Жаңа AI агентін жасаңыз | B4N1

Жаңа AI агентін жасаңыз

8 months ago · b4n1 Read time: 3 min

ZeroOps мақсаты: API өмірлік циклін автоматтандырылған басқару үшін агенттік AI пайдалану

Кіріспе

Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу ландшафтында жасанды интеллект (AI), машиналық оқыту (ML) және автоматтандыру технологияларының кеңеюіне байланысты елеулі өзгерістер орын алуда. Бұл технологиялар айтарлықтай әсер ететін негізгі салалардың бірі API өмірлік циклін басқару болып табылады. Бұл мақалада біз ZeroOps, AI агенттері және API өмірлік циклін басқарудың қиылысуын DSPy және LangChain сияқты оркестрлік құралдарды пайдалана отырып, кеңейтілген бағдарламалық жасақтама архитектурасына және DevOps модернизациясына назар аудара отырып зерттейміз.

ZeroOps дегеніміз не?

ZeroOps – қолмен операциялар мен техникалық қызмет көрсету тапсырмаларының қажеттілігін жоюға бағытталған бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу парадигмасы. Ол «агенттік AI» тұжырымдамасына негізделген, мұнда AI агенттері тапсырмаларды автоматтандыру, шешімдер қабылдау және адамдар атынан әрекеттер жасау үшін қолданылады. API өмірлік циклін басқару контекстінде ZeroOps өзгермелі талаптар мен орталарға бейімделе алатын өзін-өзі қалпына келтіретін, өзін-өзі оңтайландыратын және өздігінен масштабталатын API құруға мүмкіндік береді.

Агенттік AI және API өмірлік циклін басқару

Agentic AI - API өмірлік циклін басқарудағы ZeroOps негізгі мүмкіндігі. AI агенттерін келесі тапсырмаларды автоматтандыру үшін пайдалануға болады:

  1. API қолдану: AI агенттері әзірлеуді, сынауды, кезеңді және өндірісті қоса алғанда, API интерфейстерін әртүрлі орталарға орналастыруды автоматтандыруы мүмкін.
  2. API мониторингі: AI агенттері API интерфейстерін өнімділікке, қауіпсіздікке және басқа мәселелерге бақылай алады және қажет болған жағдайда түзету әрекетін қолдана алады.
  3. API оңтайландыру: AI агенттері API пайдалану үлгілерін талдай алады және API өнімділігін, масштабталатындығын және қауіпсіздігін оңтайландыра алады.
  4. API қауіпсіздігі: AI агенттері API кілтінің бұзылуы немесе рұқсатсыз кіру сияқты қауіпсіздік қатерлерін анықтап, оларға жауап бере алады.

Оркестрлік құралдар: DSPy және LangChain

DSPy және LangChain - API өмірлік циклін басқару үшін агенттік AI жүйелерін жасауға мүмкіндік беретін екі танымал оркестрлік құрал. Екі құрал да тапсырмаларды автоматтандыруға, шешімдер қабылдауға және әрекеттер жасауға қабілетті AI агенттерін құру үшін икемді және масштабталатын құрылымды қамтамасыз етеді.

DSPy

DSPy - AI агенттерін құру үшін қарапайым және интуитивті API қамтамасыз ететін Python негізіндегі оркестрлеу құралы. DSPy әзірлеушілерге әртүрлі жүйелермен, соның ішінде API интерфейстерімен, дерекқорлармен және хабар алмасу кезектерімен әрекеттесе алатын AI агенттерін жасауға мүмкіндік береді.

LangChain

LangChain - бұл AI агенттерін құру үшін жетілдірілген және икемді құрылымды қамтамасыз ететін Rust негізіндегі оркестрлеу құралы. LangChain әзірлеушілерге әртүрлі жүйелермен, соның ішінде API интерфейстерімен, дерекқорлармен және хабар алмасу кезектерімен өзара әрекеттесетін AI агенттерін жасауға мүмкіндік береді және күрделі AI жүйелерін құру үшін бірқатар мүмкіндіктерді ұсынады.

Тәжірибелік мысал: DSPy көмегімен API орналастыруды автоматтандыру

API орналастыруды автоматтандыру үшін DSPy пайдаланудың қарапайым мысалы:

dspy импорттау


агент = dspy.Agent()

# Орналастыру сценарийін анықтаңыз
def deploy_api():
    # API интерфейсін әзірлеу ортасына орналастырыңыз
    agent.deploy_api("dev")

# Орналастыру триггерін анықтаңыз
триггер = dspy.Trigger("deploy_api", deploy_api)

# AI агентін іске қосыңыз
agent.start()

# Орналастыру сценарийін іске қосыңыз
trigger.trigger()

Бұл код жаңа AI агентін жасайды, API интерфейсін әзірлеу ортасына орналастыратын орналастыру сценарийін анықтайды және белгілі бір оқиға орын алған кезде қолдану сценарийін іске қосатын орналастыру триггерін анықтайды.

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, DSPy және LangChain үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер:

DSPy

  1. agent.deploy_api(env): API интерфейсін көрсетілген ортаға орналастырады.
  2. agent.monitor_api(): өнімділікке, қауіпсіздікке және басқа мәселелерге арналған API интерфейсін бақылайды.
  3. agent.optimize_api(): API өнімділігін, ауқымдылығын және қауіпсіздігін оңтайландырады.
  4. agent.security_check(): қауіпсіздік қатерлерінің бар-жоғын API интерфейсін тексереді.
  5. agent.trigger(trigger_name, func): белгілі бір оқиға орын алған кезде белгілі бір функцияны іске қосады.

LangChain

  1. agent.deploy_api(env): API интерфейсін көрсетілген ортаға орналастырады.
  2. agent.monitor_api(): өнімділікке, қауіпсіздікке және басқа мәселелерге арналған API интерфейсін бақылайды.
  3. agent.optimize_api(): API өнімділігін, ауқымдылығын және қауіпсіздігін оңтайландырады.
  4. agent.security_check(): қауіпсіздік қатерлерінің бар-жоғын API интерфейсін тексереді.
  5. agent.trigger(trigger_name, func): белгілі бір оқиға орын алған кезде белгілі бір функцияны іске қосады.

визуализация

Мұнда DSPy және LangChain көмегімен API өмірлік циклін басқаруға арналған агенттік AI жүйесінің визуализациясы берілген:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["Орналастыру", "Мониторинг", "Оңтайландыру", "Қауіпсіздік"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "DSPy",
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "деректер": [10, 15, 7, 12]
      },
      {
        "label": "LangChain",
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "деректер": [8, 12, 9, 10]
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    "атауы": {
      «дисплей»: шын,
      "text": "API өмірлік циклін басқаруға арналған агенттік AI жүйесі"
    },
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          «кенелер»: {
            "beginAtZero": шын
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл диаграмма орналастыру, бақылау, оңтайландыру және қауіпсіздікті қоса алғанда, әртүрлі тапсырмалардағы DSPy және LangChain өнімділігін көрсетеді.

Қорытынды

Бұл мақалада DSPy және LangChain сияқты оркестрлік құралдарды пайдалана отырып, ZeroOps, AI агенттері және API өмірлік циклін басқару қиылысын зерттедік. Біз тапсырмаларды автоматтандыруда, шешімдер қабылдауда және әрекеттерді қабылдауда агенттік AI артықшылықтарын талқыладық және API орналастыруды автоматтандыру үшін DSPy қалай пайдалану керектігін практикалық мысалмен келтірдік. Біз сондай-ақ DSPy және LangChain үшін ең көп қолданылатын 5-10 командаларды/үзінділерді тізімдедік және API өмірлік циклін басқаруға арналған агенттік AI жүйесінің визуализациясын ұсындық.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn