Jest całkiem prawdopodobne, że słyszałeś termin "agent AI" lub "agent" używany w ostatnich miesiącach, a dla wielu osób możliwe jest, że wcześniej używałeś agenta AI. Jestem a o AI i dużych modelach językowych (LLM), więc nie zagłębiłem się zbyt daleko w narzędzia i przepływy pracy, jak niektórzy z moich kolegów. „Ostrzeżony sceptyk” Pod koniec ubiegłego roku Thomas Ptacek napisał Co zainspirowało mnie do odkrywania sposobu, w jaki działają. Musisz napisać agenta Na początku 2025 roku przeczytałem Thorsten Ball. i chociaż nie poszedłem i nie wdrożyłem go, idąc krokami Thorstena, byłem trochę zaskoczony tym, jak proste wydawało się. Jak zbudować agenta? Jako okazję, aby "spuścić opony" tego, czym są agenci i jak działają, odłożyłem kilka godzin, aby zobaczyć, jak buduje się jeden - i to mnie odetchnęło. Myślałem, że to dobry pomysł, aby podzielić się tym ze wszystkimi i powtórzyć, jak możesz szybko coś zrobić. Co to jest renowacja? Dla tych, którzy nie wiedzą, (aka Renovate CLI aka Renovate) jest projektem Open Source do automatyzacji aktualizacji zależności w dziesiątkach menedżerów pakietów i ekosystemów pakietów, 9 różnych platform (GitHub, GitLab, Azure DevOps i więcej) i oferuje wsparcie dla dostosowywania jego zachowania do tego, jak chcesz aktualizacji zależności. Mężczyzna odnowił Chmura Mend's Hosted Renovate jest używana przez 1,3 mln repozytoriów, a Renovate CLI jest również używany przez miliony repozytoriów w sposób samodzielnie hostowany. Czym jest agent? Pomimo buzzword hype wokół tego, co agenci rzeczywiście są, znalazłem Aby być pięknym i smacznym: Definicja Simon Willison Agent LLM uruchamia narzędzia w pętli, aby osiągnąć cel. To bierze nasz LLM i daje mu możliwość nazywania narzędzi (aka "rozmowy narzędzi"), które są do niego dostarczone bezpośrednio (jak będziemy wdrażać siebie) lub poprzez . Model protokołu kontekstowego (MCP) Ponieważ najnowocześniejsze modele są obecnie przeszkolone w zakresie „wzywania narzędzi”, oznacza to, że możemy zapewnić modelowi narzędzie i zrozumie, jak go nazwać. Co chcemy zbudować? Myślałem, że dobrym sposobem na zbadanie tego byłoby nauczenie LLM trochę więcej o tym, jak opracować konfigurację Renovate. Ponieważ Renovate oferuje wsparcie dla wielu ekosystemów i ma Aby dostosować zachowanie dokładnie do tego, czego chcesz, istnieje wiele różnych możliwości konfiguracji, które możesz dodać do swojego repozytorium. Kilka konfiguracji LLM mają już dobre zrozumienie konfiguracji Renovate na podstawie ich danych szkoleniowych, a jeśli mają możliwość wyszukiwania w Internecie, nasza aktualna dokumentacja, ale mogą nie mieć dokładnej dokumentacji dla wersji Renovate, której używamy. Mamy tętniącą życiem społeczność, a ze względu na szybki charakter wkładów do projektu, może być trudno nadążyć za najnowszymi zmianami - nawet dla mnie jako jednego z konserwatorów! Mając to na uwadze, zdecydowałem się na następujące cechy, których chciałem od mojego agenta: możliwość dostosowania agenta do określonej wersji Renovate Zrozumienie funkcjonalności dostępnej w tej wersji Możliwość zaproponowania zmian konfiguracji znajomość tego, co jest ważną konfiguracją (za pomocą renovate-config-validator, który jest dostarczany jako część pakietu Renovate npm) Możliwość sprawdzenia, co oznaczałyby zmiany konfiguracji, poprzez uruchomienie odświeżania i potwierdzenie, że nastąpiły oczekiwane zmiany, przy użyciu tego samego przepływu pracy Tworzenie agenta Tworzenie podstawowego obwodu wejściowego Na początek ściśle śledziłem post Thorstena (i Geoffrey Huntley’a). Aby uzyskać podstawową powłokę mojego agenta i biegać. Warsztaty, oparte na blogu Aby uchronić się przed koniecznością utworzenia oddzielnej subskrypcji Anthropic, zrobiłem kilka dostosowań do korzystania z naszej konfiguracji AWS Bedrock i byłem na bieżąco! Post Thorstena jest doskonały, a charakter krok po kroku, w połączeniu ze stylem pisania, którego można zazdrościć, daje naprawdę dobry wstęp do podstaw. Nauczanie agenta, jak wygląda „prawidłowy” konfigurator Gdy miałem podstawową obwódkę z minimalnym narzędziem read_file, zacząłem prowadzić rozmowy, aby uzyskać bazę tego, co model już wiedział o konfiguracji Renovate. Zauważyłem, że niektóre z proponowanych konfiguracji będą korzystać z funkcji zaniedbanych, które znam jako "użytkownika zasilania" Renovate, ale nie wszyscy to zrobią, dopóki nie uruchomią Renovate. W związku z ciągłym rozwojem Renovate czasami zmieniamy nazwę lub przekształcamy istniejące opcje. Aby zmienić konfigurację, to znaczy użyć nowej nazwy pola konfiguracyjnego. Jest to zarówno stosowane, gdy Renovate jest uruchamiany, aby nie zmusić użytkowników do natychmiastowego wprowadzania zmian w pliku konfiguracyjnym - ale sugeruje się również, aby być zaangażowanym w repozytorium. „Migracja konfig” Renovate ma narzędzie, które mogą zarówno zgłaszać podczas korzystania z nieprawidłowej konfiguracji, ale mogą również podkreślać podczas korzystania z czegoś zaniedbanego, które wymaga migracji konfiguracji. renovate-config-validator Moje pierwsze narzędzie Renovate-y, które miałem zamiar dodać do agenta, było , aby nauczyć LLM, jak upewnić się, że zapewnia tylko ważną, przeniesioną konfigurację. validate_config Po wdrożeniu narzędzia i dostarczeniu go do LLM, widziałem, że LLM niezawodnie używa narzędzia, ale nie zdawało się słuchać ostrzeżeń dotyczących migracji konfiguracji. Aby skłonić agenta do śledzenia tego bardziej wyraźnie, upewniłem się, że mój polecenie systemu zawiera: [...] Powinieneś upewnić się, że każda konfiguracja, którą prezentujesz, jest następnie zatwierdzona przez narzędzie, i że każda migracja konfiguracji sugerowana w odpowiedzi jest dostosowana - nie zostawiaj użytkowników z konfiguracją, która wymaga migracji! Użytkownik_config Użytkownik_config Nic dziwnego, że agent stał się o wiele lepszy i zaczął zwracać konfigurację w migrowanej formie 🎉 Dzięki tej funkcjonalności agent był już znacznie bardziej przydatny, ponieważ nie mógł teraz "halucynować" pola konfiguracji i zwrócić go użytkownikowi, ponieważ prowadziłby go przez , zdajemy sobie sprawę, że zwróciła nieprawidłową konfigurację i spróbuj ponownie, dopóki nie uzyskamy prawidłowej konfiguracji. validate_config Polowanie tekstu renderującego W tym momencie mieliśmy agenta, który mógłby zacząć odpowiadać na kilka rozsądnych pytań ode mnie i zapewnić ważną konfigurację, a ja mogłem zacząć go używać trochę. LLM w dużej mierze odpowiada na pytania z Markdown, i chociaż jest to drugiego rodzaju do czytania, wolę, aby był renderowany Markdown, zwłaszcza, że mamy wiele bibliotek, aby to zrobić! W tym momencie zintegrowałem się z Charm Bracelet's biblioteki, aby wyświetlić Markdown, co powoduje zmianę z: Glamurów Do najpiękniejszej wersji: Pakowanie narzędzi Chciałem być trochę bardziej wyraźny o wersjach Renovate, jego narzędzi i dokumentacji, ale nie mogłem tak łatwo zrobić, gdy miałem kilka wersji Renovate zainstalowanych na mojej maszynie. Aby uprościć opakowanie, stworzyłem lekki obraz Docker, który pozwoliłby mojemu agentowi: posiadają określoną wersję odnowionego i zainstalowanego odnowionego-config-validator wiedzieć, jaką wersję programu Renovate używamy (i powiedzieć agentowi) mieć kopię dokumentów dla tej wersji pobranej Teraz istnieje wyraźna wersja odświeżania, zmieniłem polecenie systemu, aby powiedzieć agentowi, że: 		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]",
			}
 Czytanie docs Następnym logicznym krokiem byłoby umożliwienie LLM odpowiedniego wykorzystania dokumentacji dla danej wersji Renovate i umożliwienie zapytania przykładów użytkowania dla różnych konfiguracji w celu dostosowania jej odpowiedzi. Wdrożyłem a narzędzie, które zwróciłoby wszystkie dokumenty (~66k linii Markdown), które niespodziewanie nie zadziałały, ponieważ LLM mają ograniczony zestaw kontekstu (AKA ich "okno kontekstu"), i rzucanie, że wiele danych będzie kosztować dużo pieniędzy, a także zmniejszając kontekst dostępny do przetwarzania reszty rozmowy. read_docs Nawet patrząc na , która prawdopodobnie byłaby najbardziej przydatną stroną dokumentów, która była obecnie ~13k linii Markdown, więc musiałem rozważyć sposób podziału tego pliku w taki sposób, że LLM mógłby go łatwiej trawić. dokumentacja dla wszystkich ustawień konfiguracji repozytorium Jest to jeden, którego jeszcze nie skończyłem rozwiązywać, ale było interesujące rozważyć, jak podzielić duże pliki na mniejsze rozmiary, które będą działać lepiej dla LLM, a prawdopodobnie także ludzi. Zaczęłam od wprowadzenia do narzędzie, które może wymienić wszystkie pliki w katalog (pobrany z wersji GitHub dla programu Renovate), a następnie możemy użyć aby odczytać każdy poszczególny plik, chociaż nadal możemy napotkać problemy z długością kontekstu z niektórymi plikami docs. list_docs docs read_file Rzeczywiście przebudowany Ostatnią funkcją, którą chciałem wdrożyć, byłaby możliwość uruchomienia programu Renovate (w trybie suchej pracy) i zweryfikowania, czy zmiany, które proponuje agent, rzeczywiście działają. Aby to zrobić jako człowiek, uruchomiłbym Renovate w jego trybu, a następnie sprawdzić dzienniki, aby sprawdzić, czy dokonano odpowiedniej zmiany. Drążek Drążek Na szczęście agentowi można powiedzieć, aby zrobił dokładnie to samo, za pomocą połączenia narzędzi, , który wykonałby Renovate CLI przeciwko lokalnej kopii repozytorium, w oparciu o konfigurację, którą agent sugeruje. run_renovate Po zakończeniu polecenia agent otrzymuje specjalną linię dziennika ( który dostarcza informacji na temat plików, które odświeżył, i wszelkich wykrytych aktualizacji, i jest niezwykle przydatny podczas usuwania błędów. packageFiles with updates Jak odkryliśmy, każde narzędzie, które jest dostarczane do agenta, sprawia, że jest bardziej potężne, i zacząłem widzieć, że jest bardziej rozsądnie w stanie potwierdzić, czy, tj. dodając regex do analizy Wersja z A W rzeczywistości będzie wykrywać bieżącą wersję i aktualne aktualizacje wersji. golangci-lint Makefile Jeszcze nie skończyłem dostosowywania polecenia systemu, aby nauczyć go dokładnie tego, czego szukam, gdy patrzę przez linie dziennika, ale jest to interesujące, jak wiele może już zrobić. Lekcje nauczone Poprzez ten proces dowiedziałem się dużo więcej o agentach i LLM, i nauczyłem się, że nie ma tak wiele "magii", jak się czasami wydaje, i że może to być proste, aby zrobić coś ciekawego. Zaskakująco prosto Byłem zaskoczony, gdy zobaczyłem, jak łatwo było dostać się do minimalnego łańcucha agentów (na podstawie postu Thorstena), a następnie jak to było tylko kilka setek dodatkowych linii Go, aby dostać się do końcowego wyniku, łącznie ~700 linii kodu. Zdaję sobie sprawę, że wiele pracy jest wykonywane przez LLM pod kapturem, ale nadal jest imponujące! Wzrost budynku był zabawny Naprawdę cieszyłem się, widząc, jak stopniowe zmiany, takie jak dodanie nowego narzędzia lub dostosowanie do polecenia systemu, poprawiły ogólną opłacalność agenta. Gdy dokonałem zmian, ponownie uruchomiłem te same wskazówki, aby poczuć różnicę (pomimo że zapamiętywanie LLM nie jest deterministyczne). Uzyskiwanie właściwego UX jest łatwiejsze z wyspecjalizowanym agentem Kiedy masz agenta, który specjalizuje się w określonych funkcjach, możesz łatwiej kontrolować, jak to wygląda. W moim przypadku, w dużej mierze robimy dostosowania do pliku JSON, który znajduje się w repozytorium, i patrząc na to, co zmienia Renovate CLI widzi po tych zmianach. Jeszcze nie skończyłem go wdrażać, ale to, co naprawdę chcę, to mieć panel boczny na interfejsie agenta, który pokazuje bieżącą konfigurację Renovate, o której obecnie mówimy, więc zmienia się w oparciu o opinie LLM, zmienia się na interfejsie użytkownika. Kontekst jest trudny Jak już wspomniano powyżej, próba łączenia rozmiaru naszej dokumentacji z oknem kontekstowym, który ma LLM, była trochę kłopotliwa. Dodaj to do faktu, że niektóre z linii dzienników Renovate mogą być szczególnie długie (zwłaszcza w dużym repozytorium), a następnie mamy dodatkowe miejsca, aby rozważyć, jak ograniczyć użycie tokenów w danym momencie. Zauważyłem również, że chociaż moja prośba o system skłania LLM do określonego działania opartego na sformułowaniu (tj. w schemacie JSON używanym do definicji danego narzędzia), czasami muszę skusić się ciężej, tzn. Jeśli spodziewam się, że biegnie z . can you lookup what updates are available --dry-run=lookup Może to być serwer MCP Ci z was, którzy są bardziej zaznajomieni z LLM, agentami i protokołem modelu kontekstu, zauważyli, że wiele z nich nie jest w rzeczywistości specyficznych dla agentów i że same narzędzia mogą zostać wydobyte na serwerze MCP. To jest absolutnie plan, ale dla celów tego posta na blogu miało sens pokazać, że łatwiej było wdrożyć to wszystko w ramach jednego agenta, niż próbować również dodać serwer MCP, który potrzebował interakcji. Teraz mam dużo więcej do zrobienia Niestety, mam teraz wiele innych rzeczy, które chcę z tym zrobić! Patrzę również na to, jak można to wykorzystać do poprawy własnego życia, pracując jako Menedżer społeczności Renovate, odpowiadając na pytania użytkowników. I trzymajcie oczy wykończone, bardzo chcę dostać ten Open Source'd, gdy jest w lepszym miejscu. konkluzji Jako ktoś, kto nie zrobił wiele z LLM i agentami, znalazłem to naprawdę otwierające oczy, aby zobaczyć, jak proste może to być. Zostanę z kolejnym przypomnieniem, że powinieneś zbudować agenta. Jamie Tanna Senior deweloper i projektant open source Jamie jest konserwatorem Mend Renovate, gdzie również pełni rolę menedżera społeczności, więc prawdopodobnie go zobaczysz! Utrzymanie projektów Open Source, o których słyszałeś przez ostatnią dekadę, a przez ostatnie ~ 5 lat ciężko pracowałeś zarządzanie uzależnieniami i pomaganie firmom w dostarczaniu lepszego oprogramowania.

Ten dźwięk jest produkowany w oryginalnym języku historii!

Czego nauczyłem się budując agenta do renowacji konfiguracji (jako ostrożny sceptyk AI)

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

Meet Sekurno: HackerNoon Company of the Week

Meet Confluent: HackerNoon Company of the Week

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Everything You Need to Know About HackerNoon’s Proof of Usefulness Hackathon

Meet Sekurno: HackerNoon Company of the Week

Meet Confluent: HackerNoon Company of the Week

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Everything You Need to Know About HackerNoon’s Proof of Usefulness Hackathon

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps