Bini ta 'Sistemi tas-Software ta' Self-Healing b'Arkitetturi AI Multi-Aġenti u LangChain

Bini ta' Sistemi tas-Software ta' Self-Healing b'Arkitetturi AI Multi-Aġenti u LangChain

Introduzzjoni

Fil-pajsaġġ ta 'żvilupp ta' softwer b'ritmu mgħaġġel tal-lum, il-bini ta 'sistemi ta' softwer li jfejjaq lilhom infushom sar rekwiżit kritiku biex jiġu żgurati l-affidabbiltà, l-iskalabbiltà u r-reżistenza ta 'sistemi ta' softwer kumplessi. L-arkitetturi monolitiċi tradizzjonali m'għadhomx biżżejjed biex jissodisfaw it-talbiet tal-iżvilupp modern tas-softwer, fejn is-sistemi għandhom ikunu kapaċi jadattaw għal rekwiżiti li qed jinbidlu, jimmaniġġjaw fallimenti mhux mistennija, u jirkupraw mill-iżbalji malajr. Dan huwa fejn jidħlu l-arkitetturi AI multi-aġenti u LangChain, li joffru soluzzjoni qawwija għall-bini ta 'sistemi ta' softwer li jfejjaq lilhom infushom li jistgħu jitgħallmu, jadattaw, u jirrispondu għall-kundizzjonijiet li jinbidlu.

X'inhuma l-Arkitetturi AI Multi-Aġenti?

L-arkitetturi AI multi-aġenti huma tip ta 'sistema AI distribwita li tikkonsisti f'diversi aġenti awtonomi li jinteraġixxu ma' xulxin u l-ambjent tagħhom biex jintlaħaq għan komuni. Kull aġent għandu l-kapaċitajiet, l-għarfien u r-riżorsi tiegħu stess tat-teħid tad-deċiżjonijiet, u jistgħu jikkomunikaw ma 'xulxin biex jaqsmu l-informazzjoni, jikkoordinaw azzjonijiet, u jadattaw għall-kundizzjonijiet li jinbidlu.

Fil-kuntest ta 'sistemi ta' softwer, arkitetturi AI multi-aġenti jistgħu jintużaw biex jinbnew sistemi ta 'fejqan waħdu li jistgħu jiskopru u jirrispondu għal żbalji, fallimenti, u anomaliji oħra f'ħin reali. Billi jqassmu l-proċess tat-teħid tad-deċiżjonijiet fuq diversi aġenti, dawn is-sistemi jistgħu jitgħallmu mill-esperjenza, jadattaw għall-kundizzjonijiet li jinbidlu, u jirkupraw mill-iżbalji malajr.

X'inhu LangChain?

LangChain hija librerija ta' Python b'sors miftuħ għall-bini ta' sistemi AI b'ħafna aġenti. Jipprovdi qafas sempliċi, flessibbli u skalabbli għall-bini ta’ sistemi AI kumplessi li jistgħu jitgħallmu, jadattaw, u jirrispondu għall-kundizzjonijiet li jinbidlu. LangChain huwa ddisinjat biex jaħdem ma 'firxa wiesgħa ta' oqfsa AI, inklużi TensorFlow, PyTorch, u Keras, u jista 'jintuża biex jibni sistemi li jintegraw ma' varjetà ta 'sorsi ta' dejta, inklużi databases, APIs, u apparat IoT.

Bini ta' Sistemi tas-Softwer ta' Self-Healing b'LangChain

Biex nibnu sistema ta 'softwer li tfejjaq lilhom infushom b'LangChain, għandna bżonn niddisinjaw arkitettura AI b'ħafna aġent li tista' tiskopri u tirrispondi għal żbalji, fallimenti, u anomaliji oħra f'ħin reali. Hawn ħarsa ġenerali ta' livell għoli tal-arkitettura:

Disinn ta 'Aġent: Għandna bżonn niddisinjaw sett ta' aġenti awtonomi li jistgħu jinteraġixxu ma 'xulxin u l-ambjent tagħhom biex jintlaħaq għan komuni. Kull aġent għandu jkollu l-kapaċitajiet, l-għarfien u r-riżorsi tiegħu stess għat-teħid tad-deċiżjonijiet.
Grafika tal-Għarfien: Għandna bżonn noħolqu graff tal-għarfien li jirrappreżenta r-relazzjonijiet bejn l-aġenti, l-ambjent, u l-għanijiet tas-sistema. Din il-grafika tista' tintuża biex tirraġuna dwar l-istat tas-sistema u tieħu deċiżjonijiet.
Teħid ta 'Deċiżjonijiet: Għandna bżonn nimplimentaw proċess ta' teħid ta 'deċiżjonijiet li jippermetti lill-aġenti jirraġunaw dwar l-istat tas-sistema u jieħdu deċiżjonijiet ibbażati fuq il-graff tal-għarfien.
Eżekuzzjoni ta 'Azzjoni: Għandna bżonn nimplimentaw proċess ta' eżekuzzjoni ta 'azzjoni li jippermetti lill-aġenti jesegwixxu d-deċiżjonijiet tagħhom u jinteraġixxu mal-ambjent.

