Agentinio AI integravimas į programinės įrangos kūrimo darbo eigas: praktinis vadovas

Agentinio AI integravimas į programinės įrangos kūrimo darbo eigas: praktinis vadovas

Įvadas

Programinės įrangos kūrimo aplinka sparčiai vystosi, vis labiau diegiamos dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) technologijos. Viena įdomiausių dirbtinio intelekto tyrimų sričių yra „Agentinis AI“, kurios tikslas – sukurti išmaniuosius agentus, galinčius sąveikauti su žmonėmis ir kitais agentais, kad pasiektų sudėtingus tikslus. Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime, kaip programinės įrangos architektai ir projektų vadovai gali panaudoti agentinius AI įrankius, tokius kaip „LangChain“ ir „DSPy“, kad pagerintų bendradarbiavimą, automatizuotų procesus ir pagerintų programinės įrangos pristatymą šiuolaikinėje kūrimo aplinkoje.

Kas yra agentinis AI?

Agentinis AI reiškia AI tipą, kuris yra sukurtas veikti žmonių ar kitų agentų vardu, siekiant konkrečių tikslų. Šie agentai gali sąveikauti su žmonėmis, kitais agentais ir aplinka rinkti informaciją, priimti sprendimus ir imtis veiksmų. Agentinis dirbtinis intelektas skiriasi nuo tradicinio AI tuo, kad jis yra aktyvus ir savarankiškas, o ne tiesiog reaguoja.

Agentinio AI privalumai kuriant programinę įrangą

Taigi, kodėl programinės įrangos architektams ir projektų vadovams turėtų rūpėti agentinis AI? Štai keli agentinio AI integravimo į programinės įrangos kūrimo darbo eigas pranašumai:

Patobulintas bendradarbiavimas: Agentinis AI gali padėti komandoms efektyviau bendradarbiauti automatizuodamas užduotis, teikdamas grįžtamąjį ryšį realiuoju laiku ir palengvindamas bendravimą.
Automatizuoti procesai: Agentinis AI gali automatizuoti pasikartojančias ir daug laiko užimančias užduotis, todėl kūrėjai gali sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio užduotis.
Patobulintas sprendimų priėmimas: Agentinis AI gali pateikti duomenimis pagrįstų įžvalgų ir rekomendacijų, padedančių komandoms priimti geresnius sprendimus.
Didesnis efektyvumas: Agentinis AI gali padėti komandoms dirbti efektyviau, nes nustato kliūtis, optimizuoja darbo eigą ir supaprastina procesus.

LangChain: populiarus Agentinis AI sistema

„LangChain“ yra populiari agentinė AI sistema, leidžianti kūrėjams kurti išmaniuosius agentus, galinčius sąveikauti su žmonėmis ir kitais agentais. „LangChain“ sukurta remiantis Rust programavimo kalba ir suteikia paprastą bei intuityvią API, skirtą agentinėms AI programoms kurti.

** Darbo su „LangChain“ pradžia**

Norėdami pradėti dirbti su LangChain, turėsite įdiegti LangChain biblioteką ir nustatyti Rust kūrimo aplinką. Štai paprastas pavyzdys, kaip sukurti „LangChain“ agentą:

naudoti langchain::{Agentas, grandinė};

fn main() {
    tegul agentas = Agentas::new("Mano agentas");
    tegul grandinė = Grandinė::nauja(agentas);

    chain.execute("Sveikas, pasauli!");
}

Šis kodas sukuria naują „LangChain“ agentą ir vykdo paprastą komandą, kad išspausdintų „Hello, world!“ prie konsolės.

DSPy: „Python“ pagrindu sukurta „Agentic AI“ sistema

DSPy yra Python pagrindu sukurta agentinė AI sistema, kuri suteikia paprastą ir intuityvią API intelektualiems agentams kurti. DSPy sukurtas sklandžiai dirbti su populiariomis Python bibliotekomis, tokiomis kaip NumPy ir Pandas.

Darbo DSPy pradžia

Norėdami pradėti naudoti DSPy, turėsite įdiegti DSPy biblioteką ir nustatyti Python kūrimo aplinką. Štai paprastas pavyzdys, kaip sukurti DSPy agentą:

importuoti dspy kaip dsp

def main ():
    agentas = dsp.Agentas("Mano agentas")
    agent.execute ("Sveikas, pasauli!")

if __name__ == "__main__":
    pagrindinis ()

Šis kodas sukuria naują DSPy agentą ir vykdo paprastą komandą, kad išspausdintų "Hello, world!" prie konsolės.

5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų

Štai keletas dažniausiai naudojamų „LangChain“ ir „DSPy“ komandų ir fragmentų:

LangChain

Agentas::new("Mano agentas"): sukuria naują "LangChain" agentą.
Chain::new(agent): sukuria naują LangChain grandinę.
chain.execute("Sveikas, pasauli!"): Vykdo komandą LangChain grandinėje.
agent.ask("Koks tavo vardas?"): užduoda LangChain agentui klausimą.
agent.tell("Mano vardas Jonas."): praneša LangChain agentui tam tikrą informaciją.

DSPy

dsp.Agent("Mano agentas"): sukuria naują DSPy agentą.
agent.execute("Sveikas, pasauli!"): Vykdo komandą DSPy agente.
agent.ask("Koks tavo vardas?"): užduoda DSPy agentui klausimą.
agent.tell("Mano vardas Jonas."): nurodo DSPy agentui tam tikrą informaciją.
agent.memory["key"] = "vertė": nustato reikšmę DSPy agento atmintyje.

Vizualizacija

Štai paprastas LangChain ir DSPy agentų vizualizavimas naudojant Chart.js:

{
  "tipas": "juosta",
  "duomenys": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "duomenų rinkiniai": [
      {
        "label": "Agento vykdymo laikas",
        "duomenys": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "parinktys": {
    "pavadinimas": {
      "display": tiesa,
      "text": "Agento vykdymo laiko palyginimas"
    },
    "svarstyklės": {
      „yAxes“: [
        {
          "erkės": {
            "beginAtZero": tiesa
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Šioje diagramoje palyginamas „LangChain“ ir „DSPy“ agentų vykdymo laikas.

Išvada

Šiame straipsnyje mes ištyrėme, kaip programinės įrangos architektai ir projektų vadovai gali panaudoti agentinius AI įrankius, tokius kaip „LangChain“ ir „DSPy“, kad pagerintų bendradarbiavimą, automatizuotų procesus ir pagerintų programinės įrangos pristatymą šiuolaikinėje kūrimo aplinkoje. Taip pat pateikėme praktinį vadovą, kaip pradėti naudotis „LangChain“ ir „DSPy“, įskaitant paprastus pavyzdžius ir dažniausiai naudojamas komandas bei fragmentus. Integruodamos agentinį AI į programinės įrangos kūrimo darbo eigą, komandos gali pagerinti efektyvumą, produktyvumą ir sprendimų priėmimą, o tai galiausiai padės pasiekti geresnių programinės įrangos pristatymo rezultatų.

Agentinio AI integravimas į programinės įrangos kūrimo darbo eigas: praktinis vadovas

Have Questions?