Fausiaina o Faiga Fa'amalologa a le Tagata Lava ia ma le Multi-Agent AI Architectures ma LangChain

** Fausiaina o Faiga Fa'amalologa a le Tagata Lava ia ma le tele-Agent AI Architectures ma LangChain**

Fa'atomuaga

I le va'aiga fa'avavevave o le atina'eina o polokalama fa'akomepiuta i aso nei, o le fausiaina o polokalama fa'amalologa a le tagata lava ia ua avea ma se mana'oga taua mo le fa'amautinoaina o le fa'atuatuaina, fa'alauteleina, ma le maufetuuna'i o faiga fa'akomepiuta lavelave. O faʻataʻitaʻiga monolithic masani e le o toe lava e faʻafetaui ai manaʻoga o le atinaʻeina o polokalama faʻaonaponei, lea e tatau ona mafai ai e faiga ona faʻafetaui i suiga manaʻoga, taulimaina faʻalavelave faʻafuaseʻi, ma toe faʻaleleia vave mai mea sese. O le mea lea e sau ai le tele-agent AI architectures ma LangChain, e ofoina atu se fofo mamana mo le fausiaina o polokalama faʻamalologa a le tagata lava ia e mafai ona aʻoaʻoina, fetuunai, ma tali atu i suiga suiga.

O le a le Multi-Agent AI Architectures?

Multi-agent AI architectures o se ituaiga o faʻasalalauga faʻapipiʻi AI lea e aofia ai le tele o sui tutoʻatasi e fegalegaleai le tasi ma le isi ma o latou siosiomaga e ausia ai se sini masani. E tofu sui ta'ito'atasi ma ana lava fa'ai'uga, poto, ma alagaoa, ma e mafai ona feso'ota'i le tasi ma le isi e fa'asoa fa'amatalaga, fa'amaopoopo gaioiga, ma fa'afetaui i suiga suiga.

I le tulaga o polokalama faakomepiuta, tele-agent AI architectures e mafai ona faʻaaogaina e fausia ai le faʻamaloloina o le tagata lava ia e mafai ona iloa ma tali atu i mea sese, toilalo, ma isi faʻalavelave i le taimi moni. E ala i le tufatufaina atu o le faiga o filifiliga i le tele o sui, o nei faiga e mafai ona aʻoaʻoina mai le poto masani, faʻafetaui i suiga suiga, ma toe faʻaleleia vave mai mea sese.

O le a le LangChain?

LangChain o se faletusi Python tatala-puna mo le fausiaina o le tele-agent AI system. E maua ai se fa'avae faigofie, fetu'una'i, ma fa'asalaina mo le fausiaina o faiga fa'alavelave AI e mafai ona a'oa'oina, fa'afetaui, ma tali atu i suiga suiga. LangChain ua mamanuina e galulue ai ma le tele o faʻasologa o AI, e aofia ai TensorFlow, PyTorch, ma Keras, ma e mafai ona faʻaogaina e fausia ai faiga faʻapipiʻi faʻatasi ma le tele o punaoa faʻamaumauga, e aofia ai faʻamaumauga, API, ma masini IoT.

Fausiaina o Faiga Fa'amalologa a le Tagata Lava Ia ma le LangChain

Ina ia fausia se polokalama faʻamalologa a le tagata lava ia ma LangChain, matou te manaʻomia le mamanuina o le tele-agent AI architecture e mafai ona iloa ma tali atu i mea sese, toilalo, ma isi faʻalavelave i le taimi moni. O se vaaiga maualuga maualuga lea o le fausaga:

1. Agent Design: Matou te manaʻomia le mamanuina o se seti o sui tutoʻatasi e mafai ona fegalegaleai le tasi ma le isi ma o latou siosiomaga e ausia ai se sini tutusa. E tatau i sui ta'ito'atasi ona i ai a latou lava gafatia e fai ai filifiliga, malamalama, ma punaoa.
2. Knowledge Graph: Matou te mana'omia le faia o se kalafi malamalama e fa'atusalia ai sootaga i le va o sui, le siosiomaga, ma sini o le faiga. E mafai ona fa'aoga le kalafa e fa'atatau i le tulaga o le faiga ma fai ai fa'ai'uga.
3. Fa'ai'uga: Matou te mana'omia le fa'atinoina o se faiga fa'ai'uga e mafai ai e sui ona fa'atatau i le tulaga o le faiga ma fai fa'ai'uga e fa'atatau i le kalafi malamalama.
4. Fa'atinoga Fa'atino: Matou te mana'omia le fa'atinoina o se faiga fa'atino e mafai ai e sui ona fa'atino a latou fa'ai'uga ma fegalegaleai ma le si'osi'omaga.

O se faʻataʻitaʻiga faigofie lea o se polokalama faʻamalologa a le tagata lava ia na fausia ma LangChain:

faaulufale mai le langchain
mai langchain.agents import Agent
mai langchain.llms faaulufale mai LLM


kalafi = {
    'sui': ['agent1', 'agent2', 'agent3'],
    'si'osi'omaga': ['basebase', 'API', 'IoT device'],
    'sini': ['su'esu'e mea sese', 'tali atu i fa'aletonu', 'toe maua mai mea sese']
}

# Fa'amatala le faiga o filifiliga
def fa'ai'uga_fa'ai'uga(agent, knowledge_graph):
    # Mafuaaga e uiga i le tulaga o le faiga
    setete = malamalama_kalafa ['sui'] [sui]
    # Fai se faaiuga e faʻatatau i le setete
    faaiuga = 'tali i le toilalo'
    toe foi faaiuga

# Fa'amatala le fa'atinoga o gaioiga
def action_execution(agent, decision):
    # Faatino le faaiuga
    pe afai o le faaiuga == 'tali i le toilalo':
        # Tali atu i le toilalo
        print('Tali i le toilalo...')
    toe foi mai

# Fausia se sui LangChain
sui = sooupu(
    igoa = 'tagata-faamalolo-agent',
    fa'ai'uga=fa'ai'uga,
    action_execution=action_execution,
    poto_kalafa=kalafi
)

# Fausia se LangChain LLM
llm = LLM(
    name='self-healing-llm',
    fa'ata'ita'iga='davinci'
)

# Fausia se faiga LangChain
faiga = langchain.System(
    sui = sooupu,
    llm=llm
)

# Faʻaauau le faiga
system.run()

O lenei faʻataʻitaʻiga o loʻo faʻaalia ai se faiga faʻamalologa faigofie e mafai ona iloa mea sese, tali atu i faʻaletonu, ma toe faʻaleleia vave mai mea sese. O le faiga e aofia ai se seti o sui tutoʻatasi e fegalegaleai le tasi ma le isi ma o latou siosiomaga e ausia se sini masani. E fa'aogaina e le au sooupu se kalafi malamalama e fa'atatau i le tulaga o le faiga ma fai fa'ai'uga e fa'atatau i le kalafi.

Poloaiga/Snippets pito i luga 5-10 Fa'aaogaina

O le pito i luga 5-10 pito sili ona faʻaaogaina poloaiga / snippets mo LangChain:

1. langchain.Agent(): Fausia se sui fou LangChain.
2. langchain.LLM(): Fausia se LangChain LLM fou.
3. langchain.System(): Fausia se faiga fou LangChain.
4. agent.decision_making(): Fa'atino le faiga o filifiliga mo se sui sooupu.
5. agent.action_execution(): Fa'agasolo le fa'atinoga o gaioiga mo se sui sooupu.
6. llm.predict(): Faia se valo'aga e fa'aaoga ai le LLM.
7. system.run(): Fa'afoe le faiga o le LangChain.
8. graph.add_node(): Fa'aopoopo se node fou i le kalafi malamalama.
9. graph.add_edge(): Faaopoopo se pito fou i le kalafi malamalama.
10. graph.remove_node(): Aveese se node mai le kalafi malamalama.

Va'aiga

O se fa'aaliga faigofie o le kalafi malamalama e fa'aaoga ai le Chart.js:

{
  "type": "kalafi",
  "fa'amatalaga": {
    "nodes": [
      {"id": "agent1", "label": "Agent 1"},
      {"id": "agent2", "label": "Agent 2"},
      {"id": "agent3", "label": "Agent 3"},
      {"id": "basebase", "label": "Database"},
      {"id": "API", "label": "API"},
      {"id": "IoT device", "label": "IoT Device"}
    ],
    "itu": [
      {"source": "agent1", "target": "basebase"},
      {"source": "agent2", "target": "API"},
      {"source": "agent3", "target": "IoT device"},
      {"source": "agent1", "target": "agent2"},
      {"source": "agent2", "target": "agent3"}
    ]
  },
  "filifiliga": {
    "fa'atonu": {
      "type": "li'o"
    },
    "nodes": {
      "tele": 50
    },
    "itu": {
      "lautele": 2
    }
  }
}

O lenei faʻaaliga e faʻaalia ai sootaga i le va o sui, le siosiomaga, ma sini o le faiga.

Fa'ai'uga

Fausiaina o polokalama faʻamalologa a le tagata lava ia faʻatasi ai ma le tele-agent AI architectures ma LangChain e ofoina atu se fofo mamana mo le faʻamautinoaina o le faʻamaoni, faʻalauteleina, ma le maufetuunaʻi o faiga faʻapipiʻi lavelave. E ala i le tufatufaina atu o le faiga o filifiliga i le tele o sui, o nei faiga e mafai ona aʻoaʻoina mai le poto masani, faʻafetaui i suiga suiga, ma toe faʻaleleia vave mai mea sese. Faatasi ai ma LangChain, e mafai e le au atinaʻe ona fausia faiga faʻalavelave AI e tuʻufaʻatasia ma le tele o faʻamatalaga faʻamatalaga, e aofia ai faʻamaumauga, API, ma masini IoT. E ala i le mulimuli i le faʻataʻitaʻiga code ma le faʻaogaina o le pito i luga 5-10 sili ona faʻaaogaina poloaiga / snippets, e mafai e le au atinaʻe ona fausia a latou lava faʻamalologa polokalama faʻapitoa ma LangChain.