Оркестрирање системи за вештачка интелигенција со повеќе агенти за подобрена ефикасност во развојот на софтвер користејќи DSPy и LangChain | B4N1

Оркестрирање системи за вештачка интелигенција со повеќе агенти за подобрена ефикасност во развојот на софтвер користејќи DSPy и LangChain

7 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Вовед

Процесот на развој на софтвер станува сè покомплексен, со вклучени повеќе засегнати страни, задачи и технологии. Како резултат на тоа, програмерите се соочуваат со значителни предизвици во управувањето и координирањето на овие различни компоненти за да испорачаат висококвалитетен софтвер на време. Еден ветувачки пристап за справување со овие предизвици е употребата на системи за вештачка интелигенција со повеќе агенти, кои можат да ги автоматизираат и рационализираат развојните процеси. Во оваа статија, ќе ја истражиме техничката имплементација на алатките за оркестрација со вештачка интелигенција со повеќе агенти како DSPy и LangChain, фокусирајќи се на нивниот потенцијал за подобрување на ефикасноста на развојот на софтвер.

Што се системи со вештачка интелигенција со повеќе агенти?

Системите за вештачка интелигенција со повеќе агенти се состојат од повеќе автономни агенти кои комуницираат едни со други за да постигнат заедничка цел. Овие агенти може да бидат софтверски програми, луѓе или комбинација од двете. Секој агент има свој сет на способности, знаења и цели, кои се координирани преку заедничка околина или протокол за комуникација. Агентите можат да учат едни од други, да се прилагодуваат на променливите околности и да донесуваат одлуки врз основа на нивното индивидуално и колективно знаење.

Што е DSPy?

DSPy е библиотека на Python за градење и управување со системи за вештачка интелигенција со повеќе агенти. Обезбедува едноставен и интуитивен API за креирање агенти, дефинирање на нивното однесување и координирање на нивните интеракции. DSPy е дизајниран да биде многу флексибилен и скалабилен, дозволувајќи им на програмерите лесно да градат сложени системи. Некои од клучните карактеристики на DSPy вклучуваат:

  • Создавање агент: DSPy им овозможува на програмерите да креираат агенти со прилагодено однесување, знаење и цели.
  • Координација на агентите: DSPy обезбедува механизми за агентите да комуницираат и да ги координираат нивните дејства.
  • Приспособливост: DSPy е дизајниран да ракува со голем број агенти и сложени системи.

Што е LangChain?

LangChain е библиотека на Python за градење и управување со системи за вештачка интелигенција со повеќе агенти користејќи техники за обработка на природен јазик (NLP). Обезбедува низа алатки и API за создавање агенти кои можат да разберат и генерираат јазик сличен на човекот. LangChain е дизајниран да биде многу флексибилен и скалабилен, дозволувајќи им на програмерите лесно да градат сложени системи. Некои од клучните карактеристики на LangChain вклучуваат:

  • Разбирање на природен јазик: LangChain обезбедува API за агентите да го разберат човечкиот јазик и да извлечат релевантни информации.
  • Генерирање на природен јазик: LangChain обезбедува API за агентите да генерираат јазик сличен на човекот и да комуницираат со други агенти.
  • Приспособливост: LangChain е дизајниран да ракува со големи количини јазични податоци и сложени системи.

Техничка имплементација

За да ја демонстрираме техничката имплементација на DSPy и LangChain, да разгледаме едноставен пример на мулти-агентен AI систем за развој на софтвер. Во овој пример, ќе создадеме два агенти: Агент за програмери и Агент за менаџер на проекти.

Агент за програмери

Програмерскиот агент е одговорен за пишување код, тестирање и софтвер за дебагирање. Го користи DSPy за да создаде збир на однесувања што ги дефинираат неговите дејства и интеракции со други агенти.

увоз dspy

# Креирајте програмерски агент
developer_agent = dspy.Agent(
    име = "Програмер",
    однесувања=[
        dspy.Однесување(
            име = "напиши_код",
            action=dspy.Action("write_code", {"code": "def hello_world(): print('Hello World!')"}),
            condition=[dspy.Condition("project_manager_assigned_task")]
        ),
        dspy.Однесување(
            име = "тест_код",
            action=dspy.Action("test_code", {"test_cases": ["test_hello_world"]}),
            condition=[dspy.Condition("code_written")]
        )
    ]
)

Агент за проект менаџер

Агентот за проектен менаџер е одговорен за доделување задачи, следење на напредокот и управување со процесот на развој. Го користи LangChain за да создаде збир на однесувања што ги дефинираат неговите дејства и интеракции со други агенти.

увозен лангсин

# Креирајте агент за менаџер на проекти
project_manager_agent = langchain.Agent(
    име "Менаџер на проект",
    однесувања=[
        langchain.однесување(
            име = "додели_задача",
            action=langchain.Action("assign_task", {"task": "Имплементирајте функционалност за најавување"}),
            condition=[langchain.Condition("developer_available")]
        ),
        langchain.однесување(
            име = "песна_прогрес",
            action=langchain.Action("track_progress", {"progress": "50%"}),
            condition=[langchain.Condition("developer_made_progress")]
        )
    ]
)

Топ 5-10 најкористени команди/парчиња

Еве некои од најчесто користените команди и фрагменти во DSPy и LangChain:

DSPy

  • `dspy.Agent(name="Agent", Behaviours=[...]): Создадете нов агент со даденото име и однесувања.
  • dspy.Behavior(name="Behavior", action=dspy.Action("Action", {...})): Создадете ново однесување со даденото име и дејство.
  • dspy.Condition(name="Condition", predicate=dspy.Predicate("Predicate", {...})): Создадете нов услов со даденото име и предикат.
  • dspy.Action(name="Action", {...}): Создадете ново дејство со даденото име и параметри.
  • dspy.Predicate(name="Predicate", {...}): Создадете нов предикат со даденото име и параметри.

ЛангСинџир

  • `langchain.Agent(name="Agent", Behaviours=[...]): Создадете нов агент со даденото име и однесувања.
  • langchain.Behavior(name="Behavior", action=langchain.Action("Action", {...})): Создадете ново однесување со даденото име и дејство.
  • langchain.Condition(name="Condition", predicate=langchain.Predicate("Predicate", {...})): Создадете нов услов со даденото име и предикат.
  • langchain.Action(name="Action", {...}): Создадете ново дејство со даденото име и параметри.
  • langchain.Predicate(name="Predicate", {...}): Создадете нов предикат со даденото име и параметри.

Визуелизација

За да го визуелизираме системот за вештачка интелигенција со повеќе агенти, можеме да користиме графикон за да ги претставиме агентите, однесувањата и интеракциите. Еве пример на графикон кој користи Chart.js:

{
    "тип": "пита",
    "податоци": {
        "labels": ["Агент за програмери", "Агент за менаџер на проекти"],
        "збирки на податоци": [
            {
                "етикета": "Однесување",
                "податоци": [3, 2],
                „Боја на позадина“: [„#4CAF50“, „#FF9800“]
            }
        ]
    },
    "опции": {
        "наслов": {
            „екран“: точно,
            "text": "Multi-Agent AI System"
        },
        "легенда": {
            „приказ“: точно
        }
    }
}

Оваа табела ги прикажува двата агенти, агентот за програмери и агентот за менаџер на проекти, со нивните соодветни однесувања. Табелата може да се приспособи за прикажување дополнителни информации, како што е бројот на интеракции помеѓу агентите или сложеноста на однесувањата.

Заклучок

Во овој напис, ја истраживме техничката имплементација на алатките за оркестрација со вештачка интелигенција со повеќе агенти како DSPy и LangChain во развојот на софтвер. Демонстриравме како овие алатки може да се користат за создавање сложени системи со повеќе агенти, однесувања и интеракции. Ние, исто така, обезбедивме едноставен пример на мулти-агентен AI систем за развој на софтвер и истакнавме некои од најчесто користените команди и фрагменти во DSPy и LangChain. Конечно, го визуелизиравме системот за вештачка интелигенција со повеќе агенти користејќи графикон за претставување на агентите, однесувањата и интеракциите.

Идна работа

Постојат неколку области за идна работа во алатките за оркестрација со вештачка интелигенција со повеќе агенти како DSPy и LangChain. Некои потенцијални области вклучуваат:

  • Приспособливост: Развивање алатки кои можат да се справат со голем број агенти и сложени системи.
  • Флексибилност: Создавање алатки кои лесно може да се приспособат и да се прошират за да задоволат специфични потреби.
  • Интероперабилност: Развивање алатки кои можат да се интегрираат со други системи и технологии.
  • Објаснивост: Создавање алатки кои можат да обезбедат увид во процесите на донесување одлуки на агентите и целокупниот систем.

Со решавање на овие области, можеме дополнително да ја подобриме ефикасноста и ефективноста на процесите за развој на софтвер и да создадеме посложени и пософистицирани системи.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn