Сайжруулсан хиймэл оюун ухааны агентын чадавхи бүхий бие даасан дэд бүтцэд зориулсан Agentic AI-г ашиглах | B4N1

Сайжруулсан хиймэл оюун ухааны агентын чадавхи бүхий бие даасан дэд бүтцэд зориулсан Agentic AI-г ашиглах

8 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Танилцуулга

OpsVerse-ийг StackGen худалдаж авсан нь дэд бүтцийн менежментийн хувьсалд чухал үе шат болж байна. OpsVerse-ийн хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг дэд бүтцийн удирдлагын чадавхийг StackGen-ийн агент хиймэл оюун ухаан дахь туршлагатай нэгтгэснээр нэгдсэн аж ахуйн нэгж нь дижитал дэд бүтцээ удирдах, засварлах арга барилаа өөрчлөхөд бэлэн байна. Энэ нийтлэлд бид энэхүү худалдан авалтын техникийн хэрэгжилтийг судалж, дэд бүтцийн удирдлагыг автоматжуулахад хиймэл оюун ухааныг хэрхэн ашиглаж болохыг судалж, энэ аргын боломжит ашиг тус, бэрхшээлийн талаар ярилцах болно.

Agentic AI гэж юу вэ?

Agentic AI гэдэг нь бие даасан шийдвэр гаргах, үйлдэл хийх чадвартай хиймэл оюун ухааны төрлийг хэлдэг. Урьдчилан програмчлагдсан дүрэм, алгоритмд тулгуурладаг уламжлалт хиймэл оюун ухааны системээс ялгаатай нь агент AI систем нь цаг хугацааны явцад суралцаж, дасан зохицож, хувьсан өөрчлөгдөж, нарийн төвөгтэй, динамик орчинд хариу үйлдэл үзүүлэх боломжийг олгодог. Дэд бүтцийн менежментийн хүрээнд хяналтын, алдааг олж засварлах, засвар үйлчилгээ зэрэг ажлуудыг автоматжуулах, илүү стратегийн, өндөр үнэ цэнэтэй үйл ажиллагаанд хүний ​​нөөцийг чөлөөлөхөд агентын хиймэл оюун ухааныг ашиглаж болно.

Техникийн хэрэгжилт

StackGen-ийн OpsVerse-ийг худалдан авах техникийн хэрэгжилт нь OpsVerse-ийн хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг дэд бүтцийн удирдлагын чадавхийг StackGen-ийн агент AI хүрээтэй нэгтгэх явдал юм. Энэхүү интеграци нь цаг хугацааны явцад суралцаж, дасан зохицож, хувьсан өөрчлөгдөж чадах бие даасан дэд бүтцийн удирдлагын агентуудыг бий болгож, нарийн төвөгтэй, динамик орчинд хариу үйлдэл үзүүлэх боломжийг олгодог.

Agentic AI Framework

StackGen-ийн ашигладаг агентын хиймэл оюун ухааны тогтолцоо нь LangChain номын сан дээр суурилдаг бөгөөд энэ нь агентын хиймэл оюун ухааны системийг бий болгоход зориулсан олон тооны хэрэгсэл, API-уудыг хангадаг. LangChain нь цаг хугацааны явцад суралцаж, дасан зохицож, хувьсан өөрчлөгдөж болох бие даасан агентуудыг бий болгож, нарийн төвөгтэй, динамик орчинд хариу үйлдэл үзүүлэх боломжийг олгох зорилготой юм.

langchain импортлох

# Шинэ агент үүсгэ
агент = langchain.Agent(
    нэр = "дэд бүтцийн_менежер",
    гинж=[
        langchain.Tasks(
            даалгавар = "хяналтын_дэд бүтэц",
            үйлдэл = "системийн_төлөвийг шалгах",
            шагнал = 10,
            торгууль = -5,
        ),
        langchain.Tasks(
            даалгавар = "Дэд бүтцийн асуудлыг шийдвэрлэх",
            үйлдэл = "оношлогооны_хэрэгслүүд",
            шагнал = 20,
            торгууль = -10,
        ),
    ],
)

# Агентаа сурга
agent.train(
    ангийн_тоо=100,
    Нэг ангид хамгийн их_алхам=100,
    суралцах_хувь=0.01,
    гамма=0.9,
)

# Агентийг байршуулах
agent.deploy(
    орчин = "үйлдвэрлэл",
    хяналтын_интервал=60,
    дохиоллын_босго=5,
)

OpsVerse-тэй нэгтгэх

OpsVerse-ийн хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг дэд бүтцийн удирдлагын чадавхи нь API болон өгөгдлийн интерфэйсийн багцыг ашиглан StackGen-ийн агент AI хүрээтэй нэгтгэгддэг. Энэхүү интеграци нь цаг хугацааны явцад суралцаж, дасан зохицож, хувьсан өөрчлөгдөж чадах бие даасан дэд бүтцийн удирдлагын агентуудыг бий болгож, нарийн төвөгтэй, динамик орчинд хариу үйлдэл үзүүлэх боломжийг олгодог.

Ашиг тус

OpsVerse-ийн хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг дэд бүтцийн менежментийн чадавхийг StackGen-ийн агент AI хүрээтэй нэгтгэх нь дараахь давуу талуудыг санал болгодог.

  • Сайжруулсан үр ашиг: Дэд бүтцийн бие даасан удирдлагын агентууд нь хяналт тавих, алдааг олж засварлах, засвар үйлчилгээ хийх зэрэг ажлыг автоматжуулж, илүү стратегийн, өндөр үнэ цэнэтэй үйл ажиллагаанд хүний нөөцийг чөлөөлөх боломжтой.
  • Сайжруулсан өргөтгөх чадвар: Agentic AI систем нь цаг хугацааны явцад суралцаж, дасан зохицож, хувьсан өөрчлөгдөж, нарийн төвөгтэй, динамик орчинд хариу үйлдэл үзүүлэх боломжийг олгодог.
  • ** Найдвартай байдлыг нэмэгдүүлсэн**: Дэд бүтцийн бие даасан удирдлагын агентууд асуудлыг цаг тухайд нь илрүүлж, хариу арга хэмжээ авч, сул зогсолт, өгөгдөл алдагдах эрсдлийг бууруулдаг.
  • ** Шийдвэр гаргах чадварыг сайжруулах**: Agentic AI системүүд нь нарийн төвөгтэй өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийж, үндэслэлтэй шийдвэр гаргаж, дэд бүтцийн менежментийг илүү үр дүнтэй болгох боломжийг олгодог.

Сорилтууд

OpsVerse-ийн хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг дэд бүтцийн менежментийн чадавхийг StackGen-ийн агент AI хүрээтэй нэгтгэх нь олон тооны ашиг тусыг санал болгодог ч дараах хэд хэдэн бэрхшээлийг анхаарч үзэх хэрэгтэй.

  • ** Нарийн төвөгтэй байдал**: Agentic AI системүүд нь нарийн төвөгтэй бөгөөд ойлгоход хэцүү байж болох тул хөгжүүлж, засварлахад ихээхэн туршлага, нөөц шаардлагатай.
  • Өгөгдлийн чанар: Agentic AI систем нь суралцах, дасан зохицохын тулд өндөр чанартай өгөгдөл шаарддаг бөгөөд үүнийг олж авах, хадгалахад бэрхшээлтэй байж болно.
  • Аюулгүй байдал: Дэд бүтцийн бие даасан удирдлагын агентууд нь нууц өгөгдөл, системд аюулгүй нэвтрэхийг шаарддаг бөгөөд үүнийг хэрэгжүүлэх, засварлахад бэрхшээлтэй байдаг.
  • Зохицуулалтад нийцсэн байдал: Agentic AI системүүд нь холбогдох дүрэм журам, стандартад нийцсэн байх ёстой бөгөөд энэ нь удирдахад бэрхшээлтэй байж болно.

Хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг

Энэ технологид хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг:

  1. langchain.Agent.create(): Шинэ агент үүсгэнэ.
  2. langchain.Tasks.add(): Агентын гинжин хэлхээнд шинэ даалгавар нэмнэ.
  3. langchain.Agent.train(): Төлөвлөсөн тооны анги болон суралцах хурдыг ашиглан агентийг сургадаг.
  4. langchain.Agent.deploy(): Агентийг заасан орчинд байрлуулна.
  5. langchain.Agent.monitor(): Агентын гүйцэтгэлийг хянаж, бодит цагийн санал хүсэлтийг өгдөг.
  6. langchain.Agent.alert(): Агент асуудал илрүүлэх үед админуудад анхааруулга илгээдэг.
  7. langchain.Agent.update(): Агентын мэдлэгийн санг шинэчилж, өөрчлөгдөж буй орчинд дасан зохицдог.
  8. langchain.Agent.evaluate(): Агентын гүйцэтгэлийг үнэлж, сайжруулах зөвлөмжийг өгдөг.
  9. langchain.Agent.visualize(): Агентын гүйцэтгэлийг нүдээр харж, түүний зан байдлын талаарх ойлголтыг өгдөг.
  10. langchain.Agent.export(): Агентын мэдлэгийн сан болон тохиргоог файл руу экспортлоно.

Дүрслэл

Chart.js-г ашиглан хиймэл оюун ухаант үйлдлийн системийн дүрслэлийг энд үзүүлэв.

{
  "төрөл": "бар",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["Хяналт", "Алдааг олж засварлах", "Засвар үйлчилгээ"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "Агентийн гүйцэтгэл",
        "өгөгдөл": [80, 90, 70],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3"]
      }
    ]
  },
  "сонголт": {
    "гарчиг": {
      "дэлгэц": үнэн,
      "text": "Агентийн гүйцэтгэл"
    },
    "масштаб": {
      "yAxes": [
        {
          "хачиг": {
            "beginAtZero": үнэн
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Энэхүү дүрслэл нь хяналтын, алдааг олж засварлах, засвар үйлчилгээ хийх гэсэн гурван үндсэн чиглэлээр AI агентын гүйцэтгэлийг харуулдаг. Агентын гүйцэтгэлийг бодит цаг хугацаанд нь асуудлыг илрүүлж, хариу өгөх чадвараар нь хэмждэг.

Дүгнэлт

OpsVerse-ийн хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг дэд бүтцийн удирдлагын чадавхийг StackGen-ийн агент AI хүрээтэй нэгтгэсэн нь үр ашгийг дээшлүүлэх, өргөтгөх чадварыг нэмэгдүүлэх, найдвартай байдлыг нэмэгдүүлэх, илүү сайн шийдвэр гаргах зэрэг олон давуу талыг санал болгодог. Нарийн төвөгтэй байдал, өгөгдлийн чанар, аюулгүй байдал, зохицуулалтын нийцэл зэрэг хэд хэдэн сорилтуудыг анхаарч үзэх хэрэгтэй боловч энэхүү аргын боломжит ашиг тус нь түүнийг судалгаа, хөгжүүлэлтийн сэтгэл хөдөлгөм, ирээдүйтэй талбар болгож байна. Технологи үргэлжлүүлэн хөгжихийн хэрээр дэд бүтцийн менежментийн салбарт агент AI-ийн илүү шинэлэг хэрэглээг харах болно гэж найдаж байна.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn