Agenttiarkkitehtuurien skaalaaminen
Tutustukaa tekniikoihin ja huomioitaviin seikkoihin, jotka liittyvät AI-agenttijärjestelmien vaaka- ja pystysuuntaiseen skaalaamiseen kasvavan käyttäjämäärän tarpeisiin.
Agenttiarkkitehtuurien skaalaaminen on ilmainen Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 3/4. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Tekoälyagenttien skaalaaminen
Tervetuloa tutustumaan tekoälyagenttiarkkitehtuurien skaalaamiseen! Kun tekoälyagenttinne yleistyvät tai käsittelevät monimutkaisia tehtäviä, yksi instanssi ei välttämättä enää riitä.
Skaalaus varmistaa, että agenttinne pystyvät käsittelemään kasvavan käyttäjämäärän ja käsittelemään tietoja tehokkaasti hidastumatta, kaatumatta tai aiheuttamatta kohtuuttomia kustannuksia.
Vertikaalinen skaalaus: lisää tehoa
- Vertikaalinen skaalaus tarkoittaa yksittäisen agentti-instanssin tehon lisäämistä.
- Ajatelkaa sitä tietokoneen suorittimen, RAM-muistin tai tallennustilan päivittämisenä. Lisäätte resursseja olemassa olevalle palvelimelle, jolla agenttinne toimii.
- Tämä lähestymistapa on aluksi usein helpompi toteuttaa, mutta yksittäisen koneen päivitettävyydellä on väistämättömät rajansa.
Horisontaalinen skaalaus: lisää määrää
- Horisontaalinen skaalaus tarkoittaa agentin useiden kopioiden (instanssien) ajamista.
- Yhden erittäin tehokkaan palvelimen sijaan käytössänne on useita pienempiä palvelimia tai virtuaalikoneita, jotka toimivat yhdessä.
- Tämä lähestymistapa on joustavampi, sillä voitte helposti lisätä tai poistaa instansseja kysynnän muuttuessa. Se on keskeinen korkean käytettävyyden ja suurten kuormien käsittelyn kannalta.
Agenttien kuormantasaus
Kun käytössänne on useita agentti-instansseja (horisontaalinen skaalaus), tarvitsette tavan jakaa saapuvat pyynnöt niiden kesken. Tässä kuormantasaajat astuvat kuvaan.
Kuormantasaaja toimii liikenteenohjaajana ja ohjaa käyttäjien kyselyt vähiten kuormitetulle tai parhaiten saatavilla olevalle agentti-instanssille. Näin yksittäinen agentti ei ylikuormitu ja suorituskyky pysyy tasaisena ja sujuvana.
Tilaton vai tilallinen skaalausta varten
Tapa, jolla agenttinne hallitsee tietoja, vaikuttaa skaalaukseen. Tilaton agentti ei muista aiempia vuorovaikutuksia, vaan jokainen pyyntö on itsenäinen. Tällaisia agentteja on helppo skaalata horisontaalisesti, koska mikä tahansa instanssi voi käsitellä minkä tahansa pyynnön.
Tilalliset agentit puolestaan muistavat keskusteluhistorian tai käyttäjäkohtaisia tietoja. Niiden skaalaaminen edellyttää huolellista hallintaa, johon liittyy usein jaettu muisti tai ulkoisia tietokantoja, jotta kaikki instanssit voivat käyttää tarvittavaa kontekstia.
Agenttien paketointi Dockerilla
Kontitus paketoi agentin ja kaikki sen riippuvuudet yhdeksi eristetyksi yksiköksi. Docker on tähän suosittu työkalu. Docker-kontti varmistaa, että agentti toimii yhdenmukaisesti eri ympäristöissä.
Tämä helpottaa horisontaalista skaalausta huomattavasti: käynnistätte vain lisää samanlaisia kontteja. Tässä on yksinkertainen Dockerfile:
FROM python:3.9-slim-buster
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY agent_app.py .
CMD ["python", "agent_app.py"]Konttien orkestrointi K8s:llä
Docker auttaa agenttien paketoinnissa, mutta Kubernetes (K8s) auttaa hallitsemaan ja orkestroimaan useita kontteja koneklusterissa. Se automatisoi kontitettujen sovellusten käyttöönoton, skaalauksen ja hallinnan.
Kubernetes voi skaalata agentti-instansseja automaattisesti ylös- tai alaspäin kysynnän perusteella, suorittaa terveystarkistuksia ja varmistaa korkean käytettävyyden. Siksi se on ratkaisevan tärkeä vankkojen ja skaalautuvien agenttien käyttöönotossa.
Asynkroninen käsittely jonojen avulla
Pitkäkestoisissa tai paljon resursseja vaativissa agenttitehtävissä asynkroniset tehtäväjonot ovat erittäin hyödyllisiä. Sen sijaan, että agentti käsittelisi pyynnön heti, se voi asettaa tehtävän jonoon ja palauttaa käyttäjälle nopeasti vastauksen.
Työprosessit poimivat tehtäviä jonosta ja suorittavat ne itsenäisesti. Celeryn kaltaisten työkalujen (RabbitMQ:n tai Redisin kanssa) avulla agenttinne voivat käsitellä monia pyyntöjä estymättä, mikä parantaa reagointikykyä ja skaalautuvuutta.
Agentin tietoriippuvuuksien skaalaaminen
Agenttinne käyttää usein ulkoisia tietovarastoja, kuten vektoritietokantoja (RAG:ia varten), perinteisiä tietokantoja tai ulkoisia API-rajapintoja. Näiden riippuvuuksien skaalaaminen on yhtä tärkeää kuin itse agentin skaalaaminen.
- Vektorivarastot: Valitkaa pilvinatiivisia ja horisontaalisesti skaalautuvia vektoritietokantoja (esimerkiksi Pinecone, Weaviate tai Chroma hajautetussa tilassa).
- Perinteiset tietokannat: Ottakaa käyttöön luku-replikat ja sharding tai käyttäkää hallinnoituja tietokantapalveluita.
- API:t: Seuratkaa nopeusrajoituksia ja ottakaa käyttöön välimuisti tai eksponentiaalinen backoff.
Testaa skaalausosaamisesi
Mitkä seuraavista tekniikoista liittyvät ensisijaisesti tekoälyagenttijärjestelmien horisontaaliseen skaalaukseen?
Agenttien skaalaus: keskeiset opit
Tässä oppitunnissa tutustuimme tekoälyagenttiarkkitehtuurien skaalaamisen keskeisiin strategioihin. Käsittelimme vertikaalisen ja horisontaalisen skaalauksen eroja, kuormantasauksen merkitystä ja sitä, miten tilaton suunnittelu tukee skaalautuvuutta.
Tarkastelimme myös, miten kontitus (Docker) ja orkestrointi (Kubernetes) mahdollistavat tehokkaan skaalauksen, sekä asynkronisten jonojen käyttöä ja tietoriippuvuuksien skaalaamisen tarvetta. Näiden käsitteiden hallitseminen on välttämätöntä vankkojen ja tuotantokelpoisten tekoälyagenttijärjestelmien rakentamisessa.
Opi Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi
Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.
- Kurssit
- 12
- Oppitunnit
- 50
Usein kysytyt kysymykset
Onko oppitunti ”Agenttiarkkitehtuurien skaalaaminen” ilmainen?
Kyllä – oppitunnin ”Agenttiarkkitehtuurien skaalaaminen” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Mitä opin oppitunnilla ”Agenttiarkkitehtuurien skaalaaminen”?
Tutustukaa tekniikoihin ja huomioitaviin seikkoihin, jotka liittyvät AI-agenttijärjestelmien vaaka- ja pystysuuntaiseen skaalaamiseen kasvavan käyttäjämäärän tarpeisiin. Harjoittelet Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.
Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut-opiskelun?
Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 3/4.
Kuinka kauan ”Agenttiarkkitehtuurien skaalaaminen”-oppitunnin suorittaminen kestää?
Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.
Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut-oppitunnilla?
Kyllä. Jokainen Tekoälyagentit LangChainilla ja autonomiset työnkulut-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.
Kaikki tämän kurssin oppitunnit
- Agenttien käyttöönotto pilvialustoille
- Agentin tilan ja istuntojen hallinta
- Agenttiarkkitehtuurien skaalaaminen
- Rate limiting ja API-kiintiöiden hallinta