Vključevanje umetne inteligence Agentic v delovne tokove razvoja programske opreme: Praktični vodnik
Uvod
Področje razvoja programske opreme se hitro razvija z vse večjim sprejemanjem tehnologij umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML). Eno najbolj vznemirljivih področij raziskav umetne inteligence je agentska umetna inteligenca, ki se osredotoča na ustvarjanje inteligentnih agentov, ki lahko komunicirajo z ljudmi in drugimi agenti za doseganje kompleksnih ciljev. V tem članku bomo raziskali, kako lahko arhitekti programske opreme in vodje projektov izkoristijo agentska orodja umetne inteligence, kot sta LangChain in DSPy, da izboljšajo sodelovanje, avtomatizirajo procese in izboljšajo dostavo programske opreme v sodobnih razvojnih okoljih.
Kaj je Agentic AI?
Agentska umetna inteligenca se nanaša na vrsto umetne inteligence, ki je zasnovana za delovanje v imenu ljudi ali drugih agentov za doseganje določenih ciljev. Ti agenti lahko komunicirajo z ljudmi, drugimi agenti in okoljem za zbiranje informacij, sprejemanje odločitev in ukrepanje. Agentic AI se od tradicionalne AI razlikuje po tem, da je zasnovan tako, da je proaktiven in avtonomen, ne pa zgolj reaktiven.
Prednosti Agentic AI pri razvoju programske opreme
Torej, zakaj bi morali arhitekti programske opreme in vodje projektov skrbeti za agentsko umetno inteligenco? Tukaj je nekaj prednosti integracije agentske umetne inteligence v delovne tokove razvoja programske opreme:
- Izboljšano sodelovanje: Agentic AI lahko pomaga ekipam pri učinkovitejšem sodelovanju z avtomatizacijo nalog, zagotavljanjem povratnih informacij v realnem času in olajšanjem komunikacije.
- Avtomatizirani procesi: Agentic AI lahko avtomatizira ponavljajoče se in zamudne naloge, s čimer sprosti razvijalce, da se osredotočijo na naloge višje ravni.
- Izboljšano odločanje: Agentic AI lahko zagotovi vpoglede in priporočila, ki temeljijo na podatkih, da ekipam pomaga pri sprejemanju boljših odločitev.
- Povečana učinkovitost: Agentic AI lahko pomaga ekipam pri učinkovitejšem delu z odkrivanjem ozkih grl, optimizacijo delovnih tokov in racionalizacijo procesov.
LangChain: priljubljeno ogrodje AI Agentic
LangChain je priljubljen agentski okvir AI, ki razvijalcem omogoča izdelavo inteligentnih agentov, ki lahko komunicirajo z ljudmi in drugimi agenti. LangChain je zgrajen na vrhu programskega jezika Rust in zagotavlja preprost in intuitiven API za izdelavo agentskih aplikacij AI.
Kako začeti z LangChain
Če želite začeti uporabljati LangChain, boste morali namestiti knjižnico LangChain in nastaviti razvojno okolje Rust. Tukaj je preprost primer, kako ustvariti agenta LangChain:
use langchain::{Agent, Chain};
fn main() {
naj agent = Agent::new("Moj agent");
naj veriga = Veriga::novo(agent);
chain.execute("Pozdravljen, svet!");
}
Ta koda ustvari novega agenta LangChain in izvede preprost ukaz za tiskanje "Hello, world!" na konzolo.
DSPy: Agentic AI Framework, ki temelji na Pythonu
DSPy je ogrodje agentske umetne inteligence, ki temelji na Pythonu in zagotavlja preprost in intuitiven API za izdelavo inteligentnih agentov. DSPy je zasnovan tako, da brezhibno deluje s priljubljenimi knjižnicami Python, kot sta NumPy in Pandas.
Kako začeti z DSPy
Če želite začeti uporabljati DSPy, boste morali namestiti knjižnico DSPy in nastaviti razvojno okolje Python. Tukaj je preprost primer, kako ustvariti agenta DSPy:
uvozi dspy kot dsp
def main():
agent = dsp.Agent("Moj agent")
agent.execute("Pozdravljen, svet!")
if __name__ == "__main__":
glavni ()
Ta koda ustvari novega agenta DSPy in izvede preprost ukaz za tiskanje "Hello, world!" na konzolo.
Top 5-10 najbolj uporabljenih ukazov/izrezkov
Tukaj je nekaj najpogosteje uporabljenih ukazov in izrezkov za LangChain in DSPy:
LangChain
Agent::new("My Agent"): ustvari novega agenta LangChain.Chain::new(agent): Ustvari novo verigo LangChain.chain.execute("Pozdravljen, svet!"): Izvede ukaz v verigi LangChain.agent.ask("Kako ti je ime?"): posredniku LangChain postavi vprašanje.agent.tell("Ime mi je John."): agentu LangChain sporoči delček informacije.
DSPy
dsp.Agent("My Agent"): ustvari novega agenta DSPy.agent.execute("Pozdravljen, svet!"): Izvede ukaz na agentu DSPy.agent.ask("Kako ti je ime?"): agentu DSPy postavi vprašanje.agent.tell("Ime mi je John."): agentu DSPy pove delček informacije.agent.memory["key"] = "value": nastavi vrednost v pomnilniku agenta DSPy.
Vizualizacija
Tukaj je preprosta vizualizacija agentov LangChain in DSPy z uporabo Chart.js:
{
"vrsta": "bar",
"podatki": {
"oznake": ["LangChain", "DSPy"],
"nabori podatkov": [
{
"label": "Čas izvajanja agenta",
"podatki": [10, 20],
"Barva ozadja": ["#4CAF50", "#FF9800"]
}
]
},
"možnosti": {
"naslov": {
"display": res,
"text": "Primerjava časa izvajanja agenta"
},
"tehtnice": {
"yOsi": [
{
"ticks": {
"beginAtZero": res
}
}
]
}
}
}
Ta grafikon primerja čas izvajanja agentov LangChain in DSPy.
Sklep
V tem članku smo raziskali, kako lahko arhitekti programske opreme in vodje projektov izkoristijo agentska orodja umetne inteligence, kot sta LangChain in DSPy, da izboljšajo sodelovanje, avtomatizirajo procese in izboljšajo dostavo programske opreme v sodobnih razvojnih okoljih. Zagotovili smo tudi praktičen vodnik za začetek uporabe LangChain in DSPy, vključno s preprostimi primeri ter pogosto uporabljenimi ukazi in delčki. Z integracijo agentske umetne inteligence v delovne tokove razvoja programske opreme lahko ekipe izboljšajo učinkovitost, produktivnost in sprejemanje odločitev, kar na koncu vodi do boljših rezultatov dostave programske opreme.