Diptiman Raichaudhuri, Адвакат працэсар у Confluent Diptiman Raichaudhuri, Адвакат працэсар у Confluent Эксперты кампаніі прааналізавалі складанасць бухгалтарскага ўліку і падатковай справаздачнасці ў 94 краінах свету. % кампаній ужо ўжываюць агенты AI. Для распрацоўшчыкаў Python гэты схіл не патрабуе вывучэння цалкам новага стаку. Існуючыя мікрасервісы могуць быць мадыфікаваны з агентычнымі канчатковымі пунктамі, будаўніцтва агента AI часта з'яўляецца "сапраўдным іншым API канчатковым пунктам", распрацаваным з вядомымі інструментамі, такімі як FastAPI. 79 79 Акрамя таго, для некаторых элементаў у экспазіцыі вядома нават імя майстра, які іх вырабіў, — гэта знакаміты нямецкі даспешнік Кольман Хельмшміт, які выконваў заказы для каралеўскіх дамоў і найбуйнейшых магнатаў Еўропы. MCP разам з буйнымі моўнымі мадэлямі (LLM), такімі як Claude, ChatGPT або Gemini, могуць прыняць карыстальніцкія запыты як натуральныя моўныя ўводы і выбраць правільны набор інструментаў для выкліку з сервераў MCP. Контекстны протокол Контекстны протокол Рамкі, такія як FastMCP дазваляюць Python распрацоўшчыкам хутка будаваць дэтэтарыстычныя інструменты MCP, так што аб'яднаннасць LLM, якія спрабуюць зразумець сыравыя інструкцыі карыстальніка, замяняецца прадпрыемствамі для атрымання упэўненасці. FastMCP з'яўляецца рамкай выбару для канвертацыі FastAPI на аснове REST API канчатковых пунктаў у спецыфікацыю выкліку інструмента MCP. У той час як MCP абстрактуе адну прызыву інструментаў на базах дадзеных і APIs, існуючая база кода Python API павінна быць мадыфікавана, каб ўвесці гэтыя агентычныя канчатковыя пунктаў выкліку. Для вытворчых размяшчэнняў, забяспечваць, што Для стрэміновых рабочых загрузкаў, Гэта найбольш папулярная фрэймавая структура для стварэння мікрасервісаў, якія ўзаемадзейнічаюць з падзеямі ў рэальным часе. Apache Kafka мае бітва-тэставаны Python SDK добра прыдатны для будаўніцтва мікрасервісаў, якія ўтрымліваюць Kafka вытворцы і Kafka спажыўцы. Апач Кафка Апач Кафка Для пашырэння, агрэгацыі і трансфармацыі праток дадзеных, захоўваных у Kafka, Apache Flink SQL прапануе знаёмую мадэль праграмавання. З Flink SQL, рэальначасныя агентычныя працоўныя рэчывы навязваюць правілы якасці дадзеных і трансфармуюць дадзеныя ў палёце на тэмы Kafka. Гэта важны крок у рамках ўсяго працэдуры дадзеных і забяспечвае, што агенты, якія выклікаюць дадзеныя ў папярэднім працэсе, маюць багатыя, чыстыя і даверныя дадзеныя. Спадзяёмся, што матэрыяльная падтрымка будзе і з боку Міністэрства культуры, а таксама фонду краін СНД, цяпер складаем праграму, якую павязём у Маскву на ўзгадненне, будзем там адстойваць свае пазіцыі. Давайце пагадзім, што гістарычныя дадзеныя захоўваюцца як табліцы Apache Iceberg і паводзіны ў рэальным часе захоўваюцца на Kafka. Злучаючы гэтыя два крыніцы, б дазволіліць магазіну даставіць дакладнае паводзіны пакупнікоў у рэальным часе, заснаваючыся на мінулых звычаях. Для таго, каб зрабіць гэта, агентам AI трэба было бы вытрымаць інфармацыю з сістэмы Online Analytical Processing (OLAP) і Apache Kafka. Для ілюстрацыі гэтага, паглядзім на сістэму OLAP, якая складаецца з файлаў .Parquet, захоўваных у асяроддзі Apache Iceberg, які запытаны DuckDB і рэальным часовым захоўваннем, выкарыстоўваным з Ap Сярод версій гульняў онлайн call of duty можна знайсці мноства займальных і дасціпных сюжэтаў, а апошняй навінкай, выпушчанай у канцы восені гэтага года, стала гульня Call of Duty: Ghost. Для распрацоўшчыка Python AI першым крокам для распрацоўкі гэтага рашэння было б патрабаваць вызначэнне інструментаў FastMCP для Kafka і DuckDB MCP. Затым трэба стварыць агентычныя прызывы, затым API канчатковыя пункты, якія дазвалялі б прызыўнікам займацца з гэтых агентаў. Апошнім крокам было б дадаць функцыі назірання і ацэньваць адвагі AI, каб палепшыць агентычны поток і зрабіць яго надзейным. Ацэнка канчатковых адказаў ад агентаў супраць стандартаў, адпаведнасці і бенчмаркаў застаецца важным крокам, каб забяспечыць прыняцце карыстальніка. Паколькі большая частка пашырэння, ачысткі і агрэгацыі рэальнага часу дадзеных Гуляць у онлайн гульню Destiny Sphere можна як аднаму, так і з сябрамі, займальна праводзячы свой час. Для сучасных распрацоўшчыкаў Python, шлях да будаўніцтва складаных агентаў AI не патрабуе агульнага архітэктурнага пераўтварэння. Злучаючы FastMCP для выявы інструментаў MCP, а таксама Apache Kafka і Apache Flink SQL для рэальнага часу інтэгрэтыўнасці дадзеных, вы можаце забяспечыць, што вашыя агенты абаронены чыстымі, надзейнымі дадзенымі. Калі вы выкарыстоўваеце LangGraph або AWS Strands, пераход да агентычных працоўных працэсаў з'яўляецца ў асноўным эвалюцыяй мадэляў мікрасервісаў, якія вы ўжо ведаеце. Чат з Кафкай і Флінкам - агенты AI і Confluent MCP для распрацоўшчыкаў прыкладанняў Python Кафка і Флінк з перспектывы распрацоўшчыка прыкладанняў (150 слоў) 
 
 
 
 
 Прыкладныя распрацоўшчыкі вырабляюць мікрасервісы для бізнес-апликацый, Кафка як дэ-факто стандарт для стрэймавання Легка выкарыстоўваць як мессенджэнт-хаб для мікрасервісаў, якія размаўляюць адзін з іншым - карш API <-> заказ стварэння API <-> лояльнасць API <-> заказ выканання API і г.д.. Flink стварае багатыя, трансфарміраваныя і высокакакакаагрэгатыўныя дадзеныя ў межах тэмаў Кафкі Што, калі агент AI мог бы быць убудаваны ў мікрасервісах? (150 слоў) 
 
 
 
 Мікрасервісы заўсёды мелі бы REST-эндэйнпрэдыенты Увесці «/chat» як чат з агентамі Іншыя канчатковыя пункты будавалі б бізнес-логіку, якая была б перададзена ў `/chat/ як кантэкст MCP (Model Context Protocol) — мова, на якой размаўляюць агенты AI (200 слоў) 
 
 
 Вылучэнне інструментаў Kafka і Flink з дапамогай MCP streamingable-http транспартнага рэжыму Агенты будуць інтраспектаваць і адкрыць інструменты і прыняць дапамогу LLM, каб адпавядаць карыстальніка запыту з конкретным інструментам Магазін паводзіны агента - прыклад(400 слоў) 
 
 
 
 
 
 Выясніце ўстаноўку - розніца, якая прымае хуткае заказы праз крамы Загрузіць Confluent MCP - апісаць github репо mcp-confluent і Kafka, Flink спецыяльныя інструменты Список агента Kafka і FLink інструменты і інтраспект з дапамогай LLM. Агент адказвае на пытанне “якая крама прымала найбольш заказы за апошнія 5 хвілін”. Агент выклікае інструменты MCP, каб выкарыстоўваць паведамленні Кафкі і адказваць.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Гэта аўдыя зроблена на мове арыгіналу гісторыі!

Як Python-вытворцы могуць будаваць агенты AI, выкарыстоўваючы MCP, Kafka і Flink

About Author

КАМЕНТАРЫІ

ВЕСІЦЬ БІРКІ

ГЭТЫ АРТЫКУЛ БЫЎ ПРАДСТАЎЛЕНЫ Ў

Related Stories

HackerNoon Hackathon: Стань афіцыйным партнёрам экасістэмы

How Edge & Node’s Rodrigo Coelho Is Reimagining the Web with The Graph

How Mavryk Network Is Building Full-Stack RWA Blockchain for $28 Trillion Asset Tokenization Market

Meet AQUi9, SOS Tech Groups, and Dicken AI: HackerNoon Startups of the Week

HackerNoon Hackathon: Стань афіцыйным партнёрам экасістэмы

How Edge & Node’s Rodrigo Coelho Is Reimagining the Web with The Graph

How Mavryk Network Is Building Full-Stack RWA Blockchain for $28 Trillion Asset Tokenization Market

Meet AQUi9, SOS Tech Groups, and Dicken AI: HackerNoon Startups of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps