Кереш
Программаны эшләү процессы көннән-көн катлаулана бара, күп кызыксынучылар, биремнәр һәм технологияләр катнаша. Нәтиҗәдә, эшкәртүчеләр югары сыйфатлы программа тәэминатын вакытында җиткерү өчен бу төрле компонентлар белән идарә итүдә һәм координацияләүдә зур кыенлыклар белән очрашалар. Бу проблемаларны чишүнең перспективалы ысулы - үсеш процессларын автоматлаштыра һәм тәртипкә китерә алган күп агентлы AI системаларын куллану. Бу мәкаләдә без DSPy һәм LangChain кебек күп агентлы AI оркестр коралларының техник кулланылышын өйрәнәчәкбез, аларның программа тәэмин итү эффективлыгын күтәрү потенциалына игътибар итәрбез.
Күп агентлы AI системалары нәрсә ул?
Күп агентлы AI системалары уртак максатка ирешү өчен бер-берсе белән үзара бәйләнештә торучы берничә автоном агенттан тора. Бу агентлар программа программалары, кешеләр яки икесенең дә берләшүе булырга мөмкин. Eachәр агентның үз мөмкинлекләре, белемнәре, максатлары бар, алар уртак мохит яки элемтә протоколы аша координацияләнә. Агентлар бер-берсеннән өйрәнә, үзгәрә торган шартларга яраклаша һәм шәхси һәм коллектив белемнәренә нигезләнеп карарлар кабул итә ала.
DSPy нәрсә ул?
DSPy - күп агентлы AI системаларын төзү һәм идарә итү өчен Python китапханәсе. Бу агентлар булдыру, үз-үзләрен тотышларын билгеләү, үзара бәйләнешләрен координацияләү өчен гади һәм интуитив API тәэмин итә. DSPy бик сыгылучан һәм масштаблы итеп эшләнгән, уйлап табучыларга катлаулы системалар төзергә мөмкинлек бирә. DSPy-ның кайбер төп үзенчәлекләре:
- ** Агент ясау **: DSPy уйлап табучыларга гадәти тәртип, белем һәм максатлар белән агентлар ясарга мөмкинлек бирә.
- ** Агентны координацияләү **: DSPy агентларга аралашу һәм аларның эшләрен координацияләү механизмнарын тәкъдим итә.
- ** Зурлык **: DSPy күп санлы агентлар һәм катлаулы системалар белән эш итү өчен эшләнгән.
LangChain нәрсә ул?
LangChain - табигый тел эшкәртү (NLP) техникасын кулланып, күп агентлы AI системаларын төзү һәм идарә итү өчен Python китапханәсе. Ул кешегә охшаган телне аңлый һәм барлыкка китерә алырлык агентлар булдыру өчен берничә корал һәм API белән тәэмин итә. LangChain бик сыгылучан һәм масштаблы итеп эшләнгән, уйлап табучыларга катлаулы системалар төзергә мөмкинлек бирә. LangChain'ның кайбер төп үзенчәлекләре:
- ** Табигать телен аңлау **: LangChain агентларга кеше телен аңлау һәм тиешле мәгълүмат алу өчен API бирә.
- ** Табигать телен булдыру **: LangChain агентларга кешегә охшаган тел булдыру һәм бүтән агентлар белән аралашу өчен API-лар бирә.
- ** Масштаблылыгы **: LangChain зур күләмле тел мәгълүматлары һәм катлаулы системалар белән эш итү өчен эшләнгән.
Техник тормышка ашыру
DSPy һәм LangChain-ның техник тормышка ашырылуын күрсәтү өчен, әйдәгез программа эшкәртү өчен күп агентлы AI системасының гади мисалын карап чыгыйк. Бу мисалда без ике агент булдырачакбыз: a ** ясаучы агент ** һәм ** проект менеджеры агенты **.
Төзүче агенты
Программаны эшләүче агент код язу, сынау һәм программа тәэминаты өчен җаваплы. Ул DSPy куллана, үз-үзен тотышын һәм башка агентлар белән үзара бәйләнешен билгели.
"питон dspy импорт
Төзүче агент булдырыгыз
ясаучы_агент = dspy.Agent ( исем = "Төзүче", тәртип = [ dspy.Behavior ( исем = "язу_код", action = dspy.Action ("write_code", {"код": "def hello_world (): бастыру ('Сәлам Дөнья!')"}), шартлар = [dspy.Condition ("project_manager_assigned_task")] ), dspy.Behavior ( исем = "test_code", action = dspy.Action ("test_code", {"test_cases": ["test_hello_world"]}), шартлар = [dspy.Condition ("code_written")] ) ] ) "
Проект менеджеры
Проект менеджеры агенты биремнәр бирү, алгарышны күзәтү, үсеш процессы белән идарә итү өчен җаваплы. LangChain куллана, үз-үзен тотышын һәм башка агентлар белән үзара бәйләнешен билгеләүче тәртип җыелмасы.
