LangChain eta StackGen-ekin AI-k bultzatutako software garapena orkestratzea | B4N1

LangChain eta StackGen-ekin AI-k bultzatutako software garapena orkestratzea

3 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Sarrera

Software garapenaren panorama azkar eboluzionatzen ari da, AI eta automatizazioak DevOps prozesuan gero eta rol nabarmenagoak betetzen dituztelarik. Eraldaketa hau bultzatzen ari diren bi teknologia gako LangChain eta StackGen dira. LangChain kode irekiko marko bat da AI-ak bultzatutako agenteak eraikitzeko, eta StackGen azpiegituraren konfigurazioa automatizatzeko tresna bat da. Artikulu honetan, bi teknologia hauek elkarrekin nola erabil daitezkeen aztertuko dugu AI-n oinarritutako DevOps automatizazio kanalizazioa sortzeko, GPT-5.5-en boterea aprobetxatuz kode adimentsuak berrikusteko eta iradokizunetarako.

DevOps Automatizazioaren erronka

DevOps automatizazioa zeregin konplexua da, eta softwarearen garapena, probak eta hedapena errazteko hainbat tresna eta teknologia integratzea eskatzen du. Ikuspegi tradizionalak eskuzko prozesuetan oinarritzen dira askotan, eta horrek akatsak, atzerapenak eta eraginkortasunik ezak sor ditzake. AIaren eta automatizazioaren gorakadak irtenbide itxaropentsua eskaintzen du, baina azpiko teknologiak eta haien integrazioa sakon ulertzea eskatzen du.

LangChain: AI-k bultzatutako DevOps-erako agente orkestrazioa

LangChain kode irekiko marko bat da, AI-ak bultzatutako agenteak eraikitzeko, eta hainbat zeregin egin ditzaketen, datuen prozesatzetik hasi eta kodea berrikusteko. Agenteak orkestratzeko gaitasunei esker, AI eredu eta tresna anitz integratzen dituzten lan-fluxu konplexuak sor ditzakete garatzaileek. LangChain-en arkitektura oso modularra eta hedagarria izateko diseinatuta dago, eta aukera ezin hobea da DevOps automatizazio kanalizazio pertsonalizatuak eraikitzeko.

LangChain Arkitektura

LangChain arkitekturak hiru osagai nagusi ditu:

  1. Agenteak: LangChain esparruaren oinarrizko osagaiak dira, datuen tratamendua, kodea berrikustea eta probak bezalako zeregin zehatzak egiteaz arduratzen direnak.
  2. Lan-fluxuak: Agenteek helburu zehatz bat lortzeko egiten dituzten zereginen sekuentziak dira, adibidez, software-aplikazio bat eraiki eta zabaltzea.
  3. Orkestratzailea: lan-fluxuak kudeatzen dituen osagaia da, zereginak ordena egokian exekutatzen direla eta akatsak behar bezala kudeatzen direla bermatuz.

Adibidea kodea: LangChain agente bat sortzea

Hona hemen GPT-5.5 erabiliz kode berrikuspena egiten duen LangChain agente bat sortzeko adibide sinple bat:

inportatu langchain
langchain.chains-tik inportatu gpt5_5

# Sortu GPT-5.5 agente bat
agente = gpt5_5.GPT5_5Agent()

# Definitu kodea berrikusteko lan-fluxua
lan-fluxua = langchain.Workflow(
    name="code_review",
    zereginak=[
        {
            "mota": "testua",
            "input": "Mesedez, berrikusi hurrengo kodea",
            "irteera": "code_review"
        },
        {
            "mota": "testua",
            "sarrera": "code_review",
            "irteera": "berrikusi_kodea"
        }
    ]
)

# Sortu kodea berrikusteko lan-fluxua egiten duen LangChain agente bat
agente = langchain.Agent(lan-fluxua=lan-fluxua, agente=agentea)

# Exekutatu kodea berrikusteko lan-fluxua
emaitza = agent.run(sarrera="Mesedez, berrikusi hurrengo kodea")
inprimatu(emaitza.irteera)

Kode honek GPT-5.5 erabiliz kodea berrikusten duen LangChain agente bat sortzen du. Agentea bi zereginez osatutako lan-fluxu gisa definitzen da: bata erabiltzaileari kodea berrikusteko eskatzen diona eta beste bat kodea GPT-5.5 erabiliz berrikusten duena.

StackGen: DevOps Automatizaziorako azpiegituraren konfigurazioa

StackGen azpiegituraren konfigurazioa automatizatzeko tresna bat da, eta DevOps automatizazio kanalizaziorako aukera ezin hobea da. Bere arkitektura oso modularra eta hedagarria izateko diseinatuta dago, garatzaileek beren aplikazioetarako azpiegitura konfigurazio pertsonalizatuak sortzeko aukera emanez.

StackGen Arkitektura

StackGen arkitekturak hiru osagai nagusi ditu:

  1. Hornitzaileak: azpiegitura baliabideak kudeatzen dituzten osagaiak dira, hala nola AWS edo GCP.
  2. Konfigurazioak: azpiegitura baliabideen definizioak dira, hala nola makina birtualak edo datu-baseak.
  3. Orkestratzailea: konfigurazioak kudeatzen dituen osagaia da, azpiegitura baliabideak behar bezala sortu eta eguneratzen direla bermatuz.

Adibidea kodea: StackGen konfigurazio bat sortzea

Hona hemen makina birtual baterako StackGen konfigurazio bat sortzeko adibide sinple bat:

erabili stackgen::config;

// Definitu makina birtualaren konfigurazioa
utzi vm_config = konfig::VMConfig {
    izena: "my_vm".to_string(),
    hornitzailea: "aws".to_string(),
    eskualdea: "us-west-2".to_string(),
    instance_type: "t2.micro".to_string(),
    irudi_id: "ami-abc123".to_string(),
};

// Sortu StackGen konfigurazioa
utzi konfigurazioa = konfigurazioa::Konfigurazioa {
    izena: "nire_konfigurazioa".to_string(),
    hornitzailea: "aws".to_string(),
    eskualdea: "us-west-2".to_string(),
    baliabideak: vec![vm_config],
};

// Gorde konfigurazioa fitxategi batean
config.save ("nire_konfig.yaml");

Kode honek StackGen konfigurazio bat sortzen du makina birtual baterako stackgen kaxa erabiliz. Konfigurazioa VMConfig egitura gisa definitzen da, izena, hornitzailea, eskualdea, instantzia mota eta irudiaren IDa bezalako propietateak barne hartzen dituena.

LangChain eta StackGen integratzea AI-k bultzatutako DevOps automatizaziorako

AI bultzatutako DevOps automatizazio kanalizazioa sortzeko, LangChain eta StackGen integratu behar ditugu. Horrek LangChain agenteak erabiltzen dituen lan-fluxu bat sortzea dakar, hala nola kodea berrikustea eta probak egiteko, eta StackGen azpiegitura baliabideak kudeatzeko.

Adibidea kodea: LangChain eta StackGen integratzea

Hona hemen LangChain eta StackGen integratzearen adibide sinple bat AI-k gidatutako DevOps automatizazio kanalizazioa sortzeko:

inportatu langchain
langchain.chains-tik inportatu gpt5_5
inportatu stackgen

# Sortu GPT-5.5 agente bat
agente = gpt5_5.GPT5_5Agent()

# Definitu kodea berrikusteko lan-fluxua
lan-fluxua = langchain.Workflow(
    name="code_review",
    zereginak=[
        {
            "mota": "testua",
            "input": "Mesedez, berrikusi hurrengo kodea",
            "irteera": "code_review"
        },
        {
            "mota": "testua",
            "sarrera": "code_review",
            "irteera": "berrikusi_kodea"
        }
    ]
)

# Sortu kodea berrikusteko lan-fluxua egiten duen LangChain agente bat
agente = langchain.Agent(lan-fluxua=lan-fluxua, agente=agentea)

