Orkiestrowanie agentów AI za pomocą LangChain i DSPy w celu uzyskania ulepszonej architektury oprogramowania

Orkiestrowanie agentów AI za pomocą LangChain i DSPy w celu uzyskania ulepszonej architektury oprogramowania

Wprowadzenie

W dzisiejszym dynamicznym środowisku cyfrowym systemy oprogramowania stają się coraz bardziej złożone dzięki integracji możliwości sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). W rezultacie projektowanie skalowalnych i odpornych systemów, które mogą skutecznie koordynować działanie agentów AI, stało się pilnym problemem dla inżynierów oprogramowania. W tym artykule omówiono skrzyżowanie sztucznej inteligencji, inżynierii oprogramowania i narzędzi orkiestracji w celu projektowania wydajnych architektur oprogramowania, ze szczególnym uwzględnieniem wdrażania agentów AI przy użyciu LangChain i DSPy.

Potrzeba orkiestracji AI

Tradycyjne systemy oprogramowania są często projektowane w architekturze monolitycznej, w której wszystkie komponenty są ściśle powiązane i współpracują ze sobą w sposób liniowy. Jednak wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego systemy oprogramowania stają się coraz bardziej rozproszone i zdecentralizowane, a wielu agentów współpracuje ze sobą, aby osiągnąć wspólny cel. Doprowadziło to do potrzeby orkiestracji sztucznej inteligencji, która obejmuje projektowanie systemów, które mogą skutecznie zarządzać interakcjami między wieloma agentami sztucznej inteligencji i koordynować je.

LangChain: Ramy tworzenia agentów AI

LangChain to framework w języku Python służący do budowania agentów AI, którzy mogą wchodzić w interakcje między sobą oraz z systemami zewnętrznymi. Zapewnia zestaw narzędzi i bibliotek, które umożliwiają programistom tworzenie agentów, którzy potrafią rozumować, uczyć się i dostosowywać do zmieniających się środowisk. LangChain jest zbudowany na bazie języka programowania Rust i zapewnia API wysokiego poziomu do tworzenia agentów AI.

DSPy: Struktura orkiestracji

DSPy to platforma Python do tworzenia systemów rozproszonych, które mogą koordynować wielu agentów AI. Zapewnia zestaw narzędzi i bibliotek, które umożliwiają programistom projektowanie i wdrażanie skalowalnych i odpornych systemów, które mogą zarządzać złożonymi interakcjami między wieloma agentami. DSPy jest zbudowany na bazie systemu przesyłania wiadomości Apache Kafka i zapewnia API wysokiego poziomu do tworzenia systemów rozproszonych.

Wdrażanie agentów AI za pomocą LangChain i DSPy

Aby zaimplementować agentów AI przy użyciu LangChain i DSPy, musimy wykonać następujące kroki:

Określ architekturę agenta: Zdefiniuj architekturę agenta AI, w tym dane wejściowe, wyjściowe i interakcje z innymi agentami.
Zaimplementuj logikę agenta: Zaimplementuj logikę agenta AI za pomocą LangChain, łącznie z mechanizmami wnioskowania, uczenia się i adaptacji.
Archiwizuj interakcje agentów: Użyj DSPy do orkiestracji interakcji między wieloma agentami AI, w tym protokołów komunikacyjnych i mechanizmów wymiany danych.
Wdróż system: Wdróż system przy użyciu platformy chmurowej lub platformy konteneryzacji, takiej jak Docker.

Przykład kodu: Implementacja prostego agenta AI za pomocą LangChain

Oto prosty przykład kodu demonstrujący, jak zaimplementować agenta AI za pomocą LangChain:

zaimportuj łańcuch językowy
z langchain.chains importuj LLMCain


agent = langchain.Agent(
    input_schema={"text": str},
    Output_schema={"text": str},
    łańcuch=LLMCain(
        model="davinci:instructix",
        max_length=2048,
        temperatura=0,7,
    ),
)

# Zaimplementuj logikę agenta
def agent_logic(tekst_wejściowy):
    tekst_wyjściowy = agent.run(tekst_wejściowy)
    zwróć tekst_wyjściowy

# Przetestuj agenta
input_text = "Jaki jest sens życia?"
tekst_wyjściowy = logika_agenta(tekst_wejściowy)
drukuj (tekst_wyjściowy)

Ten przykład kodu demonstruje, jak zdefiniować agenta AI przy użyciu LangChain, w tym schematy wejściowe i wyjściowe oraz logikę agenta. Agent jest implementowany przy użyciu łańcucha dużego języka (LLM), który jest rodzajem agenta AI, który potrafi rozumować i generować tekst.

Top 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów dla LangChain i DSPy

Oto 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów dla LangChain i DSPy:

langchain.Agent(): Tworzy nową instancję agenta AI.

agent = langchain.Agent(
    input_schema={"text": str},
    Output_schema={"text": str},
    łańcuch=LLMCain(
        model="davinci:instructix",
        max_length=2048,
        temperatura=0,7,
    ),
)

agent.run(): Uruchamia agenta AI z podanymi danymi wejściowymi.

tekst_wyjściowy = agent.run(tekst_wejściowy)

DSPy.create_cluster(): Tworzy nowy klaster węzłów dla systemu rozproszonego.

klaster = DSPy.create_cluster(
    liczba_węzłów=5,
    typ_węzła="pracownik",
)

DSPy.create_agent(): Tworzy nową instancję agenta AI dla systemu rozproszonego.

agent = DSPy.create_agent(
    klaster=klaster,
    typ_agenta="LLM",
)

DSPy.deploy_agent(): Wdraża agenta AI w systemie rozproszonym.

DSPy.deploy_agent(
    agent=agent,
    klaster=klaster,
)

DSPy.get_agent_status(): Pobiera status agenta AI.

status = DSPy.get_agent_status(
    agent=agent,
    klaster=klaster,
)

DSPy.update_agent(): Aktualizuje agenta AI o nowe dane lub parametry.

DSPy.update_agent(
    agent=agent,
    klaster=klaster,
    new_data={"text": "nowy tekst wejściowy"},
)

DSPy.delete_agent(): Usuwa agenta AI z systemu rozproszonego.

DSPy.delete_agent(
    agent=agent,
    klaster=klaster,
)

DSPy.create_chain(): Tworzy nowy łańcuch agentów AI dla systemu rozproszonego.

łańcuch = DSPy.create_chain(
    agenci=[agent1, agent2, agent3],
)

DSPy.deploy_chain(): Wdraża łańcuch agentów AI w systemie rozproszonym.

DSPy.deploy_chain(
    łańcuch=łańcuch,
    klaster=klaster,
)

Wizualizacja

Oto wizualizacja architektury LangChain i DSPy przy użyciu Chart.js:

{
  "type": "wykres kołowy",
  „dane”: {
    "etykiety": ["LangChain", "DSPy"],
    „zestawy danych”: [
      {
        "label": "Agenci AI",
        „dane”: [50, 50],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  „opcje”: {
    "tytuł": {
      "wyświetlacz": prawda,
      "text": "Architektura LangChain i DSPy"
    },
    „legenda”: {
      „wyświetlacz”: prawda
    }
  }
}

Ta wizualizacja przedstawia rozkład agentów AI pomiędzy LangChain i DSPy, przy czym 50% agentów działa na LangChain, a 50% na DSPy.

Wniosek

LangChain i DSPy zapewniają potężną platformę do tworzenia i orkiestrowania agentów AI, umożliwiając programistom projektowanie skalowalnych i odpornych systemów, które mogą skutecznie zarządzać złożonymi interakcjami między wieloma agentami. Wykonując kroki opisane w tym artykule, programiści mogą wdrożyć agentów AI przy użyciu LangChain i DSPy oraz wdrożyć ich w systemie rozproszonym przy użyciu DSPy. Dostarczone przykłady kodu i wizualizacje demonstrują możliwości LangChain i DSPy, a 5–10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów zapewnia szybkie odniesienie dla programistów.

Orkiestrowanie agentów AI za pomocą LangChain i DSPy w celu uzyskania ulepszonej architektury oprogramowania

Have Questions?