"питон импорт лангчейн
Проект менеджеры агентын булдырыгыз
project_manager_agent = langchain.Agent ( исем = "Проект менеджеры", тәртип = [ langchain.Behavior ( name = "assign_task", action = langchain.Action ("assign_task", {"бирем": "Логин функциясен тормышка ашыру"}), шартлар = [langchain.Condition ("ясаучы_ мөмкин")] ), langchain.Behavior ( исем = "track_present", action = langchain.Action ("track_present", {"прогресс": "50%"}), шартлар = [langchain.Condition ("ясаучы_ ясалган_прогресс")] ) ] ) "
Иң күп кулланылган командалар / Сниппетлар
Менә DSPy һәм LangChain'да иң еш кулланыла торган боерыклар һәм фрагментлар:
DSPy
dspy.Agent (исем =" Агент ", үз-үзеңне тоту = [...]): Бирелгән исем һәм тәртип белән яңа агент булдыр.dspy.Behavior (исем =" Тәртип ", эш = dspy.Action (" Эш ", {...})): Бирелгән исем һәм гамәл белән яңа тәртип булдыру.- `dspy.
dspy.Action (name =" Action ", {...}): Бирелгән исем һәм параметрлар белән яңа хәрәкәт ясагыз.- "dspy.Predicate (name =" Predicate ", {...})": бирелгән исем һәм параметрлар белән яңа предикат ясагыз.
LangChain
- "langchain.Agent (исем =" Агент ", үз-үзеңне тоту = [...])`: Бирелгән исем һәм тәртип белән яңа агент булдыр.
- "langchain.Behavior (исем =" Тәртип ", эш = langchain.Action (" Эш ", {...}))`: Бирелгән исем һәм эш белән яңа тәртип булдыру.
- `langchain.Condition (исем =" Шарт ", предикат = langchain. Предикат (" Предикат ", {...}))": Бирелгән исем һәм предикат белән яңа шарт булдырыгыз.
langchain.Action (name =" Action ", {...}): Бирелгән исем һәм параметрлар белән яңа хәрәкәт ясагыз.- "langchain.Predicate (name =" Predicate ", {...})": бирелгән исем һәм параметрлар белән яңа предикат ясагыз.
Визуализация
Күп агентлы AI системасын күз алдына китерү өчен, без агентларны, тәртипләрне, үзара бәйләнешләрне күрсәтү өчен диаграмма куллана алабыз. Менә Chart.js ярдәмендә диаграмма мисалы:
"json { "тип": "бәлеш", "мәгълүмат": { "ярлыклар": ["Төзүче агент", "Проект менеджеры"], "мәгълүматлар базасы": [ { "ярлык": "Тәртип", "мәгълүмат": [3, 2], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800"] } ] }, "вариантлар": { "титул": { "күрсәтү": дөрес, "текст": "Күп агент ЯИ системасы" }, "легенда": { "күрсәтү": дөрес } } } "
Бу диаграммада ике агент, Төзүче Агент һәм Проект Менеджеры Агент, үз-үзләрен тотышлары күрсәтелә. Диаграмма өстәмә мәгълүмат күрсәтү өчен көйләнергә мөмкин, мәсәлән, агентлар арасындагы үзара бәйләнеш саны яки тәртипнең катлаулылыгы.
Йомгаклау
Бу мәкаләдә без DSPy һәм LangChain кебек күп агентлы AI оркестр коралларын техник эшкәртүдә техник тормышка ашыруны өйрәндек. Бу коралларның күп агентлар, тәртипләр, үзара бәйләнешләр белән катлаулы системалар булдыру өчен ничек кулланылуын күрсәттек. Без шулай ук программа тәэминаты өчен күп агентлы AI системасының гади мисалын китердек һәм DSPy һәм LangChain'да иң еш кулланыла торган боерыкларны һәм фрагментларны күрсәттек. Ниһаять, без агентларны, тәртипләрне, үзара бәйләнешләрне күрсәтү өчен диаграмма ярдәмендә күп агентлы AI системасын күз алдына китердек.
Киләчәк эш
DSPy һәм LangChain кебек күп агентлы AI оркестр коралларында киләчәктә эшләү өчен берничә юнәлеш бар. Кайбер потенциаль өлкәләр:
- ** Масштаблылыгы **: Күп санлы агентлар һәм катлаулы системалар белән эш итә алырлык кораллар эшләү.
- ** Эчлек **: Аерым ихтыяҗларны канәгатьләндерү өчен җиңел көйләнә торган һәм киңәйтелә торган кораллар булдыру.
- ** Эшчәнлек **: Башка системалар һәм технологияләр белән интеграцияләнә ала торган кораллар эшләү.
- ** Аңлату **: Агентларның карар кабул итү процесслары һәм гомуми система турында мәгълүмат бирә торган кораллар булдыру.
Бу өлкәләргә мөрәҗәгать итеп, без программаны эшләү процессларының эффективлыгын һәм эффективлыгын тагын да яхшырта алабыз һәм катлаулырак һәм катлаулы системалар булдыра алабыз.