Создадете Киро агент | B4N1

Создадете Киро агент

8 months ago · b4n1 Read time: 4 min

** Трансформација на ZeroOps DevOps со агенти и оркестрација напојувани со вештачка интелигенција**

Вовед

Револуцијата на DevOps го трансформираше начинот на кој софтверот се развива, распоредува и одржува. Сепак, традиционалниот пристап на DevOps сè уште бара значителен рачен напор, експертиза и време. Појавата на агенти и алатки за оркестрација напојувани со вештачка интелигенција овозможи да се автоматизираат процесите на DevOps, што доведе до концептот на ZeroOps. Во оваа статија, ќе ја истражиме имплементацијата на автоматизација на DevOps напојувана со вештачка интелигенција користејќи Kiro агенти и алатки за оркестрација како LangChain, со фокус на трансформирање на практиките на DevOps во ZeroOps.

Што е ZeroOps?

ZeroOps е концепт кој се појавува во DevOps кој има за цел да ја елиминира потребата за рачна интервенција во процесот на развој и распоредување. Со искористување на вештачката интелигенција и машинското учење, ZeroOps овозможува автоматско распоредување, скалирање и следење на апликациите, намалувајќи го ризикот од човечка грешка и зголемувајќи ја ефикасноста. Крајната цел на ZeroOps е да создаде систем за самолекување, самооптимизирање и само-скалирање кој бара минимална човечка интервенција.

Агенти со AI: Клучот за ZeroOps

Агентите со вештачка интелигенција се софтверски програми кои користат алгоритми за машинско учење за автоматизирање на задачите и донесување одлуки. Во контекст на DevOps, агентите напојувани со вештачка интелигенција може да се користат за следење на перформансите на апликацијата, откривање аномалии и преземање корективни мерки. Kiro агентите се тип на агенти напојувани со вештачка интелигенција што може да се користи за автоматизација на DevOps.

Киро агенти

Kiro агентите се тип на агенти напојувани со вештачка интелигенција што може да се користат за автоматизација на DevOps. Тие се дизајнирани да работат со алатки за оркестрација како LangChain за да го автоматизираат распоредувањето, скалирањето и следењето на апликациите. Агентите на Киро можат да бидат обучени за историски податоци за да научат обрасци и аномалии, овозможувајќи им да донесуваат информирани одлуки и да преземаат корективни мерки.

** LangChain: Алатката за оркестрација**

LangChain е алатка за оркестрација која овозможува автоматизација на процесите на DevOps со помош на агенти напојувани со вештачка интелигенција како Kiro. Обезбедува рамка за градење и распоредување на агенти напојувани со вештачка интелигенција кои можат да ги автоматизираат задачите како што се распоредување, скалирање и следење. LangChain поддржува низа програмски јазици, вклучувајќи ги Python, Rust и Go.

Имплементирање на автоматизација на DevOps напојувана со AI со Kiro и LangChain

За да се имплементира автоматизација на DevOps со вештачка интелигенција користејќи Kiro и LangChain, треба да ги следиме овие чекори:

  1. Инсталирајте Kiro и LangChain: Инсталирајте ги Kiro и LangChain користејќи pip или вашиот претпочитан менаџер на пакети.
  2. Креирајте Kiro Agent: Создадете Kiro агент што може да се користи за автоматизација на DevOps. Ова вклучува дефинирање на однесувањето на агентот, како што е следење на перформансите на апликацијата и откривање аномалии.
  3. Обучете го агентот Киро: Обучете го агентот Киро на историски податоци за да научи шеми и аномалии. Ова му овозможува на агентот да донесува информирани одлуки и да преземе корективни мерки.
  4. Интегрирајте со LangChain: Интегрирајте го агентот Kiro со LangChain за да ги автоматизирате процесите на DevOps. Ова вклучува дефинирање на работниот тек на оркестрацијата и конфигурирање на агентот за извршување на задачите.

Пример код: Креирање на Kiro агент

Еве пример за коден блок во Python што создава Kiro агент:

увоз киро
од langchain import LLMS


агент = киро.Агент(
    име = "мој_агент",
    однесување ={
        "monitor_performance": {
            "function": "monitor_performance",
            "args": ["app_name", "threshold"],
        },
        "detect_anomaly": {
            "function": "detect_anomaly",
            "args": ["app_name", "threshold"],
        },
    },
)

# Обучете го агентот за историски податоци
агент.воз (
    податоци=[
        {"app_name": "my_app", "performance": 90},
        {"app_name": "my_app", "performance": 80},
        {"app_name": "my_app", "performance": 70},
    ],
    праг=85,
)

# Интегрирајте се со LangChain
llms = LLMS(
    агент = агент,
    работен тек ={
        "monitor_performance": {
            "function": "monitor_performance",
            "args": ["my_app", 85],
        },
        "detect_anomaly": {
            "function": "detect_anomaly",
            "args": ["my_app", 85],
        },
    },
)

# Извршете го работниот тек
llms.execute()

Овој код создава Kiro агент кој ги следи перформансите на апликацијата и открива аномалии. Потоа го обучува агентот за историски податоци и го интегрира со LangChain за да ги автоматизира процесите на DevOps.

** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/парчиња за Kiro и LangChain:

  1. Креирање Kiro Agent: kiro.Agent(name="my_agent", Behaviour={"monitor_performance": {"function": "monitor_performance", "args": ["app_name", "threshold"]}})
  2. Обука за агентот Kiro: agent.train(data=[{"app_name": "my_app", "performance": 90}], threshold=85)
  3. Интегрирање со LangChain: llms = LLMS(agent=agent, workflow={"monitor_performance": {"function": "monitor_performance", "args": ["my_app", 85]}})
  4. Извршување на работниот тек: llms.execute()
  5. Дефинирање на работниот тек на оркестрацијата: workflow = {"monitor_performance": {"function": "monitor_performance", "args": ["my_app", 85]}}
  6. Конфигурирање на агентот за извршување задачи: agent.configure({"function": "execute_task", "args": ["task_name"]})
  7. Следење на перформансите на апликацијата: agent.monitor_performance(app_name="my_app", threshold=85)
  8. Откривање аномалии: agent.detect_anomaly(app_name="my_app", threshold=85)
  9. Добивање статус на агентот: agent.status()
  10. Добивање на дневниците на агентот: agent.logs()

Визуелизација

Еве визуелизација на нафтоводот DevOps користејќи Chart.js:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    "етикети": ["Монитор за изведба", "Откривање аномалија", "Изврши задача"],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "Агент",
        "податоци": [90, 80, 70],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        „Ширина на границата“: 1
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "наслов": {
      „екран“: точно,
      "text": "DevOps Pipeline"
    },
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Оваа визуелизација го прикажува нафтоводот DevOps со три фази: следење на перформансите, откривање аномалија и извршување на задачата. Перформансите на агентот се прикажуваат како столбест дијаграм.

Заклучок

Во оваа статија, ја истраживме имплементацијата на автоматизација на DevOps напојувана со вештачка интелигенција користејќи Kiro агенти и алатки за оркестрација како LangChain. Создадовме Kiro агент кој ги следи перформансите на апликацијата и открива аномалии, и го интегриравме со LangChain за да ги автоматизираме процесите на DevOps. Обезбедивме и визуелизација на нафтоводот DevOps користејќи Chart.js. Крајната цел на ZeroOps е да создаде систем за самолекување, самооптимизирање и само-скалирање кој бара минимална човечка интервенција. Со искористување на вештачката интелигенција и машинското учење, можеме да ја постигнеме оваа цел и да ги трансформираме практиките на DevOps во ZeroOps.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn