U posljednjih nekoliko mjeseci puno sam radio na podizanju integracije AI agenata u moj SaaS proizvod na viši nivo. Bio je to veoma dug put, započet prije više od godinu dana prvim eksperimentima. Morao sam reći da razumijevanje svih pokretnih dijelova sistema vođenog umjetnom inteligencijom nije bilo lako. Kao PHP programer, imao sam dosta problema, uglavnom zato što PHP ekosistem za razvoj ove vrste „agentskih“ funkcija u postojeće aplikacije nije tako napredan i bogat kao što je to u drugim tehnologijama. Python i Javascript „voze autobus“, a očigledno je da drugi programeri koji rade sa različitim programskim jezicima kreiraju svoje artefakte kako bi dobili priliku da i oni započnu svoje putovanje. Prije šest mjeseci kada sam počeo raditi na ovom poglavlju uzeo sam u obzir neke pakete koji su privlačili pažnju poput ili . Iza ovih paketa je bilo dosta razvoja i oni su već implementirali mnogo stvari. Ali za moje potrebe imaju previše ozbiljne slabosti da bih razmotrio izgradnju temelja ovog poglavlja za moje poslovanje na ovim bibliotekama. Prism je isključivo za Laravel, tako da ste zaključani, a LLPhant ima mnogo različitih klasa i više liči na biblioteku nego na okvir. Takođe mu nedostaju funkcije kao što su memorija, istorija razgovora, vidljivost. LLPhant Prism Neodrživi put Od početka sam shvatio da ne mogu gledati druge programske jezike. Nije održivo. I siguran sam da je to isto za većinu programera koji su specijalizovani za određenu tehnologiju. Ako imate PHP aplikaciju, ne možete implementirati agenta u javascript ili Python, jer su im potrebni podaci i kontekst vaše aplikacije da generiraju svoju magiju. Prenos ovih podataka i konteksta na eksterni entitet napisan na drugom jeziku dovodi do mnogo dupliciranja koda ili tehničkih ograničenja koja takođe nisu održiva. Radoznao sam da vidim da li sam se samo ja borio ili su ova osećanja ista kao kod drugih PHP programera. Počeo sam da mislim da je alat koji sam kreirao za sebe zaista dobar, barem iz moje perspektive. Stoga sam odlučio da objavim ovaj interni alat kao projekat otvorenog koda: , okvir otvorenog koda za integraciju potpuno opremljenih AI agenata u vašu postojeću PHP aplikaciju. Neuron AI https://neuron.inspector.dev Zašto sam odlučio da bude otvorenog koda Putovanje koje bih želeo da istražim inspirisano je LangChainom, dajući ljudima moć da kreiraju agentske entitete u PHP aplikacijama, sa kompletnim alatima otvorenog koda. I pružite podršku i dugoročnu vidljivost zahvaljujući profesionalnoj usluzi praćenja i otklanjanja grešaka koju pokreće Inspector.dev U isto vrijeme vjerujem da zaista može pomoći PHP programerima da „skoče u AI sabirnicu“ sa jačim osnovama. Činilo mi se kao jasna prilika. Nadam se da vam može dati odgovore koje tražite kako biste nastavili sa pravljenjem sjajnog softvera sa vašim željenim programskim jezikom. Evo kako je sistem organizovan: Ključni koncepti Neuron AI je dizajniran da vam pruži kompletan set alata za implementaciju aplikacija vođenih veštačkom inteligencijom, što olakšava integraciju u vaš postojeći sistem. Većina komponenti Neuron AI okvira ne implementiraju aktivne konstruktore, one vam samo pružaju funkcije za implementaciju vašeg vlastitog agentskog ponašanja. Dvije najvažnije klase, i , dizajnirane su da se prošire kako bi kreirale vašu specifičnu implementaciju. Rijetko se koriste kao samostalni objekti. Agent RAG Ovo osigurava prenosivost implementacije vašeg agenta jer su svi pokretni dijelovi inkapsulirani u jedan entitet koji jednostavno možete pokrenuti gdje god želite u vašoj aplikaciji. namespace App\Agents; use NeuronAI\Agent; use NeuronAI\Providers\Anthropic; use NeuronAI\Tools\Tool; class SEOAgent extends Agent { public function provider(): AIProviderInterface { // return an AI provider instance (Anthropic, OpenAI, Mistral, etc.) return new Anthropic( key: 'ANTHROPIC_API_KEY', model: 'ANTHROPIC_MODEL', ); } public function instructions() { return "Act as an expert of SEO (Search Engine Optimization). ". "Your role is to analyze a text and provide suggestions on how the content can be improved to better rank on Google search."; } public function tools(): array { return [ Tool::make( "get_file_content", "Use the url to get the content in plain text." )->addProperty( new ToolPropertry( name: 'url', type: 'string', description: 'The URL of the article you want to analyze.', required: true ) )->setCallable(function (string $url) { return file_get_contents($url); }) ]; } } Razgovaraj sa agentom use NeuronAI\Chat\Messages\UserMessage; $response = SEOAgent::make($user) ->chat( new UserMessage("Give me your feedback about this article: https://inspector.dev/introduction-to-neuron-ai-create-full-featured-ai-agents-in-php/") ); echo $response->getContent(); // It seems like a good job has been done on the article, // however I can give you some tips to improve SEO:... Zavisnosti od paketa Namjerno smo odlučili izgraditi Neuron što je moguće slobodnije od vanjskih ovisnosti. Paket se isporučuje sa samo jednom zavisnošću: “guzzlehttp/guzzle”: “^7.0” Bez unošenja desetina zavisnosti unutar vaše aplikacije, ne rizikujete da ostanete bez Neurona ako trebate nadograditi svoju trenutnu arhitekturu, kao što je okvir web aplikacije (Laravel, Symfony, CodeIgniter, itd.) na noviju verziju, ili integrirati nove ovisnosti. Na osnovu našeg iskustva, loš lanac zavisnosti mogao bi biti vrlo neugodno iznenađenje kada bude prekasno. Već ste uložili mnogo truda da implementirate svoje AI interakcije, i odjednom je to postalo usko grlo jer zavisnosti onemogućavaju nadogradnju i razvoj ostatka vašeg sistema. Želimo da znate da sa Neuron AI to nije slučaj. Proširivost Svaka komponenta okvira zavisi od sopstvenog interfejsa. Ovo vam garantuje mogućnost da kreirate nove konkretne implementacije svake komponente za interakciju sa eksternim sistemima i da ih sa poverenjem prosledite vašim agentima. U dokumentaciji komponenti naći ćete namjenski odjeljak o tome kako implementirati novi, u osnovi proširujući njegovo sučelje. Želite li implementirati novi ili ? Pratite dokumentaciju i slobodno nam pošaljite PR sa svojim novim modulom. Biće nam drago da ih integrišemo kao deo okvira kako bismo osigurali podršku i održavanje prve strane. Vector Store Embeddings Provider Opservabilnost AI agenata Neuron je dizajniran sa ugrađenim sistemom kako bi vaš agent i RAG implementacije učinili vidljivim. Možete početi pratiti aktivnosti i učinak svojih agenata sa samo jednom linijom koda. Pogledajte namjenski odjeljak u . odjeljku za posmatranje Neuron AI Toolkit Da biste kreirali potpuno funkcionalan AI agent, morate učiniti da nekoliko stvari funkcionira zajedno. Osim LLM-a, morate stalno obrađivati podatke, kreirati i pohranjivati ugradnje kako biste svog agenta nahranili svježim informacijama. Projekat ima za cilj da pruži rešenja koja su laka za implementaciju i proširiti na sva ova područja. Šta je sljedeće nakon lansiranja U Inspectoru prihvaćamo organski rast. Stoga bismo željeli početi pomagati programerima da kreiraju svoje prve agente za otkrivanje rubnih slučajeva, novih potreba i očito ispravke grešaka. Već radimo sa našom internom bazom korisnika od +10.000 PHP programera koji upravo sada pokreću svoje agente i još se pojavljuju mnoge uzbudljive stvari. Stvarni slučajevi upotrebe bit će pokretač evolucije okvira, stoga ne ustručavajte se kontaktirati nas ako želite da steknete znanje iz našeg iskustva. Tu smo da pomognemo. Zaključak Ako vas vaši klijenti guraju da implementirate AI funkcije u svoju aplikaciju, isprobajte Neuron, potrebno je samo nekoliko redova koda za implementaciju vašeg prvog punomoćnog agenta. Hvala vam što ste pročitali ovaj članak, pozivam vas da me kontaktirate za sva pitanja, zanimljivosti ili samo da mi date svoje povratne informacije. A ako mislite da bi ovaj alat mogao biti koristan drugim PHP programerima, podijelite ga na svom blogu, društvenim medijima i YouTube kanalima. Saznajte više o inspektoru na web stranici: https://inspector.dev najbolji, Valerio
