Pa Diptiman Raichaudhuri, Pwofesyonèl Devlopè Avoka nan Confluent Pa Diptiman Raichaudhuri, Pwofesyonèl Devlopè Avoka nan Confluent Ekip enjenyè eksperyans ak ajan AI nan yon vitès rapid. An reyalite, yon rechèch PwC dènye te jwenn ke % nan konpayi yo deja adopte ajan AI. Pou devlopè Python, chanjman sa a pa mande pou aprann yon pake konplètman nouvo. Microservices ki egziste ka modifye ak endpoints agantik, bati yon ajan AI se souvan "sèlman yon lòt Endpoints API" devlope ak zouti byen koni tankou FastAPI. Pa sèvi ak eksperyans ki deja egziste yo ak aritektur ki baze sou evènman ak Frameworks Pythonic, devlopè yo ka bloke kouch la ant pwosesis done tradisyonèl ak tan reyèl AI. 79 79 avèk orchestrator ajan, li devlope posib yo konbine repons ki sòti nan diferan invocations ajantik ak retounen yon sèl, konesans enteresan nan itilizatè a. Sa a reprezante yon chanjman soti nan senp syèk demann-respondans nan yon modèl kote microservices eterojèn echanj mesaj atravè aplikasyon enterprise miltip. Pou yon devlopè Python lè l sèvi avèk frameworks tankou FastAPI, tranzisyon sa a se san danje - orchestrator la senpleman vin yon pi sofistike "API endpoint" ki koordine flux done ant divès kalite ajan espesyalize. (MCP) te vin lang la de-facto nan chwa pou ajan AI. MCP ansanm ak modèl lang gwo (LLMs) tankou Claude, ChatGPT, oswa Gemini ka pran kesyon itilizatè kòm entèlijans lang natirèl ak chwazi seri a dwat nan zouti yo rele soti nan serveurs MCP. Sa a pwosesis travay senplike anpil interaksyon ajantik. Modèl Protocol konteks Modèl Protocol konteks Frameworks tankou FastMCP pèmèt devlopè Python yo byen vit bati zouti MCP determinist, se konsa ambiguïtè a nan LLMs eseye konprann enstriksyon itilizatè wo a se ranplase pa konpozan antrepriz pou jwenn konesans. FastMCP se yon framework nan chwa pou konvèti FastAPI ki baze sou REST API Endpoints nan MCP zouti apèl espesifikasyon. Pandan ke MCP abstrai zouti invoice yo endividyèl sou baz done ak APIs, ki egziste baz la kòd API Python bezwen modifye yo prezante sa yo endpoints invoice ajantik. Pou pwogrè pwodiksyon, asire w ke zouti a MCP eksakte se invoque, olye pou yo lis "tou zouti" ki souvan rezilta nan MCP " Pou workloads Streaming, se toujou framework a pi popilè nan streaming done sous louvri pou devlope microservices ki interaksyon ak evènman reyèl. Apache Kafka gen yon batay-teste Python SDK byen apwopriye pou bati microservices ki enkli Kafka manifakti yo ak Kafka konsomatè. Devlopè Python ka bati arsitèks evènman-pwopriye ak microservices fè echanj mesaj sou REST endpoints pandan y ap Kafka sove estriktire done. Kafka nan Apache Kafka nan Apache Pou enrichissement, agrégation ak transformation nan done streaming ki anbake nan Kafka, Apache Flink SQL bay yon modèl pwogramasyon byen koni. Avèk Flink SQL, reyèl-tèm ajan workflows enpòte règ yo bon jan kalite done ak transfere done nan vòl sou Kafka tèm yo. Sa a se yon etap enpòtan nan tout tiyo a done ak asire ke ajan ki envoye done downstream nan tiyo a gen done rich, net ak konfidansyèl. Imagine ke nou gen yon magazen radyo ki pran ak satisfè lòd yo. Pandan tan, done lòd istorik akumule, amelyore konpòtman achte kliyan ak note ki pwodwi vann vit, repete kliyan, ak ki gwoup laj lòd anvan yo pi plis. Konsèp ki soti nan done istorik sa a ede magazen an deside sou yon estrateji mwayen-pa-long-pousantaj pou prezante yon nouvo liy radyo ak plan deviz pou maksimize revni. An menm tan an, konpòtman kliyan achte nan tan reyèl reflete ki jan kliyan yo achte pwodwi yo kòm li rive. Konpòtman tan reyèl ede magazen an atraksyon achte repete ak up-vann ofri lè l sèvi avèk pwomosyon imedyatman. Suppose ke done istorik yo estoke kòm tab yo Apache Iceberg ak konpòtman an tan reyèl yo estoke sou Kafka. Konbine de sous sa yo ta bay magazen an akòz konpòtman achte nan tan reyèl, ki baze sou abitid ki sot pase. Pou fè sa, ajan AI ta dwe ekstrè enfòmasyon soti nan yon sistèm Analitik Analiz (OLAP) ak Apache Kafka. Pou ilistrasyon sa a, tanpri konsidere sistèm la OLAP ki konsiste de dosye .Parquet kenbe nan yon apache Iceberg Lakehouse ki se kesye pa DuckDB ak magazen kouri tan reyèl konsome soti nan Apache Kafka. De ajan AI, chak kesye lè l sèvi avèk DuckDB MCP ak Kafka MCP ta jwenn enfòmasyon ki nesesè. Yon ajan orchestrator AI ta konbine rezilta Nenpòt framework ajan tankou LangGraph oswa AWS Strands ka rele zouti sou sèvè yo MCP sa yo ak jwenn enfòmasyon ki nesesè yo. Anplis de framework ajan, yon òkestrateur ajan ka konbine repons yo soti nan sèvè sa yo MCP ak prezante detay inik sou magazen ak konsomatè achte konpòtman nan tan reyèl. Pou yon devlopè Python AI, etap an premye pou konsepsyon solisyon sa a ta dwe definisyon zouti yo FastMCP pou Kafka ak DuckDB MCP. Lè sa a, invocations ajan dwe bati, ki te swiv pa endpoints API ki ta pèmèt invokateurs angaje ak ajan sa yo. Etap la dènye ta dwe ajoute karakteristik observability ak evalye repons AI amelyore flux a ajan ak fè li konfyans. Evalyasyon nan repons final soti nan ajan kont estanda, konpòtman ak benchmarks rete yon etap enpòtan nan asire akseptabilite itilizatè a. Pandan ke pi fò nan enrichissement, netwaye ak agrégation nan done yo tan reyèl yo pral rive nan layer FlinkSQL, devlope zouti MCP ak layer invocation ta dwe sèlman enkli devlopman Python devlopè ki konnen Kafka ak Flink ka bati flòt travay ajantik tankou sa ki nan pi wo a pandan y ap travay nan teritwa a byen koni nan FastAPI, FastMCP ak frameworks ajantik sous louvri tankou LangGraph ak AWS Strands. Avèk kliyan Python modèn pou Kafka ak zouti rich nan alantou MCP ak ajan AI, li se posib yo prezante yon flòt travay ajantik nan microservices ki egziste nan aplikasyon enterprise. Pou devlopè Python modèn, wout la nan bati ajan AI sofistike pa mande pou yon revizyon arsitektyèl total. Pa konbine FastMCP pou MCP zouti detèminasyon, osi byen ke Apache Kafka ak Apache Flink SQL pou entegre done tan reyèl, ou ka asire ke ajan ou yo pote soti nan done san danje, konfyans. Si ou se lè l sèvi avèk LangGraph oswa AWS Strands, chanjman nan direksyon pou kouri a ajantik se esansyèlman yon evolisyon nan modèl microservices ou deja konnen. Pa trete ajan AI kòm yon extension nan Kafka ak Flink enfrastrikti egziste ou, ou ka ale soti nan senpleman transmèt done nan livrezon tan reyèl, entelijan. Chat ak Kafka ak Flink - Ajans AI ak Confluent MCP pou devlopè aplikasyon Python Kafka ak Flink soti nan perspektif la nan yon devlopè aplikasyon (150 mo) 
 
 
 
 
 Devlopè aplikasyon kreye microservices pou aplikasyon biznis, Kafka kòm estanda de-faktè pou stockage rezo Fasil yo sèvi ak kòm yon hub mesaj pou microservices pale ak youn ak lòt - kouto API <-> lòd kreye API <-> fidèl API <-> lòd satisfaksyon API elatriye Flink kreye done agrégées enrichie, transformé ak bon jan kalite segondè nan tèm Kafka Ki sa si yon ajan AI ta ka entegre nan microservices ?(150 mo) 
 
 
 
 Microservices pral toujou gen REST Endpoints Introduce '/chat' kòm chat ak ajan Endpoints lòt ta dwe bati logik biznis la ki pral pase nan `/chat/ kòm konteks MCP (Modèl Konteks Protokol) - lang nan ajan AI pale(200 mo) 
 
 
 Ekspoze Kafka ak Flink zouti nan MCP streamingable-http mòd transpò Agents yo pral introspekte ak dekouvri zouti ak pran èd nan LLM a pou matche kesyon itilizatè ak zouti espesifik la Retail Store konpòtman ajan - yon egzanp(400 mo) 
 
 
 
 
 
 Ekspliye konfigirasyon an - yon retailer aksepte lòd vit nan magazen yo Run Confluent MCP - dekri github repo nan mcp-confluent ak Kafka, Flink zouti espesifik Agent lis Kafka ak FLink zouti ak entwodiksyon lè l sèvi avèk èd nan LLM. Yon ajan reponn nan kesyon an "ki magazen te pran pi anplis lòd nan dènye 5 minit yo". Ajan an rele zouti yo MCP konsome mesaj Kafka ak reponn.

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

Odyo sa a pwodui nan lang orijinal istwa a!

Ki jan Python Devs ka bati ajan AI lè l sèvi avèk MCP, Kafka, ak Flink

About Author

KÒMANtè

KANDYE TAGS

ATIK SA A TE PREZANTE NAN

Related Stories

Upwork Freelancers Under BlackRock: The Masters of the Freelance Universe

Women in Cybersecurity with SheSec Pakistan on The HackerNoon Podcast

Meet the Writer: Vik Bogdanov, Tech Storyteller

Meet the Writer: HackerNoon's Contributor Konstantin Malkov - Product Manager

Upwork Freelancers Under BlackRock: The Masters of the Freelance Universe

Women in Cybersecurity with SheSec Pakistan on The HackerNoon Podcast

Meet the Writer: Vik Bogdanov, Tech Storyteller

Meet the Writer: HackerNoon's Contributor Konstantin Malkov - Product Manager

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps