Как создать полностью интерактивную, реактивную и динамичную панель мониторинга на основе терминала с помощью Textual?

от

В этом руководстве мы создадим продвинутую интерактивную панель с помощью Textual и рассмотрим, как интерфейсы, ориентированные на терминал, могут быть такими же выразительными и динамичными, как современные веб-панели.

По мере написания и выполнения каждого фрагмента мы будем активно конструировать интерфейс по частям: виджеты, макеты, реактивное состояние и потоки событий, чтобы увидеть, как Textual ведёт себя как живой пользовательский интерфейс прямо в Google Colab.

К концу мы заметим, как естественно можно сочетать таблицы, деревья, формы и индикаторы прогресса в целостное приложение, которое работает быстро, чисто и отзывчиво.

Импорт компонентов

Мы устанавливаем среду и импортируем все необходимые компоненты для создания нашего приложения Textual. При определении виджета StatsCard мы создаём повторно используемый компонент, который реагирует на изменения значения и автоматически обновляет себя.

«`python
from textual.app import App, ComposeResult
from textual.containers import Container, Horizontal, Vertical
from textual.widgets import (
Header, Footer, Button, DataTable, Static, Input,
Label, ProgressBar, Tree, Select
)
from textual.reactive import reactive
from textual import on
from datetime import datetime
import random

class StatsCard(Static):
value = reactive(0)

def init(self, title: str, args, *kwargs):
super().init(args, *kwargs)
self.title = title

def compose(self) -> ComposeResult:
yield Label(self.title)
yield Label(str(self.value), id=»stat-value»)

def watchvalue(self, newvalue: int) -> None:
if self.is_mounted:
try:
self.queryone(«#stat-value», Label).update(str(newvalue))
except Exception:
pass
«`

Определение DataDashboard

Мы определяем класс DataDashboard и настраиваем глобальные стили, ключевые привязки и реактивные атрибуты. Мы решаем, как приложение должно выглядеть и вести себя сверху, что даёт нам полный контроль над темами и интерактивностью.

«`python
class DataDashboard(App):
CSS = «»»
Screen { background: $surface; }
#main-container { height: 100%; padding: 1; }
#stats-row { height: auto; margin-bottom: 1; }
StatsCard { border: solid $primary; height: 5; padding: 1; margin-right: 1; width: 1fr; }
#stat-value { text-style: bold; color: $accent; content-align: center middle; }
#control-panel { height: 12; border: solid $secondary; padding: 1; margin-bottom: 1; }
#data-section { height: 1fr; }
#left-panel { width: 30; border: solid $secondary; padding: 1; margin-right: 1; }
DataTable { height: 100%; border: solid $primary; }
Input { margin: 1 0; }
Button { margin: 1 1 1 0; }
ProgressBar { margin: 1 0; }
«»»

BINDINGS = [
(«d», «toggle_dark», «Toggle Dark Mode»),
(«q», «quit», «Quit»),
(«a», «add_row», «Add Row»),
(«c», «clear_table», «Clear Table»),
]

total_rows = reactive(0)
total_sales = reactive(0)
avg_rating = reactive(0.0)
«`

Архитектура AI-агентов в 2025 году

В 2025 году создание AI-агента в основном означает выбор архитектуры агента: как организуются и координируются восприятие, память, обучение, планирование и действия.

Существует пять конкретных архитектур:

1. Иерархический когнитивный агент (Hierarchical Cognitive Agent) — централизованная, многоуровневая архитектура.
2. Агент на основе роевого интеллекта (Swarm Intelligence Agent) — децентрализованная, многоагентная архитектура.
3. Метаобучающийся агент (Meta Learning Agent) — одиночный агент с двумя петлями обучения.
4. Самоорганизующийся модульный агент (Self Organizing Modular Agent) — архитектура с оркестрацией модулей.
5. Эволюционный учебный агент (Evolutionary Curriculum Agent) — популяционная архитектура.

Каждая архитектура имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор зависит от конкретных требований и ограничений проекта.

Сравнение архитектур

| Архитектура | Топология управления | Фокус обучения | Типичные случаи использования |
| — | — | — | — |
| Иерархический когнитивный агент | Централизованная, многоуровневая | Специфическое управление и планирование на уровне слоёв | Робототехника, промышленная автоматизация, планирование миссий |
| Агент на основе роевого интеллекта | Децентрализованная, многоагентная | Локальные правила, эмерджентное глобальное поведение | Дрон-флоты, логистика, симуляция толпы и трафика |
| Метаобучающийся агент | Одиночный агент, две петли | Обучение для обучения по задачам | Персонализация, AutoML, адаптивное управление |
| Самоорганизующийся модульный агент | Оркестрованные модули | Динамическая маршрутизация по инструментам и моделям | Стеки LLM-агентов, корпоративные ко-пилоты, системы workflow |
| Эволюционный учебный агент | Популяционная | Учебная программа плюс эволюционный поиск | Многоагентный RL, игровой ИИ, обнаружение стратегий |

Иерархический когнитивный агент

Архитектурный паттерн

Иерархический когнитивный агент разделяет интеллект на слои с разными временными масштабами и уровнями абстракции:

  • Реактивный слой: низкоуровневый, управление в реальном времени.

  • Делиберативный слой: оценка состояния, символическое или численное планирование.

  • Метакогнитивный слой: долгосрочное управление целями, выбор политики, мониторинг и адаптация стратегий.

Сильные стороны

  • Разделение временных масштабов: быстрая критически важная логика остаётся в реактивном слое, дорогостоящее планирование и рассуждения происходят выше.

  • Явные интерфейсы управления: границы между слоями можно задавать, регистрировать и проверять, что важно в регулируемых областях, таких как медицина и промышленная робототехника.

  • Хорошее соответствие структурированным задачам: проекты с чёткими фазами, например навигация, манипуляция, стыковка, естественно вписываются в иерархические политики.

Ограничения

  • Стоимость разработки: необходимо определить промежуточные представления между слоями и поддерживать их по мере развития задач и сред.

  • Централизованное предположение об одном агенте: архитектура нацелена на одного агента, действующего в среде, поэтому масштабирование на большие флоты требует дополнительного координационного слоя.

  • Риск несоответствия между слоями: если абстракция на уровне обдумывания расходится с реальными сенсомоторными реалиями, планировочные решения могут стать хрупкими.

Где используется?

  • Мобильные роботы и сервисные роботы, которые должны координировать планирование движения с логикой миссии.

  • Системы промышленной автоматизации, где существует чёткая иерархия от управления на уровне ПЛК до планирования и диспетчеризации.

Swarm Intelligence Agent

Архитектурный паттерн

Агент на основе роевого интеллекта заменяет один сложный контроллер множеством простых агентов:

  • Каждый агент запускает свой собственный цикл «ощущение, решение, действие».

  • Коммуникация локальная, через прямые сообщения или общие сигналы, такие как поля или карты феромонов.

  • Глобальное поведение возникает из повторяющихся локальных обновлений по всему рою.

Сильные стороны

  • Масштабируемость и надёжность: децентрализованное управление позволяет создавать большие популяции.

  • Естественное соответствие пространственным задачам: охват, поиск, патрулирование, мониторинг и маршрутизация хорошо соответствуют локально взаимодействующим агентам.

  • Хорошее поведение в неопределённых средах: рои могут адаптироваться, поскольку отдельные агенты ощущают изменения и распространяют свои ответы.

Ограничения

  • Более сложные формальные гарантии: сложнее предоставить аналитические доказательства безопасности и сходимости для эмерджентного поведения по сравнению с централизованно планируемыми системами.

  • Сложность отладки: нежелательные эффекты могут возникать из-за взаимодействия множества локальных правил неочевидным образом.

  • Коммуникационные узкие места: плотная коммуникация может вызвать проблемы с пропускной способностью или конкуренцией, особенно в физических роях, таких как дроны.

Где используется?

  • Дрон-флоты для координации полёта, охвата и разведки, где локальное уклонение от столкновений и консенсус заменяют централизованный контроль.

  • Моделирование трафика, логистики и толпы, где распределённые агенты представляют транспортные средства или людей.

  • Многороботные системы в складах и мониторинге окружающей среды.

Meta Learning Agent

Архитектурный паттерн

Метаобучающийся агент разделяет обучение по задачам от обучения тому, как учиться.

  • Внутренняя петля: изучает политику или модель для конкретной задачи, например классификации, прогнозирования или управления.

  • Внешняя петля: настраивает, как внутренняя петля учится, включая инициализацию, правила обновления, архитектуры или метапараметры, на основе производительности.

Сильные стороны

  • Быстрая адаптация: после метаобучения агент может адаптироваться к новым задачам или пользователям с несколькими шагами внутренней оптимизации.

  • Эффективное использование опыта: знания о том, как структурированы задачи, фиксируются во внешней петле, улучшая эффективность выборки по связанным задачам.

  • Гибкая реализация: внешняя петля может оптимизировать гиперпараметры, архитектуры или даже правила обучения.

Ограничения

  • Стоимость обучения: две вложенные петли вычислительно затратны и требуют тщательной настройки, чтобы оставаться стабильными.

  • Предположения о распределении задач: метаобучение обычно предполагает, что будущие задачи напоминают обучающее распределение.

  • Комплексная оценка: необходимо измерять как скорость адаптации, так и конечную производительность, что усложняет бенчмаркинг.

Где используется?

  • Персонализированные помощники и агенты данных, которые адаптируются к стилю пользователя или доменным специфическим шаблонам, используя метаобученные правила инициализации и адаптации.

  • Фреймворки AutoML, которые встраивают RL или поиск во внешнюю петлю, которая настраивает архитектуры и внутренние процессы обучения.

  • Адаптивное управление и робототехника, где контроллеры должны адаптироваться к изменениям в динамике или параметрах задачи.

Самоорганизующийся модульный агент

Архитектурный паттерн

Самоорганизующийся модульный агент построен из модулей, а не из единой монолитной политики:

  • Модули для восприятия, такие как зрение, текст или синтаксические анализаторы структурированных данных.

  • Модули для памяти, такие как векторные хранилища, реляционные хранилища или эпизодические журналы.

  • Модули для рассуждений, такие как LLM, символические движки или решатели.

  • Модули для действий, такие как инструменты, API, актуаторы.

Сильные стороны

  • Композируемость: новые инструменты или модели можно вставлять в виде модулей без переобучения всего агента, при условии совместимости интерфейсов.

  • Задачи специфического выполнения: агент может переконфигурировать себя в разные конвейеры, например, поиск плюс синтез или планирование плюс выполнение действий.

  • Операционное выравнивание: модули могут быть развёрнуты как независимые сервисы с собственным масштабированием и мониторингом.

Ограничения

  • Сложность оркестровки: оркестратору необходимо поддерживать модель возможностей модулей, профили затрат и политики маршрутизации, которая усложняется с ростом библиотеки модулей.

  • Задержка: каждый вызов модуля вводит сетевые и процессорные накладные расходы, поэтому наивные композиции могут быть медленными.

  • Согласованность состояния: разные модули могут иметь разные представления о мире; без явной синхронизации это может привести к несогласованному поведению.

Где используется?

  • LLM-ко-пилоты и помощники, которые сочетают поиск, структурированное использование инструментов, просмотр, выполнение кода и корпоративные API.

  • Платформы корпоративных агентов, которые оборачивают существующие системы, такие как CRM, тикетинг, аналитика, в вызываемые модули навыков под одним агентским интерфейсом.

  • Исследовательские системы, которые сочетают модели восприятия, планировщики и низкоуровневые контроллеры модульным способом.

Эволюционный учебный агент

Архитектурный паттерн

Эволюционный учебный агент использует популяционный поиск в сочетании с обучением по учебной программе.

  • Популяционный пул: несколько экземпляров агента с разными параметрами, архитектурами или историей обучения работают параллельно.

  • Цикл отбора: агенты оцениваются, лучшие исполнители сохраняются, копируются и мутируются, более слабые отбрасываются.

  • Механизм учебной программы: среда или сложность задачи корректируются на основе показателей успешности для поддержания полезного уровня сложности.

Сильные стороны

  • Открытое улучшение: пока учебная программа может генерировать новые задачи, популяции могут продолжать адаптироваться и открывать новые стратегии.

  • Разнообразие поведения: эволюционный поиск поощряет множество ниш решений, а не один оптимум.

  • Хорошее соответствие многоагентным играм и RL: коэволюция и популяционные учебные программы были эффективны для масштабирования многоагентных систем в стратегических средах.

Ограничения

  • Высокие вычислительные и инфраструктурные требования: оценка больших популяций при изменении задач требует значительных ресурсов.

  • Чувствительность к вознаграждению и дизайну учебной программы: плохо выбранные сигналы пригодности или учебные программы могут создавать дегенеративные или эксплуататорские стратегии.

  • Низкая интерпретируемость: политики, обнаруженные с помощью эволюции и учебной программы, могут быть сложнее для интерпретации, чем те, которые получены с помощью стандартного обучения с учителем.

Где используется?

  • Игровые и симуляционные среды, где агенты должны открывать надёжные стратегии при наличии множества взаимодействующих агентов.

  • Масштабирование многоагентного RL, где стандартные алгоритмы сталкиваются с трудностями при увеличении количества агентов.

  • Открытые исследовательские настройки, которые исследуют эмерджентное поведение.

1. Какие компоненты используются для создания интерактивного приложения с помощью Textual?

В статье перечислены следующие компоненты для создания интерактивного приложения с помощью Textual:
* `Header`, `Footer`, `Button`, `DataTable`, `Static`, `Input`, `Label`, `ProgressBar`, `Tree`, `Select` для виджетов;
* `App`, `ComposeResult`, `Container`, `Horizontal`, `Vertical` для контейнеров;
* `reactive` для реактивного состояния;
* `on` для потоков событий.

2. Какие архитектуры AI-агентов существуют и в чём их основные отличия?

В статье описаны пять архитектур AI-агентов:
* Иерархический когнитивный агент — централизованная, многоуровневая архитектура.
* Агент на основе роевого интеллекта — децентрализованная, многоагентная архитектура.
* Метаобучающийся агент — одиночный агент с двумя петлями обучения.
* Самоорганизующийся модульный агент — архитектура с оркестрацией модулей.
* Эволюционный учебный агент — популяционная архитектура.

Основные отличия заключаются в топологии управления, фокусе обучения, типичных случаях использования и других характеристиках.

3. Какие сильные и слабые стороны у иерархического когнитивного агента?

Сильные стороны:
* Разделение временных масштабов: быстрая критически важная логика остаётся в реактивном слое, дорогостоящее планирование и рассуждения происходят выше.
* Явные интерфейсы управления: границы между слоями можно задавать, регистрировать и проверять, что важно в регулируемых областях, таких как медицина и промышленная робототехника.
* Хорошее соответствие структурированным задачам: проекты с чёткими фазами, например навигация, манипуляция, стыковка, естественно вписываются в иерархические политики.

Ограничения:
* Стоимость разработки: необходимо определить промежуточные представления между слоями и поддерживать их по мере развития задач и сред.
* Централизованное предположение об одном агенте: архитектура нацелена на одного агента, действующего в среде, поэтому масштабирование на большие флоты требует дополнительного координационного слоя.
* Риск несоответствия между слоями: если абстракция на уровне обдумывания расходится с реальными сенсомоторными реалиями, планировочные решения могут стать хрупкими.

4. Какие сильные и слабые стороны у агента на основе роевого интеллекта?

Сильные стороны:
* Масштабируемость и надёжность: децентрализованное управление позволяет создавать большие популяции.
* Естественное соответствие пространственным задачам: охват, поиск, патрулирование, мониторинг и маршрутизация хорошо соответствуют локально взаимодействующим агентам.
* Хорошее поведение в неопределённых средах: рои могут адаптироваться, поскольку отдельные агенты ощущают изменения и распространяют свои ответы.

Ограничения:
* Более сложные формальные гарантии: сложнее предоставить аналитические доказательства безопасности и сходимости для эмерджентного поведения по сравнению с централизованно планируемыми системами.
* Сложность отладки: нежелательные эффекты могут возникать из-за взаимодействия множества локальных правил неочевидным образом.
* Коммуникационные узкие места: плотная коммуникация может вызвать проблемы с пропускной способностью или конкуренцией, особенно в физических роях, таких как дроны.

Источник