Hawn eżempju sempliċi ta 'sistema ta' softwer ta 'fejqan waħdu mibnija b'LangChain:

importazzjoni langchain
minn langchain.agents importazzjoni Aġent
minn langchain.llms importazzjoni LLM


graff = {
    'aġenti': ['aġent1', 'aġent2', 'aġent3'],
    'ambjent': ['database', 'API', 'apparat IoT'],
    'miri': ['jiskopri l-iżbalji', 'jirrispondi għall-fallimenti', 'jirkupra mill-iżbalji']
}

# Iddefinixxi l-proċess tat-teħid tad-deċiżjonijiet
def decision_making(agent, knowledge_graph):
    # Raġuni dwar l-istat tas-sistema
    state = knowledge_graph['aġenti'][aġent]
    # Ħu deċiżjoni bbażata fuq l-istat
    deċiżjoni = 'tweġib għan-nuqqas'
    deċiżjoni tar-ritorn

# Iddefinixxi l-proċess ta 'eżekuzzjoni ta' azzjoni
def action_execution(aġent, deċiżjoni):
    # Esegwixxi d-deċiżjoni
    jekk id-deċiżjoni == 'tweġib għan-nuqqas':
        # Irrispondi għall-falliment
        print('Twieġeb għan-nuqqas...')
    ritorn

# Oħloq aġent LangChain
aġent = aġent (
    name='aġent-awto-fejqan',
    teħid tad-deċiżjonijiet=teħid tad-deċiżjonijiet,
    action_execution=eżekuzzjoni_azzjoni,
    knowledge_graph=graff
)

# Oħloq LangChain LLM
llm = LLM(
    name='self-healing-llm',
    model='davinci'
)

# Oħloq sistema LangChain
sistema = langchain.System (
    aġent=aġent,
    llm=llm
)

# Mexxi s-sistema
system.run()

Dan l-eżempju juri sistema ta’ softwer sempliċi li tfejjaq lilu nnifsu li tista’ tiskopri l-iżbalji, tirrispondi għal fallimenti, u tirkupra mill-iżbalji malajr. Is-sistema tikkonsisti minn sett ta 'aġenti awtonomi li jinteraġixxu ma' xulxin u l-ambjent tagħhom biex jintlaħaq għan komuni. L-aġenti jużaw graff tal-għarfien biex jirraġunaw dwar l-istat tas-sistema u jieħdu deċiżjonijiet ibbażati fuq il-graff.

L-aqwa 5-10 Kmandi/Snippets l-aktar Użati

Hawn huma l-aqwa 5-10 kmandi/snippets l-aktar użati għal LangChain:

langchain.Agent(): Joħloq aġent LangChain ġdid.
langchain.LLM(): Joħloq LangChain LLM ġdid.
langchain.System(): Joħloq sistema LangChain ġdida.
agent.decision_making(): Imexxi l-proċess tat-teħid tad-deċiżjonijiet għal aġent.
agent.action_execution(): Imexxi l-proċess ta' eżekuzzjoni ta' azzjoni għal aġent.
llm.predict(): Jagħmel tbassir billi juża l-LLM.
system.run(): Tmexxi s-sistema LangChain.
graph.add_node(): Iżżid node ġdid mal-graff tal-għarfien.
graph.add_edge(): Iżżid tarf ġdid mal-graff tal-għarfien.
graph.remove_node(): Tneħħi node mill-graff tal-għarfien.

Viżwalizzazzjoni

Hawnhekk hawn viżwalizzazzjoni sempliċi tal-graff tal-għarfien billi tuża Chart.js:

{
  "tip": "graff",
  "data": {
    "nodi": [
      {"id": "agent1", "label": "Aġent 1"},
      {"id": "agent2", "label": "Aġent 2"},
      {"id": "agent3", "label": "Aġent 3"},
      {"id": "database", "label": "Database"},
      {"id": "API", "label": "API"},
      {"id": "Apparat IoT", "label": "Apparat IoT"}
    ],
    "truf": [
      {"source": "agent1", "target": "database"},
      {"source": "agent2", "target": "API"},
      {"source": "agent3", "target": "apparat IoT"},
      {"sors": "aġent1", "mira": "aġent2"},
      {"sors": "aġent2", "mira": "aġent3"}
    ]
  },
  "għażliet": {
    "layout": {
      "tip": "ċirkolari"
    },
    "nodi": {
      "daqs": 50
    },
    "truf": {
      "wisa": 2
    }
  }
}

Din il-viżwalizzazzjoni turi r-relazzjonijiet bejn l-aġenti, l-ambjent, u l-għanijiet tas-sistema.

Konklużjoni

Il-bini ta 'sistemi ta' softwer li jfejjaq lilhom infushom b'arkitetturi AI b'ħafna aġent u LangChain joffri soluzzjoni qawwija biex tiġi żgurata l-affidabbiltà, l-iskalabbiltà u r-reżistenza ta 'sistemi ta' softwer kumplessi. Billi jqassmu l-proċess tat-teħid tad-deċiżjonijiet fuq diversi aġenti, dawn is-sistemi jistgħu jitgħallmu mill-esperjenza, jadattaw għall-kundizzjonijiet li jinbidlu, u jirkupraw mill-iżbalji malajr. Bil-LangChain, l-iżviluppaturi jistgħu jibnu sistemi AI kumplessi li jintegraw ma 'firxa wiesgħa ta' sorsi ta 'dejta, inklużi databases, APIs, u tagħmir IoT. Billi ssegwi l-kodiċi tal-eżempju u billi tuża l-aqwa 5-10 kmandi/snippets l-aktar użati, l-iżviluppaturi jistgħu jibnu s-sistemi tas-software ta 'awto-fejqan tagħhom stess b'LangChain.

Bini ta 'Sistemi tas-Software ta' Self-Healing b'Arkitetturi AI Multi-Aġenti u LangChain

Have Questions?