国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Membina Sistem Ejen Perusahaan: Reka Bentuk dan Pengoptimuman Komponen Teras

Membina Sistem Ejen Perusahaan: Reka Bentuk dan Pengoptimuman Komponen Teras

Nov 23, 2024 pm 01:46 PM

Building Enterprise Agent Systems: Core Component Design and Optimization

pengenalan

Membina ejen AI gred perusahaan memerlukan pertimbangan yang teliti terhadap reka bentuk komponen, seni bina sistem dan amalan kejuruteraan. Artikel ini meneroka komponen utama dan amalan terbaik untuk membina sistem ejen yang teguh dan berskala.

1. Kejuruteraan Templat Prompt

1.1 Corak Reka Bentuk Templat

from typing import Protocol, Dict
from jinja2 import Template

class PromptTemplate(Protocol):
    def render(self, **kwargs) -> str:
        pass

class JinjaPromptTemplate:
    def __init__(self, template_string: str):
        self.template = Template(template_string)

    def render(self, **kwargs) -> str:
        return self.template.render(**kwargs)

class PromptLibrary:
    def __init__(self):
        self.templates: Dict[str, PromptTemplate] = {}

    def register_template(self, name: str, template: PromptTemplate):
        self.templates[name] = template

    def get_template(self, name: str) -> PromptTemplate:
        return self.templates[name]

1.2 Kawalan dan Pengujian Versi

class PromptVersion:
    def __init__(self, version: str, template: str, metadata: dict):
        self.version = version
        self.template = template
        self.metadata = metadata
        self.test_cases = []

    def add_test_case(self, inputs: dict, expected_output: str):
        self.test_cases.append((inputs, expected_output))

    def validate(self) -> bool:
        template = JinjaPromptTemplate(self.template)
        for inputs, expected in self.test_cases:
            result = template.render(**inputs)
            if not self._validate_output(result, expected):
                return False
        return True

2. Sistem Ingatan Hierarki

2.1 Seni Bina Ingatan

from typing import Any, List
from datetime import datetime

class MemoryEntry:
    def __init__(self, content: Any, importance: float):
        self.content = content
        self.importance = importance
        self.timestamp = datetime.now()
        self.access_count = 0

class MemoryLayer:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.memories: List[MemoryEntry] = []

    def add(self, entry: MemoryEntry):
        if len(self.memories) >= self.capacity:
            self._evict()
        self.memories.append(entry)

    def _evict(self):
        # Implement memory eviction strategy
        self.memories.sort(key=lambda x: x.importance * x.access_count)
        self.memories.pop(0)

class HierarchicalMemory:
    def __init__(self):
        self.working_memory = MemoryLayer(capacity=5)
        self.short_term = MemoryLayer(capacity=50)
        self.long_term = MemoryLayer(capacity=1000)

    def store(self, content: Any, importance: float):
        entry = MemoryEntry(content, importance)

        if importance > 0.8:
            self.working_memory.add(entry)
        elif importance > 0.5:
            self.short_term.add(entry)
        else:
            self.long_term.add(entry)

2.2 Mendapatkan Ingatan dan Pengindeksan

from typing import List, Tuple
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

class MemoryIndex:
    def __init__(self, embedding_model):
        self.embedding_model = embedding_model
        self.embeddings = []
        self.memories = []

    def add(self, memory: MemoryEntry):
        embedding = self.embedding_model.embed(memory.content)
        self.embeddings.append(embedding)
        self.memories.append(memory)

    def search(self, query: str, k: int = 5) -> List[Tuple[MemoryEntry, float]]:
        query_embedding = self.embedding_model.embed(query)
        similarities = cosine_similarity(
            [query_embedding], 
            self.embeddings
        )[0]

        top_k_indices = np.argsort(similarities)[-k:]

        return [
            (self.memories[i], similarities[i]) 
            for i in top_k_indices
        ]

3. Rantaian Penaakulan Boleh Diperhatikan

3.1 Struktur Rantaian

from typing import List, Optional
from dataclasses import dataclass
import uuid

@dataclass
class ThoughtNode:
    content: str
    confidence: float
    supporting_evidence: List[str]

class ReasoningChain:
    def __init__(self):
        self.chain_id = str(uuid.uuid4())
        self.nodes: List[ThoughtNode] = []
        self.metadata = {}

    def add_thought(self, thought: ThoughtNode):
        self.nodes.append(thought)

    def get_path(self) -> List[str]:
        return [node.content for node in self.nodes]

    def get_confidence(self) -> float:
        if not self.nodes:
            return 0.0
        return sum(n.confidence for n in self.nodes) / len(self.nodes)

3.2 Pemantauan dan Analisis Rantaian

import logging
from opentelemetry import trace
from prometheus_client import Histogram

reasoning_time = Histogram(
    'reasoning_chain_duration_seconds',
    'Time spent in reasoning chain'
)

class ChainMonitor:
    def __init__(self):
        self.tracer = trace.get_tracer(__name__)

    def monitor_chain(self, chain: ReasoningChain):
        with self.tracer.start_as_current_span("reasoning_chain") as span:
            span.set_attribute("chain_id", chain.chain_id)

            with reasoning_time.time():
                for node in chain.nodes:
                    with self.tracer.start_span("thought") as thought_span:
                        thought_span.set_attribute(
                            "confidence", 
                            node.confidence
                        )
                        logging.info(
                            f"Thought: {node.content} "
                            f"(confidence: {node.confidence})"
                        )

4. Penyahgandingan dan Penggunaan Semula Komponen

4.1 Reka Bentuk Antaramuka

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Generic, TypeVar

T = TypeVar('T')

class Component(ABC, Generic[T]):
    @abstractmethod
    def process(self, input_data: T) -> T:
        pass

class Pipeline:
    def __init__(self):
        self.components: List[Component] = []

    def add_component(self, component: Component):
        self.components.append(component)

    def process(self, input_data: Any) -> Any:
        result = input_data
        for component in self.components:
            result = component.process(result)
        return result

4.2 Pendaftaran Komponen

class ComponentRegistry:
    _instance = None

    def __new__(cls):
        if cls._instance is None:
            cls._instance = super().__new__(cls)
            cls._instance.components = {}
        return cls._instance

    def register(self, name: str, component: Component):
        self.components[name] = component

    def get(self, name: str) -> Optional[Component]:
        return self.components.get(name)

    def create_pipeline(self, component_names: List[str]) -> Pipeline:
        pipeline = Pipeline()
        for name in component_names:
            component = self.get(name)
            if component:
                pipeline.add_component(component)
        return pipeline

5. Pemantauan dan Pengoptimuman Prestasi

5.1 Metrik Prestasi

from dataclasses import dataclass
from typing import Dict
import time

@dataclass
class PerformanceMetrics:
    latency: float
    memory_usage: float
    token_count: int
    success_rate: float

class PerformanceMonitor:
    def __init__(self):
        self.metrics: Dict[str, List[PerformanceMetrics]] = {}

    def record_operation(
        self,
        operation_name: str,
        metrics: PerformanceMetrics
    ):
        if operation_name not in self.metrics:
            self.metrics[operation_name] = []
        self.metrics[operation_name].append(metrics)

    def get_average_metrics(
        self,
        operation_name: str
    ) -> Optional[PerformanceMetrics]:
        if operation_name not in self.metrics:
            return None

        metrics_list = self.metrics[operation_name]
        return PerformanceMetrics(
            latency=sum(m.latency for m in metrics_list) / len(metrics_list),
            memory_usage=sum(m.memory_usage for m in metrics_list) / len(metrics_list),
            token_count=sum(m.token_count for m in metrics_list) / len(metrics_list),
            success_rate=sum(m.success_rate for m in metrics_list) / len(metrics_list)
        )

5.2 Strategi Pengoptimuman

class PerformanceOptimizer:
    def __init__(self, monitor: PerformanceMonitor):
        self.monitor = monitor
        self.thresholds = {
            'latency': 1.0,  # seconds
            'memory_usage': 512,  # MB
            'token_count': 1000,
            'success_rate': 0.95
        }

    def analyze_performance(self, operation_name: str) -> List[str]:
        metrics = self.monitor.get_average_metrics(operation_name)
        if not metrics:
            return []

        recommendations = []

        if metrics.latency > self.thresholds['latency']:
            recommendations.append(
                "Consider implementing caching or parallel processing"
            )

        if metrics.memory_usage > self.thresholds['memory_usage']:
            recommendations.append(
                "Optimize memory usage through batch processing"
            )

        if metrics.token_count > self.thresholds['token_count']:
            recommendations.append(
                "Implement prompt optimization to reduce token usage"
            )

        if metrics.success_rate < self.thresholds['success_rate']:
            recommendations.append(
                "Review error handling and implement retry mechanisms"
            )

        return recommendations

Kesimpulan

Membina sistem Ejen gred perusahaan memerlukan perhatian yang teliti terhadap:

  • Pengurusan segera berstruktur dan kawalan versi
  • Sistem memori yang cekap dan boleh skala
  • Proses penaakulan yang boleh diperhatikan dan boleh dikesan
  • Reka bentuk komponen modular dan boleh guna semula
  • Pemantauan dan pengoptimuman prestasi yang komprehensif

Atas ialah kandungan terperinci Membina Sistem Ejen Perusahaan: Reka Bentuk dan Pengoptimuman Komponen Teras. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial PHP
1502
276
Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Terangkan pernyataan Python. Terangkan pernyataan Python. Jul 07, 2025 am 12:14 AM

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python Jul 09, 2025 am 01:13 AM

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Apakah petunjuk jenis python? Apakah petunjuk jenis python? Jul 07, 2025 am 02:55 AM

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Apakah Iterator Python? Apakah Iterator Python? Jul 08, 2025 am 02:56 AM

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Skop pembolehubah python dalam fungsi Skop pembolehubah python dalam fungsi Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

See all articles