РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЙ: PYDANTICAI ПЕРЕВОРАЧИВАЕТ ИГРУ!

Что если агент будет оценивать сам себя?

Вы когда-нибудь задумывались, как создать приложение, которое может улучшаться само по себе? История о том, как я познакомился с PydanticAI, возможно, поможет вам найти ответ. Эта платформа позволяет строить приложения, которые оценивают и корректируют себя на ходу. Интересно? Тогда поехали!

На пути к самоуверенным программам

Представьте, что программное обеспечение может проверять свою работу еще во время создания. Это возможно с framework PydanticAI, который поддерживает внедрение зависимостей. Когда я впервые попробовал его, то смог реализовать свои идеи в жизнь и создать приложения, которые учатся на своих ошибках.

Основные проблемы программистов

Создание приложений с использованием моделей машинного обучения (ML) связано с рядом сложностей. Например, непредсказуемость результатов моделирования и ограничения таких моделей, как GPT-4 или Claude. Каждая небольшая ошибка может повлиять на весь результат программы. А ведь технологии развиваются быстро, и каждое обновление приносит новые возможности. Но как успеть адаптироваться к изменениям и использовать все преимущества новых функций?

Как мы решаем эти проблемы?

Первое, что необходимо сделать, — это включить оценку результатов прямо в процесс разработки. Это поможет не бояться ошибок и вовремя их исправлять. Для этого существует метод «разработка, основанная на оценке» — он позволяет собирать данные об ошибках и укрощать их.

Второе — использование архитектуры агентов, которая поможет модели взаимодействовать с внешними сервисами. Решение этих проблем делает процесс разработки не только более управляемым, но и более продуктивным.

Используем инструменты наполовину!

Расскажу маленькую историю. Мы строим приложение, где нужно получить информацию о высоте горы. Сначала наше приложение спрашивало информацию у настоящего сервиса — Википедии. Но на этапе отладки было неудобно ждать каждого ответа. Тогда мы создали фальшивый сервис, который давал заблаговременно подготовленные ответы, ускорив наш процесс.

Недостатки, над которыми работаем

• Невозможность получить низкоуровневый доступ к модели для использования всех её возможностей.
• Нужно дважды создавать зависимости агента: настоящие и фальшивые, что неудобно.
• Отсутствие облачно-независимой логгирования, что иногда усложняет отладку.

Мы работаем над этими недостатками и в скором времени ожидаем их исправления. Ваши идеи и комментарии тоже будут полезны!

Попробуй сам!

Хочешь попробовать свои силы и создать своё приложение? У меня есть для тебя несколько шагов, с которых можно начать:

1. Запусти примеры на GitHub. Это поможет лучше понять работу PydanticAI.
2. Прочитай документацию PydanticAI, чтобы углубиться в технические детали.
3. Посмотри, как «зашить» workflow с помощью Mock-объектов здесь.

Что думаешь о таком подходе? Пора пробовать и оценивать результаты своими глазами!

Источник