Kiro AI белән идарә итүче агентлар һәм LangChain белән AI белән эшләнгән DevOps автоматизациясен кертү

Кереш

DevOps пейзажы ясалма интеллект (AI) һәм машина өйрәнү (ML) технологияләренең артуы белән тиз үсә. ЯИ зур йогынты ясый торган төп юнәлешләрнең берсе - DevOps автоматизациясендә. Бу мәкаләдә без DevOps автоматизациясендә ЯИ агентларының техник кулланылышын өйрәнәчәкбез, Kiro AI белән эшләнгән агентларны LangChain белән интеграцияләүгә игътибар итәрбез, көчәйтелгән автоматлаштыру һәм оркестр мөмкинлекләре өчен.

Киро ЯИ белән идарә итүче агентлар нәрсә ул?

Киро ЯИ белән эшләнгән агентлар - биремнәрне автоматлаштыру һәм карарлар кабул итү өчен AI һәм ML алгоритмнарын кулланган программа агенты. Бу агентлар мәгълүматлардан өйрәнү һәм үзгәрү мохитенә яраклашу өчен эшләнгән, аларны DevOps торбалары кебек катлаулы һәм динамик системалар өчен идеаль итә.

LangChain нәрсә ул?

LangChain - Python китапханәсе, AI кушымталарын төзү өчен кораллар һәм API-лар җыелмасы белән тәэмин итә. Бу эшләүчеләргә табигый тел эшкәртү (NLP) һәм машина өйрәнү алгоритмнары ярдәмендә чатботлар, тавыш ярдәмчеләре һәм башка сөйләшү интерфейслары ясарга мөмкинлек бирә.

Киро ЯИ белән идарә итүче агентларны LangChain белән берләштерү

Kiro AI белән эшләнгән агентларны LangChain белән интеграцияләү өчен, без агентлар белән үзара бәйләнештә булырга һәм кирәкле керемнәр белән тәэмин итә алырлык сөйләшү интерфейсын булдырырга тиеш. Менә архитектурага югары дәрәҗәдәге күзәтү:

1. ** Кулланучының кереше **: Кулланучы сөйләшү интерфейсы белән үзара бәйләнештә тора, текст яки тавыш формасында кертү тәэмин итә.
2. ** Табигать телен эшкәртү (NLP) **: кертү NLP алгоритмнары ярдәмендә эшкәртелә, тиешле мәгълүмат һәм ният.
3. ** Агентны сайлау **: Сөйләшү интерфейсы кулланучының кертүе һәм нияте нигезендә тиешле Kiro AI белән эшләнгән агентны сайлый.
4. ** Агентның үзара бәйләнеше **: Сайланган агент кирәкле эшләрне башкарырга этәрелә, мәсәлән, биремнәрне автоматлаштыру яки карарлар кабул итү.
5. ** Чыгыш **: Агентның чыгышы эшкәртелә һәм сөйләшү интерфейсы аша кулланучыга кайтарыла.

Техник тормышка ашыру

Бу архитектураны тормышка ашыру өчен, безгә Python, Rust, Go программалаштыру телләренең кушылмасын кулланырга кирәк. Менә гади код блокы, Киро AI белән эшләнгән агентларның LangChain белән интеграциясен күрсәтә: "питон импорт лангчейн Киро импорт агентыннан

chatbot = langchain.Chatbot ( модель = "davinci: 002", температура = 0,7, max_tokens = 2048, user_agent = "Киро ЯИ белән идарә итүче агент" )

Kiro AI белән эшләнгән агент булдырыгыз

агент = агент ( исем = "Минем агент", тасвирлау = "Биремнәрне автоматлаштыручы гади агент", гамәлләр = [ "run_command", "send_email", "create_ticket" ] )

Агент белән аралашу функциясен билгеләгез

def interact_with_agent (кертү_текст): # NLP ярдәмендә керүне эшкәртү ният = langchain.extract_intent (кертү_текст)

# Ният нигезендә тиешле агентны сайлагыз
ният == "run_command":
    agent.run_command ()
elif нияте == "send_email":
    agent.send_email ()
elif нияте == "create_ticket":
    agent.create_ticket ()

# Агентның чыгышын кире кайтару
кире агент.output

Функцияне сынап кара

input_text = "Сценарийны эшләгез" чыгару = интерактив_вит_агент (кертү_текст) бастыру (чыгару) " Бу код блок LangChain чатботын һәм Kiro AI белән эшләнгән агентны ничек ясарга, ә сөйләшү интерфейсы ярдәмендә агент белән ничек эшләргә икәнен күрсәтә.

Иң күп кулланылган командалар / фрагментлар

Менә Kiro AI белән идарә итүче агентлар һәм LangChain өчен иң еш кулланыла торган боерыклар һәм фрагментлар:

1 .. 2. 3. "Langchain.extract_intent (input_text)": ниятне чыгару өчен NLP ярдәмендә кертү текстын эшкәртә. 4. "Agent.run_command ()": агентны боерык эшләргә этәрә. 5. "Agent.send_email ()": агентны электрон почта җибәрергә этәрә. 6. "Agent.create_ticket ()": агентны билет ясарга этәрә. 7. "Langchain.Chatbot (). Сорагыз (input_text)": Чатботка сорау бирә һәм җавапны кире кайтара. 8. "Langchain.Chatbot (). Әйтегез (input_text)": чатботка аңлатма бирә һәм җавапны кире кайтара. 9. "Langchain.Chatbot (). Тыңлагыз ()": Кулланучының керүен тыңлый һәм җавапны кире кайтара. 10. "Langchain.Chatbot (). Stop ()": чатботны туктата һәм ресурслар чыгара.

Визуализация

Менә Chart.js ярдәмендә архитектураны гади визуализацияләү: "json { "тип": "pieChart", "мәгълүмат": { "этикеткалар": ["Кулланучының кертүе", "NLP", "Агентны сайлау", "Агентның үзара бәйләнеше", "Чыгыш"], "мәгълүматлар базасы": [ { "ярлык": "Архитектура", "мәгълүмат": [10, 20, 30, 40, 50], "backgroundColor": [ "# FF6384", "# 36A2EB", "# FFCE56", "# 4BC0C0", "# FF99CC" ] } ] }, "вариантлар": { "титул": { "күрсәтү": дөрес, "текст": "AI белән эшләнгән DevOps автоматлаштыру архитектурасы" }, "легенда": { "күрсәтү": дөрес } } } " Бу визуализация архитектураның төрле компонентларын күрсәтә, шул исәптән кулланучы кертү, NLP, агент сайлау, агентның үзара бәйләнеше һәм чыгышы.

Йомгаклау

Бу мәкаләдә без DevOps автоматизациясендә ЯИ агентларының техник кулланылышын өйрәндек, Kiro AI белән эшләнгән агентларны LangChain белән интеграцияләүгә игътибар иттек, көчәйтелгән автоматлаштыру һәм оркестр мөмкинлекләре өчен. Без гади код блокын күрсәттек, ул Kiro AI белән эшләнгән агентларның LangChain белән интеграцияләнүен күрсәтә, һәм Kiro AI белән идарә итүче агентлар һәм LangChain өчен иң еш кулланыла торган боерыклар һәм фрагментлар исемлеген тәкъдим иттек. Без шулай ук ​​Chart.js ярдәмендә архитектураны визуализацияләдек. AI белән эшләнгән агентлар һәм сөйләшү интерфейсларын кулланып, DevOps командалары биремнәрне автоматлаштыра, нәтиҗәлелеген күтәрә һәм хаталарны киметә, DevOps автоматизациясен нәтиҗәлерәк һәм эффектив итә.