ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਏਆਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਲੈਂਗਚੇਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਵਾਲੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਾ

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਅੱਜ ਦੇ ਤੇਜ਼-ਰਫ਼ਤਾਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਲਚਕੀਲੇਪਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੋੜ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਮੋਨੋਲੀਥਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੁਣ ਆਧੁਨਿਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਸਿਸਟਮ ਬਦਲਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ, ਅਚਾਨਕ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ, ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਠੀਕ ਹੋਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ AI ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਲੈਂਗਚੈਨ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਨੁਕੂਲ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ AI ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਕੀ ਹਨ?

ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਏਆਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵੰਡੀ ਹੋਈ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਏਜੰਟ ਦੀ ਆਪਣੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨ, ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਾਲਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਏਆਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ, ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਈ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵੰਡ ਕੇ, ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤਜ਼ਰਬੇ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਠੀਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਲੈਂਗਚੈਨ ਕੀ ਹੈ?

LangChain ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਲਚਕੀਲਾ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। LangChain ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ, ਪਾਈਟੋਰਚ, ਅਤੇ ਕੇਰਾਸ ਸਮੇਤ AI ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾਬੇਸ, API ਅਤੇ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਲੈਂਗਚੇਨ ਨਾਲ ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ

LangChain ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ AI ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ, ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ:

1. ਏਜੰਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ: ਸਾਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਏਜੰਟ ਦੀ ਆਪਣੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
2. ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ: ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਏਜੰਟਾਂ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
3. ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ: ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
4. ਐਕਸ਼ਨ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ: ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਐਕਸ਼ਨ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਥੇ LangChain ਨਾਲ ਬਣੇ ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ: ``ਅਜਗਰ langchain ਆਯਾਤ langchain.agents ਤੋਂ ਏਜੰਟ ਆਯਾਤ ਕਰੋ langchain.llms ਤੋਂ LLM ਆਯਾਤ ਕਰੋ

ਗ੍ਰਾਫ = { 'ਏਜੰਟ': ['agent1', 'agent2', 'agent3'], 'ਵਾਤਾਵਰਨ': ['ਡੇਟਾਬੇਸ', 'API', 'IoT ਡਿਵਾਈਸ'], 'ਟੀਚੇ': ['ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ', 'ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ', 'ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ'] }

ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

def ਫੈਸਲਾ_ਮੇਕਿੰਗ (ਏਜੰਟ, ਗਿਆਨ_ਗ੍ਰਾਫ): # ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਕਾਰਨ ਰਾਜ = ਗਿਆਨ_ਗ੍ਰਾਫ['ਏਜੰਟ'][ਏਜੰਟ] # ਰਾਜ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਫੈਸਲਾ = 'ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਜਵਾਬ' ਵਾਪਸੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ

ਐਕਸ਼ਨ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

def action_execution(ਏਜੰਟ, ਫੈਸਲਾ): # ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਫੈਸਲਾ == 'ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਜਵਾਬ': # ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ ਪ੍ਰਿੰਟ ('ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਜਵਾਬ...') ਵਾਪਸੀ

ਇੱਕ ਲੈਂਗਚੈਨ ਏਜੰਟ ਬਣਾਓ

ਏਜੰਟ = ਏਜੰਟ ( ਨਾਮ = 'ਸਵੈ-ਇਲਾਜ-ਏਜੰਟ', ਫੈਸਲਾ_ਮੇਕਿੰਗ=ਫੈਸਲਾ_ਮੇਕਿੰਗ, ਐਕਸ਼ਨ_ਐਕਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ=ਐਕਸ਼ਨ_ਐਕਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ, knowledge_graph=ਗ੍ਰਾਫ਼ )

ਇੱਕ LangChain LLM ਬਣਾਓ

llm = LLM( ਨਾਮ = 'ਸਵੈ-ਇਲਾਜ-LLM', ਮਾਡਲ = 'ਡੇਵਿੰਸੀ' )

ਇੱਕ ਲੈਂਗਚੇਨ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਓ

ਸਿਸਟਮ = langchain. ਸਿਸਟਮ ( ਏਜੰਟ = ਏਜੰਟ, llm=llm )

ਸਿਸਟਮ ਚਲਾਓ

system.run() `` ਇਹ ਉਦਾਹਰਨ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਠੀਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਟੌਪ 5-10 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ/ਸਨਿਪੇਟਸ

ਇੱਥੇ LangChain ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ 5-10 ਕਮਾਂਡਾਂ/ਸਨਿਪਟ ਹਨ:

1. langchain.Agent(): ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਲੈਂਗਚੈਨ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
2. langchain.LLM(): ਇੱਕ ਨਵਾਂ LangChain LLM ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3. langchain.System(): ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਲੈਂਗਚੈਨ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
4. agent.decision_making(): ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
5. agent.action_execution(): ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਲਈ ਐਕਸ਼ਨ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
6. llm.predict(): LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
7. system.run(): LangChain ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
8. graph.add_node(): ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਨੋਡ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
9. graph.add_edge(): ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਿਨਾਰਾ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
10. graph.remove_node(): ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨੋਡ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ

ਇੱਥੇ Chart.js ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੈ: ਜੇਸਨ { "type": "ਗ੍ਰਾਫ", "ਡਾਟਾ": { "ਨੋਡਸ": [ {"id": "agent1", "label": "ਏਜੰਟ 1"}, {"id": "agent2", "label": "Agent 2"}, {"id": "agent3", "label": "Agent 3"}, {"id": "database", "label": "ਡਾਟਾਬੇਸ"}, {"id": "API", "label": "API"}, {"id": "IoT ਡਿਵਾਈਸ", "label": "IoT ਡਿਵਾਈਸ"} ], "ਕਿਨਾਰੇ": [ {"source": "agent1", "target": "database"}, {"source": "agent2", "target": "API"}, {"source": "agent3", "target": "IoT ਡਿਵਾਈਸ"}, {"source": "agent1", "target": "agent2"}, {"ਸਰੋਤ": "ਏਜੰਟ2", "ਟਾਰਗੇਟ": "ਏਜੰਟ3"} ] }, "ਵਿਕਲਪ": { "ਲੇਆਉਟ": { "type": "ਸਰਕੂਲਰ" }, "ਨੋਡਸ": { "ਆਕਾਰ": 50 }, "ਕਿਨਾਰੇ": { "ਚੌੜਾਈ": 2 } } } ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਏਜੰਟਾਂ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ

ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ AI ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਲੈਂਗਚੈਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕੀਲੇਪਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵੰਡ ਕੇ, ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤਜ਼ਰਬੇ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਠੀਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। LangChain ਦੇ ਨਾਲ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾਬੇਸ, API, ਅਤੇ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਸਮੇਤ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਚੋਟੀ ਦੇ 5-10 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ/ਸਨਿਪਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ LangChain ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।