Интегрирање на генетската вештачка интелигенција во работните текови за развој на софтвер: Практичен водич
Вовед
Пејзажот за развој на софтвер брзо се развива, со зголеменото усвојување на технологиите за вештачка интелигенција (AI) и машинско учење (ML). Една од највозбудливите области на истражување на вештачката интелигенција е Agentic AI, која се фокусира на создавање интелигентни агенти кои можат да комуницираат со луѓето и други агенти за да постигнат сложени цели. Во оваа статија, ќе истражиме како софтверските архитекти и проект-менаџерите можат да ги искористат алатките за AI како LangChain и DSPy за да ја подобрат соработката, да ги автоматизираат процесите и да ја подобрат испораката на софтвер во модерни развојни средини.
Што е Agentic AI?
Агентската вештачка интелигенција се однесува на тип на вештачка интелигенција што е дизајнирана да дејствува во име на луѓе или други агенти за да се постигнат специфични цели. Овие агенти можат да комуницираат со луѓето, другите агенти и околината за да собираат информации, да донесуваат одлуки и да преземаат активности. Агентичката вештачка интелигенција се разликува од традиционалната вештачка интелигенција по тоа што е дизајнирана да биде проактивна и автономна, наместо едноставно реактивна.
Придобивките од Агентичката вештачка интелигенција во развојот на софтверот
Значи, зошто софтверските архитекти и проект-менаџерите треба да се грижат за агенсната вештачка интелигенција? Еве некои од придобивките од интегрирањето на агенсната вештачка интелигенција во работните текови за развој на софтвер:
- Подобрена соработка: Агентската вештачка интелигенција може да им помогне на тимовите поефикасно да соработуваат преку автоматизирање на задачите, обезбедување повратни информации во реално време и олеснување на комуникацијата.
- Автоматизирани процеси: Агентската вештачка интелигенција може да ги автоматизира повторливите задачи кои одземаат многу време, ослободувајќи ги програмерите да се фокусираат на задачи од повисоко ниво.
- Подобрено донесување одлуки: Агентската вештачка интелигенција може да обезбеди увид и препораки засновани на податоци за да им помогне на тимовите да донесат подобри одлуки.
- Зголемена ефикасност: Агентската вештачка интелигенција може да им помогне на тимовите да работат поефикасно со идентификување на тесните грла, оптимизирање на работните текови и рационализирање на процесите.
** LangChain: Популарна рамка за генетска вештачка интелигенција**
LangChain е популарна рамка за AI која им овозможува на програмерите да градат интелигентни агенти кои можат да комуницираат со луѓе и други агенти. LangChain е изграден на врвот на програмскиот јазик Rust и обезбедува едноставен и интуитивен API за градење на агенциски апликации за вештачка интелигенција.
Започнување со LangChain
За да започнете со LangChain, ќе треба да ја инсталирате библиотеката LangChain и да поставите средина за развој на Rust. Еве едноставен пример за тоа како да креирате агент LangChain:
користете langchain::{Агент, синџир};
fn main() {
let agent = Агент::new("Мој агент");
let chain = Chain::new(agent);
chain.execute ("Здраво, свет!");
}
Овој код создава нов агент LangChain и извршува едноставна команда за печатење "Здраво, свет!" до конзолата.
DSPy: Агентичка AI рамка базирана на Python
DSPy е рамка за генетска вештачка интелигенција базирана на Python која обезбедува едноставен и интуитивен API за градење интелигентни агенти. DSPy е дизајниран да работи беспрекорно со популарните библиотеки на Python како NumPy и Pandas.
Започнување со DSPy
За да започнете со DSPy, ќе треба да ја инсталирате библиотеката DSPy и да поставите развојна околина на Python. Еве едноставен пример за тоа како да креирате DSPy агент:
увезете dspy како dsp
def main():
агент = dsp.Agent („Мој агент“)
agent.execute ("Здраво, свет!")
ако __име__ == "__main__":
главната ()
Овој код создава нов DSPy агент и извршува едноставна команда за печатење "Здраво, свет!" до конзолата.
** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**
Еве некои од најчесто користените команди и фрагменти за LangChain и DSPy:
LangChain
Agent::new(„My Agent“): Создава нов агент на LangChain.Chain::new(agent): Создава нов LangChain синџир.- `chain.execute(„Здраво, свет!“): Извршува команда на синџирот LangChain.
agent.ask(„Како е твоето име?): му поставува прашање на агентот на LangChain.agent.tell(„Моето име е Џон“): му кажува на агентот на LangChain дел од информациите.
DSPy
- `dsp.Agent(„Мој агент“): Создава нов DSPy агент.
- `agent.execute("Здраво, свет!"): Извршува команда на агентот DSPy.
agent.ask(„Како е твоето име?): му поставува прашање на агентот DSPy.agent.tell(„Моето име е Џон“): му кажува на агентот на DSPy дел од информациите.agent.memory["key"] = "вредност": Поставува вредност во меморијата на агентот DSPy.
Визуелизација
Еве едноставна визуелизација на агентите LangChain и DSPy користејќи Chart.js:
{
"тип": "бар",
"податоци": {
"етикети": ["LangChain", "DSPy"],
"збирки на податоци": [
{
"етикета": "Време на извршување на агентот",
"податоци": [10, 20],
„Боја на позадина“: [„#4CAF50“, „#FF9800“]
}
]
},
"опции": {
"наслов": {
„екран“: точно,
"text": "Споредба на време на извршување на агентот"
},
"вага": {
„yOxes“: [
{
"крлежи": {
"beginAtZero": точно
}
}
]
}
}
}
Овој графикон го споредува времето на извршување на агентите LangChain и DSPy.
Заклучок
Во оваа статија, истраживме како софтверските архитекти и проект-менаџерите можат да ги искористат алатките за AI како LangChain и DSPy за да ја подобрат соработката, да ги автоматизираат процесите и да ја подобрат испораката на софтвер во модерни развојни средини. Дадовме и практичен водич за започнување со LangChain и DSPy, вклучувајќи едноставни примери и најчесто користени команди и фрагменти. Со интегрирање на агенциската вештачка интелигенција во работните текови за развој на софтвер, тимовите можат да ја подобрат ефикасноста, продуктивноста и донесувањето одлуки, што на крајот ќе доведе до подобри резултати од испораката на софтвер.