі қолданылатын командалар мен үзінділер:

DSPy

  • dspy.Agent(name="Агент", мінез-құлық=[...]): Берілген атаумен және әрекеттермен жаңа агент жасаңыз.
  • dspy.Behavior(name="Behavior", action=dspy.Action("Әрекет", {...})): Берілген атаумен және әрекетпен жаңа әрекет жасаңыз.
  • dspy.Condition(name="Шарт", предикат=dspy.Predicate("Предикат", {...})): Берілген атаумен және предикатпен жаңа шарт жасаңыз.
  • dspy.Action(name="Әрекет", {...}): Берілген атаумен және параметрлермен жаңа әрекет жасаңыз.
  • dspy.Predicate(name="Predicate", {...}): Берілген атаумен және параметрлермен жаңа предикат жасаңыз.

LangChain

  • langchain.Agent(name="Агент", мінез-құлық=[...]): Берілген атаумен және әрекеттермен жаңа агент жасаңыз.
  • langchain.Behavior(name="Behavior", action=langchain.Action("Әрекет", {...})): Берілген атаумен және әрекетпен жаңа әрекет жасаңыз.
  • langchain.Condition(name="Шарт", предикат=langchain.Predicate("Предикат", {...})): Берілген атаумен және предикатпен жаңа шарт жасаңыз.
  • langchain.Action(name="Әрекет", {...}): Берілген атаумен және параметрлермен жаңа әрекет жасаңыз.
  • langchain.Predicate(name="Predicate", {...}): Берілген атаумен және параметрлермен жаңа предикат жасаңыз.

Визуализация

Көп агентті AI жүйесін визуализациялау үшін агенттерді, мінез-құлықтарды және өзара әрекеттесулерді көрсету үшін диаграмманы пайдалана аламыз. Міне, Chart.js қолданатын диаграмманың мысалы:

{
    "түрі": "бәліш",
    «деректер»: {
        "labels": ["Әзірлеуші агент", "Жоба менеджері агенті"],
        "деректер жинағы": [
            {
                "label": "мінез-құлық",
                "деректер": [3, 2],
                "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
            }
        ]
    },
    "опциялар": {
        "атауы": {
            «дисплей»: шын,
            "text": "Мульти-агентті AI жүйесі"
        },
        "легенда": {
            «дисплей»: шын
        }
    }
}

Бұл диаграмма екі агентті, әзірлеуші агентін және жоба менеджерінің агентін сәйкес әрекеттерімен көрсетеді. Диаграмманы агенттер арасындағы өзара әрекеттесулердің саны немесе әрекеттердің күрделілігі сияқты қосымша ақпаратты көрсету үшін теңшеуге болады.

Қорытынды

Бұл мақалада біз бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуде DSPy және LangChain сияқты көп агентті AI оркестрлік құралдарының техникалық орындалуын зерттедік. Біз бұл құралдарды бірнеше агенттері, мінез-құлықтары және өзара әрекеттесуі бар күрделі жүйелерді жасау үшін қалай пайдалануға болатынын көрсеттік. Біз сондай-ақ бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге арналған мульти-агентті AI жүйесінің қарапайым мысалын ұсындық және DSPy және LangChain-те жиі қолданылатын кейбір пәрмендер мен үзінділерді атап өттік. Соңында, агенттерді, мінез-құлықтарды және өзара әрекеттесуді көрсету үшін диаграмманы пайдаланып, көп агентті AI жүйесін көрнекі болдық.

Болашақ жұмыс

DSPy және LangChain сияқты мульти-агентті AI оркестрлік құралдарында болашақта жұмыс істеу үшін бірнеше аймақтар бар. Кейбір ықтимал аймақтар мыналарды қамтиды:

  • Өлшемділік: агенттер мен күрделі жүйелердің үлкен санын өңдей алатын құралдарды әзірлеу.
  • Икемділік: арнайы қажеттіліктерді қанағаттандыру үшін оңай теңшеуге және кеңейтуге болатын құралдарды жасау.
  • Өзара жұмыс істеу қабілеті: басқа жүйелермен және технологиялармен біріктіре алатын құралдарды әзірлеу.
  • Түсіндіру: агенттердің шешім қабылдау процестері мен жалпы жүйе туралы түсінік бере алатын құралдарды жасау.

Осы бағыттарды шешу арқылы біз бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу процестерінің тиімділігі мен тиімділігін одан әрі арттырып, күрделі және күрделі жүйелерді жасай аламыз.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn