Какво научих за изграждането на агент за Renovate config (като предпазлив скептик на AI)

Доста вероятно е да сте чували термина "AI Agent" или "Agentic", използван през последните няколко месеца, а за редица хора е възможно да сте използвали AI Agent преди. Аз съм a за AI и големи езикови модели (LLMs), така че не съм се втурнал твърде далеч в инструментите и работните потоци, както някои от моите колеги имат. Самопровъзгласяване на „предпазлив скептик“ В края на миналата година Томас Птакек написа Това ме накара да се интересувам от начина, по който работят. Трябва да напишете агент По-рано през 2025 г. прочетох Thorsten Ball и въпреки че не бях отишъл и го изпълних по стъпките на Торстен, бях малко изненадан от това колко просто изглеждаше. Как да си направим агент? Като възможност да "изрежа гумите" на това какви агенти са и как работят, оставих настрана няколко часа, за да видя как се изгражда един - и това ме избухна. Мислех, че е добра идея да споделим това с всички и да повторим как можете да получите нещо да работи бързо. Какво е реновиране? За тези, които не знаят, Renovate (известен още като Renovate CLI или Renovate) е проект с отворен код за автоматизиране на актуализациите на зависимостта в десетки мениджъри на пакети и екосистеми на пакети, 9 различни платформи (GitHub, GitLab, Azure DevOps и др.) и има поддръжка за настройване на поведението му, за да отговаря на това как искате актуализациите на зависимостта. Да реновираш Облачно хостваният репозиторий на Менд Renovate се използва от 1,3 млн. репозитории, а репозиторията Renovate CLI също се използва от милиони репозитории по самостоятелен начин. Какво е агент? Въпреки хип-хопа около това какви агенти всъщност са, открих За да сте красиви и гъвкави: Определение на Саймън Уилисън Агентът на LLM изпълнява инструменти в цикъл, за да постигне цел. Това отнема нашия LLM и му дава възможност да се обади на инструменти (известен още като "призив за инструменти"), които са му предоставени директно (като ние ще се прилагат сами) или чрез . Модел на контекстния протокол (MCP) Тъй като най-съвременните модели сега са обучени за "използване на инструменти", това означава, че можем да предоставим на модела инструмент и той ще разбере как да го нарече. Какво искаме да изградим? Мислех, че един добър начин да се изследва това би било да се научи LLM малко повече за това как да се изработи конфигурация Renovate. Тъй като Renovate се похвали с подкрепа за много екосистеми и има За да настроите поведението точно на това, което искате, има много различни възможности за конфигурация, които можете да добавите към вашия репозиторий. Няколко конфигурации LLM вече имат добро разбиране на конфигурацията на Renovate въз основа на техните данни за обучение и ако имат възможност да търсят в мрежата, нашата текуща документация, но може да не разполагат с точната документация за версията на Renovate, която използваме. Имаме жизнена общност и поради бързия характер на вноските в проекта, може да е трудно да се следват последните промени - дори за мен като един от поддържащите! Имайки това предвид, реших за следните характеристики, които исках от моя агент: Възможност за настройка на агента към конкретна версия Renovate Разбирането на функционалността, налична в тази версия Възможност за промяна на конфигурацията познаване на това, което е валидна конфигурация (използвайки renovate-config-validator, който се доставя като част от пакета Renovate npm) Възможността да се провери какво ще означават промените в конфигурацията, като се изпълнява обновяване и се потвърждава, че са настъпили очакваните промени, като се използва същият работен поток, който бих взел Изграждане на агента Създаване на основен входен ход Първо, много внимателно последвах постът на Торстен (и постът на Джефри Хънтли). ) за да получите основна обвивка на моя агент и да тича. семинар, базиран на блога За да се спася от необходимостта от създаване на отделен абонамент за Anthropic, направих няколко настройки, за да използвам нашата настройка на AWS Bedrock, и започнах да работя! Постът на Торстен е отличен, а стъпка по стъпка природата, съчетана с стила на писане, за който да сте ревниви, дава наистина добър пример за основите. Преподаване на агента как изглежда "валидната" конфигурация След като имах основна верига, работеща с минимален инструмент за четене на файлове, започнах да имам разговори, за да получа базисна информация за това, което моделът вече знаеше за конфигурацията Renovate. Забелязах, че някои от предложените конфигурации ще използват обезценени функции, които познавам като "потребител на мощност" на Renovate, но не всеки ще го направи, докато не изпълняват Renovate. Като бърза страна, поради непрекъснатото развитие на Renovate, понякога преименуваме или презареждаме съществуващите опции. За да промените конфигурацията, използвайте новото име на конфигурационното поле. Това се прилага и когато Renovate се изпълнява, за да не се принуждават потребителите незабавно да правят промени в конфигурационния файл - но също така се препоръчва да се ангажират с репозиторията. „Конфиг миграция“ Ремонтът има инструмент. които могат да докладват при използване на невалидна конфигурация, но могат също така да подчертават при използване на нещо обезвредено, което се нуждае от миграция на конфигурацията. renovate-config-validator Първият инструмент Renovate-y, който добавих към агента, беше , за да научите LLM как да се уверите, че той предоставя само валидна, мигрирана конфигурация. validate_config След като реализирах инструмента и го предоставих на LLM, видях, че LLM надеждно използва инструмента, но не изглежда да слуша предупрежденията за миграцията на конфиг. За да накарам агента да следва това по-ясно, се уверих, че моята система е включила: [...] Трябва да сте сигурни, че всяка конфигурация, която представяте, след това е валидирана от инструмент, и че всяка миграция на конфигурацията, предложена в отговора, е адаптирана - не оставяйте потребителите с конфигурация, която се нуждае от миграция! Валидиране / Config Валидиране / Config Не е изненадващо, че агентът се справя много по-добре и започва да връща конфигурацията в мигрираната форма. С тази функционалност на място, агентът вече е значително по-полезен, тъй като сега не може да "халюцинира" поле за конфигурация и да го върне на потребителя, тъй като ще го изпълни. , осъзнайте, че е върнал невалидна конфигурация и опитайте отново, докато не получим валидна конфигурация. validate_config Полиране на рендерирането на текста В този момент имахме агент, който можеше да започне да отговаря на някои разумни въпроси от мен и да осигури валидна конфигурация, и аз можех да започна да го използвам малко. LLMs до голяма степен отговарят на въпроси с Markdown, и въпреки че това е второ естество да се чете, бих предпочел да бъде рендериран Markdown, особено тъй като имаме много библиотеки, за да направим това! На този етап се интегрирах в Charm Bracelet's библиотека за възпроизвеждане на Markdown, което води до промяна от: Гламурът За най-красивата версия: Опаковане на инструменти Исках да бъда малко по-изричен относно версиите на Renovate, нейните инструменти и документация, но не можех да направя това толкова лесно, когато имах няколко версии на Renovate инсталирани на моята машина. За да опростим опаковката, в крайна сметка създадох леко изображение на Docker, което ще позволи на моя агент да: имат конкретна версия на обновен и обновен конфигурационен валидатор инсталиран Знайте коя версия на Renovate работи (и кажете на агента) да имате копие от доковете за тази версия, изтеглени Сега има експлицитна версия на Renovate, модифицирах моята система, за да кажа на агента, че: System: []anthropic.TextBlockParam{ // ... { Text: "Renovate is a fast-moving project, so you may know about outdated configuration at any time. You are currently running as Renovate " + a.meta.Version + ", which may not be the latest at this point in time. [config validation prompt as above]", } на Четене Docs Следващата логична стъпка би била LLM да може да използва документацията за дадена версия Renovate по подходящ начин и да може да задава заявки за примери за използване за различни конфигурации, за да подреди отговорите си. Въведена е A инструмент, който би върнал всички документи (~66 000 реда Markdown), което не е изненадващо не работи, защото LLMs имат ограничен набор от контекст (AKA им "контекст прозорец"), и хвърлянето, че много данни ще струва много пари, както и намаляване на контекста на разположение за обработка на останалата част от разговора. read_docs Дори гледайки , което вероятно ще бъде най-полезната страница от документи, която в момента е ~13k линии от Markdown, и затова трябваше да помисля за начин да разделям този файл по начин, който LLM би могъл да го усвои по-лесно. Документация за всички настройки на конфигурацията на хранилището Това е нещо, което все още не съм завършил, но беше интересно да помислим как да разделим големите файлове на по-малки размери, които ще работят по-добре за LLMs, а може би и за хората. Започнах с въвеждането на инструмент, който може да изброи всички файлове в директория (изтеглена от GitHub версия за Renovate), и след това можем да използваме да прочетете всеки отделен файл, въпреки че все още можем да ударим проблеми с дължината на контекста с някои файлове. list_docs docs read_file Реално се реновира Последната функция, която исках да реализирам, ще даде възможност да изпълнявам Renovate (в сух режим на изпълнение) и да валидирам дали промените, които агентът предлагаше, наистина ще работят. За да направя това като човек, бих управлявал Renovate в своята след това проверете дневниците, за да видите дали е направена съответната промяна. Дряново Дряново За щастие, на агента може да бъде казано да направи точно същото, с повикване на инструмент, , което ще изпълни Renovate CLI срещу локално копие на хранилище, въз основа на конфигурацията, която агентът предлага. run_renovate След като командата бъде завършена, агентът получава специална лог линия ( която предоставя информация около файловете, които Renovate е анализирал, и всички актуализации, открити, и е изключително полезна при дебютиране. packageFiles with updates Както откриваме, всеки нарастващ инструмент, предоставен на агента, го прави по-мощен и аз започнах да го виждам по-разумно в състояние да потвърди дали, т.е. добавянето на регекс, за да анализира Версия от a ще открие текущата версия и очакваните актуализации на версията. golangci-lint Makefile Все още не съм завършил настройката на системата, за да я науча точно на това, което търся, когато гледам през линиите на дневника, но е интересно колко много вече може да направи. Уроци научени Чрез този процес научих много повече за агентите и LLMs, и ме научи, че няма толкова много "магия", колкото понякога изглежда, и че може да бъде просто да се направи нещо интересно. Изненадващо ясен Бях изненадан да видя колко просто е да се стигне до минимална агентна верига (на базата на публикацията на Торстен) и след това как е само няколко стотин допълнителни линии на Go, за да стигнем до крайния резултат, като общо ~700 реда код. Разбирам, че много от работата се извършва от LLM под капака, но все още е впечатляващо! Увеличаването на сградата беше забавно Наистина се радвах да видя как постепенните промени като добавянето на нов инструмент или корекция на системата ще подобрят общата жизнеспособност на агента. Тъй като направих промени, рестартирах същите обаждания, за да почувствам разликата (като помня, че LLMs не са детерминистични). Получаването на UX правилно е по-лесно с специализиран агент Когато имате агент, който е специализиран в конкретни функции, можете по-лесно да контролирате как изглежда това. В моя случай, ние в голяма степен правим корекции на JSON файл, който се намира в репозитория, и да погледнем какво се променя Renovate CLI вижда след тези промени. Все още не съм завършил да го изпълнявам, но това, което наистина искам, е да имам страничен панел на интерфейса на агента, който показва текущата конфигурация Renovate, за която говорим в момента, така че тъй като се променя въз основа на обратната връзка на LLM, той се променя на потребителския интерфейс. Контекстът е труден Както бе отбелязано по-горе, опитвайки се да дъвчете размера на нашата документация с контекстния прозорец, който LLM има, е малко труден. Добавете това към факта, че някои от лог линиите на Renovate могат да бъдат особено дълги (особено в голямо хранилище) и след това имаме допълнителни места, където да обмислим как да ограничим използването на токените в даден момент. Също така открих, че въпреки че системата ми подтиква LLM към конкретно действие, основано на формулировката (т.е. в JSON Schema, използвана за дефиницията на даден инструмент), понякога трябва да подтичам по-тежко, т.е. Ако се надявам да тече с . can you lookup what updates are available --dry-run=lookup Това може да е MCP сървър. Тези от вас, които са по-познати с LLMs, агенти и Протокола за контекст на модела, ще са забелязали, че много от това всъщност не е специфично за агента и че самите инструменти могат да бъдат извлечени в MCP Server. Това е абсолютно планът, но за целите на този блог пост има смисъл да се покаже, че е по-лесно да се изпълни всичко в рамките на един агент, отколкото да се опитаме да добавим и MCP сървър, който трябва да взаимодейства. Сега имам още много да правя За съжаление, сега имам много други неща, които искам да направя с това! Също така разглеждам как това може да се използва за подобряване на собствения ми живот, като работя като мениджър на общността за обновяване, като отговарям на въпроси на потребителите. И пазете очите си, много искам да получа този Open Source'd, когато е на по-добро място. Заключението Като някой, който не е направил много с LLMs и агенти, открих, че е наистина отварящо око, за да видя колко просто може да бъде. Ще ви оставя още едно напомняне, че трябва да изградите агент. Джейми Танна Старши разработчик и ръководител на проекти с отворен код Джейми е поддръжник на Менд Реновиране, където той също държи ролята на мениджър на общността, така че вероятно ще го видите наоколо! поддържане на проекти с отворен код, за които може да сте чували през последното десетилетие, и сте прекарали последните ~ 5 години, работещи усилено в Управление на зависимостта и подпомагане на предприятията да доставят по-добър софтуер.