สร้างตัวแทน LangChain

การสร้างระบบซอฟต์แวร์การรักษาตนเองด้วยสถาปัตยกรรม AI แบบหลายเอเจนต์และเครื่องมือการจัดประสาน

บทนำ

ในโลกซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาในปัจจุบัน การสร้างระบบที่แข็งแกร่งและปรับเปลี่ยนได้ซึ่งสามารถอยู่รอดได้ถือเป็นสิ่งสำคัญสูงสุดสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์และทีม DevOps แนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมมักมุ่งเน้นไปที่การสร้างระบบขนาดใหญ่ที่มีแนวโน้มที่จะเกิดความล้มเหลวและการหยุดทำงาน อย่างไรก็ตาม ด้วยการถือกำเนิดของสถาปัตยกรรม AI หลายเอเจนต์และเครื่องมือประสาน ตอนนี้จึงสามารถสร้างระบบซอฟต์แวร์ที่สามารถซ่อมแซมตัวเองได้ซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับสภาวะที่เปลี่ยนแปลงและกู้คืนจากความล้มเหลวได้

ในบทความนี้ เราจะสำรวจแนวคิดของสถาปัตยกรรม AI แบบหลายเอเจนต์และเครื่องมือการประสาน และวิธีการใช้เพื่อสร้างระบบซอฟต์แวร์ที่สามารถซ่อมแซมตัวเองได้ นอกจากนี้เรายังเจาะลึกแนวโน้มล่าสุดใน AI วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และ DevOps และตรวจสอบบทบาทของเครื่องมือ เช่น LangChain และ DSPy ในการสร้างระบบซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่งและปรับเปลี่ยนได้

สถาปัตยกรรม AI แบบหลายตัวแทนคืออะไร

สถาปัตยกรรม AI แบบหลายเอเจนต์เป็นระบบ AI ประเภทหนึ่งที่ประกอบด้วยเอเจนต์อัตโนมัติหลายตัวที่โต้ตอบซึ่งกันและกันเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกัน เจ้าหน้าที่แต่ละคนมีความสามารถ ความรู้ และเป้าหมายของตัวเอง และทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ระดับสูงกว่า สถาปัตยกรรม AI หลายตัวแทนมีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบที่ซับซ้อนซึ่งมีผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายราย เป้าหมายที่ขัดแย้งกัน และผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน

ในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ สถาปัตยกรรม AI แบบหลายเอเจนต์สามารถใช้สร้างระบบการรักษาตนเองที่สามารถตรวจจับและตอบสนองต่อความล้มเหลวแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น ระบบ AI แบบหลายเอเจนต์อาจประกอบด้วยเอเจนต์หลายตัวที่ตรวจสอบส่วนประกอบต่างๆ ของระบบ ตรวจจับความล้มเหลว และกระตุ้นการดำเนินการกู้คืนเพื่อคืนค่าระบบให้อยู่ในสถานะที่สมบูรณ์

เครื่องมือ Orchestration คืออะไร

เครื่องมือประสานคือระบบซอฟต์แวร์ที่ทำให้การปรับใช้ การปรับขนาด และการจัดการแอปพลิเคชันและบริการเป็นแบบอัตโนมัติ โดยเป็นแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์สำหรับการจัดการส่วนประกอบ บริการ และแอปพลิเคชันที่หลากหลาย และทำให้นักพัฒนาสามารถกำหนดเวิร์กโฟลว์และระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนได้

เครื่องมือจัดระเบียบมีความจำเป็นสำหรับการสร้างระบบซอฟต์แวร์ที่สามารถซ่อมแซมตัวเองได้ เนื่องจากช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดเวิร์กโฟลว์การกู้คืนและระบบอัตโนมัติที่สามารถทริกเกอร์เพื่อตอบสนองต่อความล้มเหลวได้ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือจัดระเบียบอาจถูกใช้เพื่อปรับใช้ระบบสำรองข้อมูลโดยอัตโนมัติ หรือเพื่อทริกเกอร์การดำเนินการกู้คืนเมื่อส่วนประกอบของระบบล้มเหลว

LangChain และ DSPy: เครื่องมือจัดระเบียบสำหรับสถาปัตยกรรม AI แบบหลายตัวแทน

LangChain และ DSPy เป็นเครื่องมือประสานยอดนิยมสองรายการที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานกับสถาปัตยกรรม AI หลายเอเจนต์ LangChain เป็นไลบรารี Python ที่ให้ API ที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายสำหรับการสร้างระบบ AI หลายเอเจนต์ ในขณะที่ DSPy เป็นไลบรารี Python ที่ให้ API ระดับสูงสำหรับการกำหนดและดำเนินการเวิร์กโฟลว์

LangChain และ DSPy ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างระบบซอฟต์แวร์ที่สามารถซ่อมแซมตัวเองได้ ซึ่งสามารถตรวจจับและตอบสนองต่อความล้มเหลวแบบเรียลไทม์ มีคุณสมบัติมากมายรวมไปถึง:

• การจัดการตัวแทน: LangChain และ DSPy จัดเตรียม API สำหรับการสร้าง จัดการ และโต้ตอบกับตัวแทนในระบบ AI หลายตัวแทน
• คำจำกัดความของเวิร์กโฟลว์: LangChain และ DSPy ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและระบบอัตโนมัติที่สามารถทริกเกอร์เพื่อตอบสนองต่อความล้มเหลวได้
• การดำเนินการกู้คืน: LangChain และ DSPy จัดเตรียม API สำหรับทริกเกอร์การดำเนินการกู้คืน เช่น การปรับใช้ระบบสำรองข้อมูล หรือทริกเกอร์การดำเนินการกู้คืนเมื่อส่วนประกอบของระบบล้มเหลว

การสร้างระบบการรักษาตนเองด้วย LangChain และ DSPy

เพื่อแสดงให้เห็นถึงพลังของ LangChain และ DSPy เรามาสร้างระบบการรักษาตัวเองแบบง่ายๆ ที่สามารถตรวจจับและตอบสนองต่อความล้มเหลวในเว็บแอปพลิเคชันกันดีกว่า เราจะใช้ LangChain เพื่อสร้างระบบ AI หลายเอเจนต์ที่ตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันและทริกเกอร์การดำเนินการกู้คืนเมื่อตรวจพบความล้มเหลว

ต่อไปนี้เป็นบล็อกโค้ดง่ายๆ ที่สาธิตวิธีสร้างระบบการรักษาตัวเองด้วย LangChain และ DSPy:

นำเข้า langchain
จากตัวแทนนำเข้า langchain, Chain


ตัวแทน = ตัวแทน(
    ชื่อ = "ตัวแทนการรักษาตนเอง",
    โซ่=โซ่(
        ชื่อ = "ห่วงโซ่การรักษาตนเอง",
        ขั้นตอน=[
            {"ชื่อ": "จอภาพ", "func": monitor_Performance},
            {"ชื่อ": "กู้คืน", "func": recovery_system},
        ],
    )
)

# กำหนดฟังก์ชั่นเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน
def monitor_ประสิทธิภาพ ():
    # จำลองการตรวจจับความล้มเหลว
    ถ้า Random.random() < 0.5:
        กลับ {"ล้มเหลว": จริง}
    อื่น:
        กลับ {"ความล้มเหลว": เท็จ}

# กำหนดฟังก์ชั่นเพื่อกู้คืนระบบ
def recovery_system (ล้มเหลว):
    # กระตุ้นการดำเนินการกู้คืน
    หากล้มเหลว ["ล้มเหลว"]:
        print("กำลังดำเนินการกู้คืน...")
        # ปรับใช้ระบบสำรองข้อมูลหรือเรียกใช้การดำเนินการกู้คืน
        # ...

# สร้างเวิร์กโฟลว์ DSPy
เวิร์กโฟลว์ = DSPy.Workflow(
    name = "เวิร์กโฟลว์การรักษาตนเอง",
    ขั้นตอน=[
        {"ชื่อ": "จอภาพ", "func": monitor_Performance},
        {"ชื่อ": "กู้คืน", "func": recovery_system},
    ],
)

#ดำเนินการตามขั้นตอนการทำงาน
เวิร์กโฟลว์.execute()

บล็อกโค้ดนี้สาธิตวิธีการสร้างตัวแทน LangChain ที่ตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันและทริกเกอร์การดำเนินการกู้คืนเมื่อตรวจพบความล้มเหลว เวิร์กโฟลว์ DSPy ใช้เพื่อกำหนดการดำเนินการกู้คืนและดำเนินการเพื่อตอบสนองต่อความล้มเหลว

คำสั่ง/ตัวอย่างที่ใช้มากที่สุด 5-10 อันดับแรก

ต่อไปนี้เป็นคำสั่งและตัวอย่างข้อมูลที่ใช้มากที่สุด 5-10 อันดับแรกสำหรับ LangChain และ DSPy:

1. langchain.Agent(): สร้างตัวแทน LangChain ใหม่
2. langchain.Chain(): สร้างห่วงโซ่ LangChain ใหม่
3. dspypy.Workflow(): สร้างเวิร์กโฟลว์ DSPy ใหม่
4. agent.execute(): ดำเนินการตัวแทน LangChain
5. workflow.execute(): ดำเนินการเวิร์กโฟลว์ DSPy
6. agent.chain.steps.append({"name": "step", "func": func}): เพิ่มขั้นตอนใหม่ให้กับห่วงโซ่ LangChain
7. workflow.steps.append({"name": "step", "func": func}): เพิ่มขั้นตอนใหม่ให้กับเวิร์กโฟลว์ DSPy
8. agent.chain.steps.remove({"name": "step"}): ลบขั้นตอนออกจากห่วงโซ่ LangChain
9. workflow.steps.remove({"name": "step"}): ลบขั้นตอนออกจากเวิร์กโฟลว์ DSPy
10. agent.chain.steps.insert(0, {"name": "step", "func": func}): แทรกขั้นตอนใหม่ที่จุดเริ่มต้นของ chain LangChain

การแสดงภาพ

นี่คือการแสดงภาพเวิร์กโฟลว์ LangChain และ DSPy โดยใช้ Chart.js:

{
  "type": "บาร์",
  "ข้อมูล": {
    "labels": ["จอภาพ", "กู้คืน"],
    "ชุดข้อมูล": [
      {
        "label": "LangChain",
        "ข้อมูล": [10, 20],
        "สีพื้นหลัง": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "ความกว้างของเส้นขอบ": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "ข้อมูล": [20, 30],
        "สีพื้นหลัง": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "ความกว้างของเส้นขอบ": 1
      }
    ]
  },
  "ตัวเลือก": {
    "ชื่อ": {
      "จอแสดงผล": จริง
      "text": "เวิร์กโฟลว์ LangChain และ DSPy"
    },
    "ตาชั่ง": {
      "yAxes": [
        {
          "ติ๊ก": {
            "beginAtZero": จริง
          }
        }
      ]
    }
  }
}

การแสดงภาพนี้แสดงเวิร์กโฟลว์ LangChain และ DSPy โดยมีขั้นตอน "Monitor" ทางด้านซ้ายและขั้นตอน "Recover" ทางด้านขวา เวิร์กโฟลว์ LangChain จะแสดงด้วยแถบสีแดง ในขณะที่เวิร์กโฟลว์ DSPy จะแสดงด้วยแถบสีน้ำเงิน

บทสรุป

การสร้างระบบซอฟต์แวร์ซ่อมแซมตัวเองด้วยสถาปัตยกรรม AI หลายเอเจนต์และเครื่องมือประสานเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการสร้างระบบที่แข็งแกร่งและปรับเปลี่ยนได้ซึ่งสามารถอยู่รอดได้ LangChain และ DSPy เป็นเครื่องมือประสานยอดนิยมสองรายการที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างระบบการรักษาตนเองที่สามารถตรวจจับและตอบสนองต่อความล้มเหลวแบบเรียลไทม์

ในบทความนี้ เราได้สำรวจแนวคิดของสถาปัตยกรรม AI หลายเอเจนต์และเครื่องมือประสาน และสาธิตวิธีสร้างระบบการรักษาตัวเองด้วย LangChain และ DSPy นอกจากนี้เรายังได้จัดเตรียมตัวอย่างที่เป็นประโยชน์และตัวอย่างโค้ดเพื่อช่วยให้นักพัฒนาเริ่มต้นสร้างระบบการรักษาตนเองของตนเองได้

ไม่ว่าคุณจะเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ วิศวกร DevOps หรือนักวิจัย AI การสร้างระบบซอฟต์แวร์ซ่อมแซมตัวเองด้วย LangChain และ DSPy เป็นแนวทางที่ทรงพลังในการสร้างระบบที่แข็งแกร่งและปรับเปลี่ยนได้ซึ่งสามารถอยู่รอดได้