# Definitu StackGen konfigurazioa
vm_config = stackgen.config.VMConfig {
    izena: "my_vm".to_string(),
    hornitzailea: "aws".to_string(),
    eskualdea: "us-west-2".to_string(),
    instance_type: "t2.micro".to_string(),
    irudi_id: "ami-abc123".to_string(),
}

# Sortu StackGen konfigurazioa
config = stackgen.config.Config {
    izena: "nire_konfigurazioa".to_string(),
    hornitzailea: "aws".to_string(),
    eskualdea: "us-west-2".to_string(),
    baliabideak: vec![vm_config],
}

# Gorde konfigurazioa fitxategi batean
config.save ("nire_konfig.yaml");

# Exekutatu kodea berrikusteko lan-fluxua
emaitza = agent.run(sarrera="Mesedez, berrikusi hurrengo kodea")
inprimatu(emaitza.irteera)

# Erabili StackGen konfigurazioa azpiegitura baliabideak sortzeko
stackgen.create_resources(konfigurazioa)

Kode honek LangChain eta StackGen integratzen ditu AI-k gidatutako DevOps automatizazio kanalizazioa sortzeko. Kanalizazioak LangChain agente bat erabiltzen du GPT-5.5 erabiliz kodea berrikusteko eta StackGen konfigurazio bat azpiegitura baliabideak kudeatzeko.

Gehien erabiltzen diren 5-10 komandoak/zatiak

Hona hemen LangChain eta StackGen-en gehien erabiltzen diren 5-10 komando/zatienak:

  1. langchain.Agent(workflow=workflow, agent=agent): LangChain agente bat sortzen du, agente zehatz bat erabiliz lan-fluxua egiten duena.
  2. stackgen.config.VMConfig(...): StackGen erabiliz makina birtualaren konfigurazioa definitzen du.
  3. langchain.Workflow(...): LangChain erabiliz lan-fluxu bat definitzen du.
  4. stackgen.create_resources(config): azpiegitura baliabideak sortzen ditu StackGen konfigurazioa erabiliz.
  5. langchain.Agent.run(input="..."): LangChain agente bat exekutatzen du sarrera zehatz batekin.
  6. stackgen.config.save("..."): StackGen konfigurazio bat fitxategi batean gordetzen du.
  7. langchain.Workflow.tasks(...): LangChain lan-fluxu bateko zereginak definitzen ditu.
  8. stackgen.config.resources(...): baliabideak definitzen ditu StackGen konfigurazio batean.
  9. langchain.Agent.agent(...): LangChain agente batekin erlazionatutako agentea lortzen du.
  10. stackgen.config.provider(...): StackGen konfigurazio batekin lotutako hornitzailea lortzen du.

Bistaratzea

Hona hemen LangChain eta StackGen arkitekturaren bistaratzea Chart.js erabiliz:

{
  "mota": "barra",
  "datuak": {
    "labels": ["LangChain", "StackGen"],
    "datu multzoak": [
      {
        "label": "Osagaiak",
        "datuak": [3, 3],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      },
      {
        "label": "Zereginak",
        "datuak": [5, 5],
        "backgroundColor": ["#2196F3", "#9C27B0"]
      }
    ]
  },
  "aukerak": {
    "titulua": {
      "bistaratu": egia,
      "text": "LangChain eta StackGen Arkitektura"
    },
    "legenda": {
      "pantaila": egia
    }
  }
}

Bistaratze honek LangChain eta StackGen arkitekturako osagai eta ataza kopurua erakusten du.

Ondorioa

Artikulu honetan, LangChain eta StackGen elkarrekin nola erabil daitezkeen aztertu dugu AI-k bultzatutako DevOps automatizazio kanalizazioa sortzeko. Ikusi dugu LangChain-en agenteen orkestrazio-gaitasunak nola erabil daitezkeen kodearen berrikuspena eta probak bezalako zereginak egiteko, eta StackGen-en azpiegituraren konfigurazio-gaitasunak azpiegitura baliabideak kudeatzeko nola erabil daitezkeen. Bi teknologia hauek nola integra daitezkeen ere ikusi dugu DevOps automatizazio kanalizazio bat sortzeko.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn