Aģentiskā AI izmantošana programmatūras arhitektūrai un DevOps automatizācijai

Ievads

Mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) straujā attīstība ir novedusi pie aģenta AI — tāda veida AI, kas var veikt darbības un pieņemt lēmumus pats par sevi. Šai tehnoloģijai ir potenciāls mainīt veidu, kādā mēs pieejam programmatūras arhitektūrai un DevOps automatizācijai. Šajā rakstā mēs izpētīsim aģentu AI, lielo valodu modeļu (LLM) un orķestrēšanas rīku, piemēram, LangChain un DSPy, integrāciju, lai automatizētu programmatūras arhitektūru, infrastruktūru un DevOps procesus.

Kas ir aģents AI?

Aģentiskais AI attiecas uz AI veidu, kas var veikt darbības un pieņemt lēmumus pats. Tas ir pretstatā tradicionālajām AI sistēmām, kuras parasti ir paredzētas konkrētu uzdevumu veikšanai un iepriekš noteiktu noteikumu kopumam. No otras puses, aģentu AI sistēmas ir veidotas tā, lai tās būtu autonomākas un pielāgojamākas, ļaujot tām mācīties no savas vides un pieņemt lēmumus, pamatojoties uz saviem mērķiem un uzdevumiem.

LLM loma aģentiskajā AI

Lielie valodu modeļi (LLM) ir mākslīgā intelekta veids, kas tiek apmācīts uz milzīgu teksta datu apjomu un spēj ģenerēt cilvēkiem līdzīgu valodu. LLM ir galvenā aģentu AI sistēmu sastāvdaļa, jo tās nodrošina iespēju saprast un ģenerēt cilvēku valodu. Tas ļauj aģentu AI sistēmām sazināties ar cilvēkiem un citām sistēmām dabiskākā un intuitīvākā veidā.

Orķestrācijas rīki: LangChain un DSPy

Orķestrācijas rīki, piemēram, LangChain un DSPy, ir paredzēti, lai pārvaldītu un koordinētu mijiedarbību starp dažādām sistēmām un komponentiem. Šie rīki nodrošina veidu, kā definēt un izpildīt darbplūsmas, kas var ietvert tādus uzdevumus kā datu apstrāde, modeļu apmācība un izvietošana.

LangChain

LangChain ir atvērtā pirmkoda orķestrēšanas rīks, kas nodrošina elastīgu un paplašināmu ietvaru darbplūsmu veidošanai un pārvaldībai. LangChain ir paredzēts darbam ar plašu sistēmu un komponentu klāstu, tostarp LLM, datu bāzēm un API.

DSPy

DSPy ir uz Python balstīts orķestrēšanas rīks, kas nodrošina vienkāršu un intuitīvu veidu, kā definēt un izpildīt darbplūsmas. DSPy ir paredzēts darbam ar plašu sistēmu un komponentu klāstu, tostarp LLM, datu bāzēm un API.

Programmatūras arhitektūras un DevOps procesu automatizācija

Aģentu AI, LLM un orķestrēšanas rīkus, piemēram, LangChain un DSPy, var izmantot, lai automatizētu plašu programmatūras arhitektūras un DevOps procesu klāstu. Daži piemēri:

Automatizēta koda pārskatīšana: Aģentiskās AI sistēmas var izmantot, lai pārskatītu kodu un identificētu iespējamās problēmas, piemēram, kļūdas un drošības ievainojamības.
Automātiskā testēšana: Aģentiskās AI sistēmas var izmantot, lai automatizētu testēšanu, tostarp vienību testēšanu, integrācijas testēšanu un pilnīgu testēšanu.
Automatizēta izvietošana: aģentu AI sistēmas var izmantot, lai automatizētu izvietošanu, tostarp koda, konfigurācijas un citu resursu izvietošanu.
Automatizēta uzraudzība: aģentu AI sistēmas var izmantot, lai automatizētu uzraudzību, tostarp sistēmas veiktspējas, drošības un citu rādītāju uzraudzību.

Praktiskā ieviešana

Šajā sadaļā mēs sniegsim vienkāršu piemēru, kā izmantot LangChain un DSPy, lai automatizētu programmatūras arhitektūru un DevOps procesu.

Piemērs: koda pārskatīšanas automatizācija

Šajā piemērā mēs izmantosim LangChain un DSPy, lai automatizētu koda pārskatīšanu. Mēs definēsim darbplūsmu, kas ietver šādas darbības:

1. Koda analīze: darbplūsma izmantos LLM, lai analizētu kodu un identificētu iespējamās problēmas. 2. Koda pārskatīšana: darbplūsmā tiks izmantota aģenta AI sistēma, lai pārskatītu kodu un identificētu iespējamās problēmas. 3. Koda izvietošana: darbplūsma izmantos izvietošanas rīku, lai izvietotu kodu ražošanas vidē.

Šeit ir piemērs, kā ieviest šo darbplūsmu, izmantojot LangChain un DSPy:

importēt langchain
no langchain importa LLM

# Definējiet LLM
llm = LLM("text-davinci-003")

# Definējiet aģentu AI sistēmu
ai_system = langchain.AgenticAI()

# Definējiet darbplūsmu
darbplūsma = langchain.Workflow(
    soļi=[
        langchain.Step(
            name = "Koda analīze",
            func=llm.analyze_code,
            inputs={"kods": "def hello_world(): print('Sveika pasaule')"},
        ),
        langchain.Step(
            name = "Koda apskats",
            func=ai_system.review_code,
            inputs={"kods": "def hello_world(): print('Sveika pasaule')"},
        ),
        langchain.Step(
            name = "Koda izvietošana",
            func=langchain.deploy_code,
            inputs={"kods": "def hello_world(): print('Sveika pasaule')"},
        ),
    ]
)

# Izpildiet darbplūsmu
workflow.execute()

Šis kods nosaka darbplūsmu, kas ietver trīs darbības: koda analīzi, koda pārskatīšanu un koda izvietošanu. Darbplūsma izmanto LLM, lai analizētu kodu, aģentu AI sistēmu, lai pārskatītu kodu, un izvietošanas rīku, lai izvietotu kodu ražošanas vidē.

5–10 populārākās komandas/fragmenti

Šeit ir 5–10 populārākās LangChain un DSPy komandas/fragmenti:

"langchain.Workflow(steps=[...])": definējiet darbplūsmu ar vairākām darbībām.
langchain.Step(name="...", func=..., inputs={...}): definējiet vienu darbplūsmas darbību.
llm.analyze_code(inputs={"kods": ...}): izmantojiet LLM, lai analizētu kodu.
ai_system.review_code(inputs={"kods": ...}): izmantojiet aģentu AI sistēmu, lai pārskatītu kodu.
langchain.deploy_code(inputs={"kods": ...}): izvietojiet kodu ražošanas vidē.
"langchain.AgenticAI()": izveidojiet aģentu AI sistēmas gadījumu.
"langchain.LLM()": izveidojiet LLM gadījumu.
"langchain.deploy_code()": izvietojiet kodu ražošanas vidē.
langchain.execute_workflow(): izpildiet darbplūsmu.
langchain.get_workflow_status(): iegūstiet darbplūsmas statusu.

Vizualizācija

Šeit ir piemērs, kā vizualizēt darbplūsmu, izmantojot Chart.js:

{
  "tips": "josla",
  "dati": {
    "labels": ["Koda analīze", "Koda pārskatīšana", "Koda izvietošana"],
    "datu kopas": [
      {
        "label": "Darbplūsmas soļi",
        "dati": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0,2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "opcijas": {}
}

Šis kods definē joslu diagrammu ar trim iezīmēm: koda analīze, koda pārskatīšana un koda izvietošana. Diagrammā parādīts soļu skaits katrā darbplūsmas posmā.

Secinājums

Aģents AI, LLM un orķestrēšanas rīki, piemēram, LangChain un DSPy, var revolucionizēt mūsu pieeju programmatūras arhitektūrai un DevOps automatizācijai. Automatizējot tādus uzdevumus kā koda pārskatīšana, testēšana un izvietošana, mēs varam uzlabot mūsu izstrādes procesu efektivitāti un efektivitāti. Šajā rakstā mēs esam izpētījuši šo tehnoloģiju integrāciju un snieguši vienkāršu piemēru, kā tās izmantot programmatūras arhitektūras un DevOps procesa automatizēšanai.