Bubuka
Kamajuan anu gancang dina Artificial Intelligence (AI) sareng rékayasa parangkat lunak parantos nyababkeun ngembangkeun sistem parangkat lunak anu kompleks anu ngahijikeun agén AI sareng arsitéktur alur kerja modular. Sistem ieu ngagaduhan poténsi pikeun ngarobih cara urang ngadeukeutan otomatisasi sareng orkestrasi DevOps. Nanging, ngarancang sistem parangkat lunak anu didorong ku AI anu scalable sareng étika peryogi pamahaman anu jero ngeunaan kamajuan panganyarna dina AI, rékayasa perangkat lunak, sareng arsitéktur.
Dina tulisan ieu, urang bakal ngajalajah prinsip desain sareng prakték pangsaéna pikeun nyiptakeun sistem parangkat lunak modular, skalabel, sareng étika anu ngahijikeun agén AI sareng arsitéktur alur kerja modular. Urang bakal difokuskeun ngagabungkeun kamajuan panganyarna dina AI (Model Basa Gedé (LLMs), Generasi Retrieval-Augmented (RAG)), rékayasa software (Python, Rust, Go), jeung arsitéktur pikeun nyieun sistem mantap sarta maintainable.
Arsitéktur Workflow Modular
Arsitéktur workflow modular nyaéta pola desain anu ngarecah sistem kompléks jadi leutik, modul bebas nu bisa gampang dijaga, diropéa, sarta diskalakeun. Unggal modul tanggung jawab hiji tugas atawa fungsi husus, sarta aranjeunna saling komunikasi ngaliwatan interfaces well-diartikeun.
Ieu conto basajan tina arsitéktur workflow modular dina Python:
# workflow.py
Aliran kerja kelas:
def __init__(diri):
self.modules = []
def add_module(diri, modul):
self.modules.append(modul)
def ngajalankeun (diri):
pikeun modul dina self.modules:
module.run()
# modul1.py
Modul Kelas 1:
def ngajalankeun (diri):
print ("Modul 1 ngajalankeun")
# modul2.py
Modul Kelas 2:
def ngajalankeun (diri):
print ("Modul 2 nuju ngajalankeun")
# main.py
lamun __ngaran__ == "__utama__":
alur kerja = alur kerja()
workflow.add_module(Modul1())
workflow.add_module(Module2())
workflow.run()
Dina conto ieu, urang gaduh kelas Workflow anu ngatur daptar modul. Unggal modul tanggung jawab tugas husus, sarta aranjeunna ditambahkeun kana workflow ngagunakeun métode add_module. Métode run dipaké pikeun ngaéksekusi unggal modul dina alur kerja.
Agén AI
Agén AI mangrupikeun komponén parangkat lunak anu ngagunakeun algoritma pembelajaran mesin pikeun nyandak kaputusan sareng nyandak tindakan dina sistem. Éta tiasa dianggo pikeun ngajadikeun otomatis tugas, ningkatkeun pangalaman pangguna, sareng ngaoptimalkeun kinerja sistem.
Aya sababaraha jinis agén AI, kalebet:
- Agén dumasar-aturan: Agén-agén ieu ngagunakeun aturan anu geus ditangtukeun pikeun nyieun kaputusan.
- Agén diajar mesin: Agén ieu ngagunakeun algoritma pembelajaran mesin pikeun diajar tina data sareng nyandak kaputusan.
- Agén hibrid: Agén ieu ngagabungkeun pendekatan dumasar aturan sareng pembelajaran mesin pikeun nyandak kaputusan.
Ieu conto agén AI basajan dina Python nganggo algoritma pembelajaran mesin:
# agent.py
ti sklearn.ensemble impor RandomForestClassifier
ti sklearn.model_selection impor train_test_split
ti sklearn.datasets impor load_iris
Agen kelas:
def __init__(diri):
self.model = RandomForestClassifier()
def karéta (diri, X, y):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
self.model.fit(X_train, y_train)
def prediksi (diri, X):
balikkeun self.model.predict(X)
# main.py
lamun __ngaran__ == "__utama__":
iris = beban_iris()
X = iris.data
y = iris.target
agén = Agén()
agent.train(X, y)
prediksi = agent.predict(X)
nyitak (prediksi)
Dina conto ieu, urang boga agén AI basajan anu ngagunakeun classifier leuweung acak pikeun nyieun prediksi. Agén dilatih dina set data iris sareng ngadamel prediksi dina set data anu sami.
Ngagabungkeun Agén AI sareng Arsitéktur Workflow Modular
Ngagabungkeun agén AI sareng arsitéktur alur kerja modular ngamungkinkeun urang pikeun nyiptakeun sistem kompléks anu ngahijikeun kaputusan anu didorong ku AI sareng arsitéktur modular sareng skalabel.
Ieu conto sistem anu ngagabungkeun agén AI sareng arsitéktur alur kerja modular:
# workflow.py
Aliran kerja kelas:
def __init__(diri):
self.modules = []
diri.agén = Euweuh
def add_module(diri, modul):
self.modules.append(modul)
def add_agent(diri, agén):
diri.agén = agén
def ngajalankeun (diri):
pikeun modul dina self.modules:
module.run()
lamun self.agent:
self.agent.predict()
# modul1.py
Modul Kelas 1:
def ngajalankeun (diri):
print ("Modul 1 ngajalankeun")
# modul2.py
Modul Kelas 2:
def ngajalankeun (diri):
print ("Modul 2 nuju ngajalankeun")
# agent.py
ti sklearn.ensemble impor RandomForestClassifier
ti sklearn.model_selection impor train_test_split
ti sklearn.datasets impor load_iris
Agen kelas:
def __init__(diri):
self.model = RandomForestClassifier()
def karéta (diri, X, y):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
self.model.fit(X_train, y_train)
def prediksi (diri, X):
balikkeun self.model.predict(X)
# main.py
lamun __ngaran__ == "__utama__":
alur kerja = alur kerja()
workflow.add_module(Modul1())
workflow.add_module(Module2())
agén = Agén()
agent.train(X, y)
workflow.add_agent(agén)
workflow.run()
Dina conto ieu, urang gaduh sistem anu ngagabungkeun agén AI sareng arsitéktur alur kerja modular. Sistim nu boga dua modul jeung agén AI anu ngagunakeun classifier leuweung acak pikeun nyieun prediksi. Agén ieu ditambahkeun kana workflow ngagunakeun métode add_agent, sarta ngajadikeun prediksi sanggeus modul geus ngajalankeun.
puncak 5-10 Paréntah / snippét anu paling sering dianggo
Ieu sababaraha paréntah sareng snippét anu paling sering dianggo pikeun ngarancang sistem parangkat lunak anu didorong ku AI anu tiasa skala sareng étika sareng arsitéktur alur kerja modular sareng agén AI:
- Python:
impor panda jadi pd(ngimpor perpustakaan pandas) - Python:
pd.read_csv('data.csv')(maca file CSV kana pigura data pandas) - Python:
agent.train(X, y)(ngalatih agén AI dina susunan data) - Python:
agent.predict(X)(nyieun prediksi ngagunakeun agén AI) - ** Rust **:
hayu agén mut = Agén:: anyar ()(nyieun agén AI anyar dina Rust) - Rust:
agent.train(X, y)(ngalatih agén AI dina set data dina Rust) - Go:
agén := NewAgent()(nyieun agén AI anyar dina Go) - Go:
agent.Train(X, y)(ngalatih agén AI dina set data dina Go) - ** Chart.js **:
bagan const = Bagan anyar (ctx, {tipe: 'bar', data: { labél: ['Label 1', 'Label 2'], susunan data: [{ labél: 'Dataset 1', data: [10, 20] }] } });(nyieun bagan bar) ngagunakeun Chart.js. - Chart.js:
chart.data.datasets[0].data.push(30)(nambahan titik data anyar kana bagan maké Chart.js)
Visualisasi
Ieu conto bagan bar nganggo Chart.js:
{
"type": "bar",
"data": {
"labels": ["Label 1", "Label 2"],
"setél data": [
{
"label": "Dataset 1",
"data": [10, 20]
}
]
}
}
Bagan ieu ngagaduhan dua labél sareng hiji set data sareng dua titik data. Bagan tiasa disaluyukeun nganggo sababaraha pilihan sareng setélan.
Kacindekan
Ngarancang sistem parangkat lunak anu didorong ku AI anu scalable sareng etis sareng arsitéktur alur kerja modular sareng agén AI peryogi pamahaman anu jero ngeunaan kamajuan panganyarna dina AI, rékayasa perangkat lunak, sareng arsitéktur. Ku ngagabungkeun agén AI sareng arsitéktur alur kerja modular, urang tiasa nyiptakeun sistem kompléks anu ngahijikeun kaputusan anu didorong ku AI sareng arsitéktur modular sareng skalabel.
Dina tulisan ieu, kami parantos ngajalajah prinsip desain sareng prakték pangsaéna pikeun nyiptakeun sistem parangkat lunak modular, skalabel, sareng étika anu ngahijikeun agén AI sareng arsitéktur alur kerja modular. Kami ogé parantos nyayogikeun conto agén AI sederhana sareng arsitéktur alur kerja modular dina Python, Rust, sareng Go, ogé conto visualisasi nganggo Chart.js.
Ku nuturkeun tungtunan sareng prakték pangsaéna anu digariskeun dina tulisan ieu, pamekar tiasa nyiptakeun sistem parangkat lunak anu didorong ku AI anu kuat sareng mertahankeun anu nyumponan kabutuhan aplikasi sareng industri modéren.