OpenAGI അവലോകനം: ഇന്നത്തെ ഏറ്റവും ഫ്ലെക്സിബിളായ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് AGI ഫ്രെയിംവർക്ക് ഇതാണോ?
നിങ്ങൾ agentic AI സ്പേസ് ശ്രദ്ധിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, സിംഗിൾ-ഷോട്ട് പ്രോംപ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് tool ഉപയോഗിക്കുന്ന, കോമ്പോസിബിൾ AI സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് മൊമെന്റം മാറുന്നത് നിങ്ങൾ കണ്ടിട്ടുണ്ടാകും. OpenAGI-ലേക്ക് പ്രവേശിക്കുക. ഒരു പ്രൊപ്രൈറ്ററി സ്റ്റാക്കിലേക്ക് നിങ്ങളെ പൂട്ടിയിടാതെ തന്നെ, ടാസ്ക്കുകളിൽ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും നടപ്പിലാക്കാനും അഡാപ്റ്റ് ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള ഏജന്റുകളിലേക്കുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പാത ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ഈ OpenAGI അവലോകനത്തിൽ, ഞങ്ങൾ ഫീച്ചർ ലിസ്റ്റുകൾക്കപ്പുറം പോകുന്നു. ഇത് ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്നും എവിടെയാണ് ഇത് തിളങ്ങുന്നതെന്നും എവിടെയാണ് പോരായ്മകൾ ഉള്ളതെന്നും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. അവസാനം, OpenAGI നിങ്ങളുടെ ടീമിന്റെ റോഡ്മാപ്പിന് അനുയോജ്യമാണോ അതോ ഒന്ന് രണ്ട് റിലീസുകൾക്കായി നിങ്ങൾ കാത്തിരിക്കണമോ എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് അറിയാൻ കഴിയും.
സ്നാപ്പ്ഷോട്ട്
- സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള, ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന AI ഏജന്റുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഫ്രെയിംവർക്കാണ് OpenAGI.
- ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി, സുതാര്യത, നിയന്ത്രണം എന്നിവ ആഗ്രഹിക്കുന്ന എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്ക് ഏറ്റവും മികച്ചത്.
- ശക്തികൾ: മൊഡ്യൂലാരിറ്റി, ടൂൾ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ, കമ്മ്യൂണിറ്റി നയിക്കുന്ന ഇന്നൊവേഷൻ, വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇൻ ഇല്ല.
- দুর্বলതകൾ: ഉയർന്ന ലേണിംഗ് കർവ്, കൃത്യമല്ലാത്ത ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, മാനേജ്ഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളെ അപേക്ഷിച്ച് കൂടുതൽ പ്രവർത്തനപരമായ ഓവർഹെഡ്.
- വിധി: ഗൗരവമായ ഏജന്റ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്കുള്ള ഒരു മികച്ചതും ഹാക്ക് ചെയ്യാവുന്നതുമായ അടിത്തറ - UXനെക്കാൾ തുറന്ന സമീപനത്തിന് നിങ്ങൾ വില കൽപ്പിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ ഇത് വളരെ നല്ലതാണ്.
എന്താണ് OpenAGI—എന്തുകൊണ്ട് ഇപ്പോൾ?
“AGI” എന്ന പദം പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്. OpenAGI ബോധത്തെക്കുറിച്ചൊന്നും അവകാശപ്പെടുന്നില്ല. പകരം, ഇത് സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള ഏജന്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഡെവലப்பர் ഫ്രെയിംവർക്കാണ്, അതിന്:
- മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ടാസ്ക്കുകൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ കഴിയും
- ടൂളുകൾ/API-കൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും
- മെമ്മറിയും സ്റ്റേറ്റും നിലനിർത്താൻ കഴിയും
- സബ്-ഏജന്റുകളിലുടനീളം കോർഡിനേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും
മറ്റൊരു തരത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, OpenAGI ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് പോകുന്നു. ഇത് ഡാറ്റാബേസുകൾ, SaaS API-കൾ, കസ്റ്റം കോഡ് എന്നിവ പോലുള്ള ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി LLM യുക്തിയെ സമന്വയിപ്പിച്ച് ജോലി ചെയ്യുന്ന ഏജന്റുകളെക്കുറിച്ചാണ്.
എന്തുകൊണ്ട് ഇപ്പോൾ? കാരണം AI വർക്ക്ഫ്ലോ വിഘടിക്കുന്നു. ടീമുകൾക്ക് ഇൻ്റേണൽ ടൂളുകൾ (Jira, Snowflake, Git, Slack) ഉപയോഗിക്കാനും ഭരണത്തെ മാനിക്കാനും പോർട്ടബിൾ ആയി തുടരാനും കഴിയുന്ന ഏജന്റുകൾ വേണം. OpenAGI തുറന്ന സമീപനത്തിനും കോമ്പോസിബിലിറ്റിക്കും പ്രാധാന്യം നൽകുന്നു—ഈ രണ്ട് കാര്യങ്ങൾക്കും ക്ലോസ്ഡ് എക്കോസിസ്റ്റം മുൻഗണന നൽകാൻ പാടുപെടുന്നു.
ആർക്കുവേണ്ടിയാണ് OpenAGI?
- വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഫ്രെയിംവർക്ക് ആവശ്യമുള്ള AI എഞ്ചിനീയർമാർക്കും MLE-കൾക്കും, കോൺഫിഗർ ചെയ്യാൻ മാത്രമല്ല ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്നത്.
- പ്രൊഡക്ട് ടീമുകൾ ടാസ്ക്-ഓറിയന്റഡ് അസിസ്റ്റന്റുകൾ (ഓപ്സ് കോപൈലറ്റുകൾ, ഡാറ്റാ ഏജന്റുകൾ, QA ബോട്ടുകൾ, RPA-പോലുള്ള ഫ്ലോകൾ) നിർമ്മിക്കുന്നു, ഇവിടെ ടൂൾ ഉപയോഗം ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതാണ്.
- വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇൻ അല്ലെങ്കിൽ കംപ്ലയിൻസ് പാലിക്കേണ്ടതിനായി സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യേണ്ട എന്റർപ്രൈസുകൾ.
നിങ്ങൾക്ക് ഒരു നോ-കോഡ് ഡ്രാഗ്-ആൻഡ്-ഡ്രോപ്പ് ടൂൾ വേണമെങ്കിൽ, OpenAGI ബുദ്ധിമുട്ടായി തോന്നിയേക്കാം. നിങ്ങളുടെ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിനും പോളിസികൾക്കും അനുസരിച്ച് സ്റ്റാക്ക് ട്യൂൺ ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഇത് വളരെ അനുയോജ്യമാണ്.
OpenAGI കാഴ്ചപ്പാട്, പ്രായോഗികമായി
OpenAGI-യെ ഏജന്റ് ബിഹേവിയറിനായുള്ള ഒരു കോമ്പോസിഷൻ എഞ്ചിനായി കണക്കാക്കുക:
- ഒരു LLM ബാക്ക്ബോൺ യുക്തിയും ആസൂത്രണവും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
- ഒരു മോഡുലാർ ടൂൾ ലെയർ കഴിവുകൾ നൽകുന്നു (സെർച്ച്, കോഡ് എക്സിക്യൂഷൻ, വെക്റ്റർ DB, RPA, SaaS API-കൾ).
- മെമ്മറി വസ്തുതകൾ, കോൺടെക്സ്റ്റ്, ഇന്റർമീഡിയറ്റ് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്നിവ സംഭരിക്കുന്നു.
- പോളിസികളും ഗാർഡുകളും പ്രവർത്തനങ്ങളെയും ഡാറ്റാ ആക്സസിനെയും നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
- സങ്കീർണ്ണമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കായി ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ സബ്-ഏജന്റുകളെ കോർഡിനേറ്റ് ചെയ്യുന്നു.
ഈ ഡിസൈൻ OpenAGI-യെ ഇതിന് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു:
- ബ്രൗസ് ചെയ്യാനും ഉദ്ധരിക്കാനും ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന റിസർച്ച് അസിസ്റ്റന്റുകൾ
- വെയർഹൗസുകൾ ചോദ്യം ചെയ്യാനും ഫലങ്ങൾ മാറ്റിയെഴുതാനും റിപ്പോർട്ടുകൾ എഴുതാനും കഴിയുന്ന ഡാറ്റാ ഏജന്റുകൾ
- ടിക്കറ്റുകൾ തുറക്കാനും അലേർട്ടുകൾ ട്രയാജ് ചെയ്യാനും പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാനും കഴിയുന്ന DevOps ഏജന്റുകൾ
- കാരണവും ലോഗുകളും ഉപയോഗിച്ച് പ്രശ്നങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന കസ്റ്റമർ സപ്പോർട്ട് കോപൈലറ്റുകൾ
സജ്ജീകരണ അനുഭവം: ക്വിക്ക് സ്റ്റാർട്ട് vs. റിയൽ-വേൾഡ്
ക്വിക്ക് സ്റ്റാർട്ട് (ഡെവലപ്പർ ലാപ്ടോപ്പ്):
# റിപ്പോ ക്ലോൺ ചെയ്യുക
git clone <org>/openagi
cd openagi
# ഡിപെൻഡൻസികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക
pip install -r requirements.txt
# ഒരു LLM പ്രൊവൈഡറും ടൂളുകളും കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക
cp .env.example .env
# OPENAI_API_KEY അല്ലെങ്കിൽ ലോക്കൽ മോഡൽ എൻഡ്പോയിന്റ്, ടൂൾ ടോക്കണുകൾ മുതലായവ ചേർക്കുക.
# ഒരു സാമ്പിൾ ഏജന്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക
python examples/research_agent.py
LangChain, LlamaIndex അല്ലെങ്കിൽ ക്രൂ-സ്റ്റൈൽ ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഇത് പരിചിതമായി തോന്നും. നിങ്ങൾ ടൂളുകൾ നിർവചിക്കുകയും ഒരു ഏജന്റ് പോളിസി വയർ ചെയ്യുകയും ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും പ്രവർത്തിക്കുകയും പ്രതിഫലിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ഇവന്റ് ലൂപ്പ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
പ്രൊഡക്ഷൻ റിയാലിറ്റി:
- നിങ്ങൾക്ക് കണ്ടെയ്നറൈസേഷനും എൻവയോൺമെന്റ് സെപ്പറേഷനും ആവശ്യമാണ്.
- നിരീക്ഷണം (ട്രെയ്സുകൾ, ടോക്കണുകൾ, പരാജയങ്ങൾ) അത്യാവശ്യമാണ്.
- രഹസ്യ മാനേജ്മെൻ്റും ഓരോ ടൂളിനുമുള്ള അനുമതികളും പ്രധാനമാണ്.
- കാഷിംഗും മോഡൽ ഫാൾബാക്കും നിങ്ങളുടെ സുഹൃത്താണ്.
OpenAGI ഈ ആശങ്കകളെ മറയ്ക്കുന്നില്ല. ഇത് ചില ടീമുകൾക്ക് ഒരു ഫീച്ചറാണ്, മറ്റുള്ളവർക്ക് ഒരു തടസ്സമാണ്.
ഈ OpenAGI അവലോകനത്തിലെ പ്രധാന ശക്തികൾ
1) നിങ്ങൾക്ക് ശരിക്കും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന മൊഡ്യൂലാരിറ്റി
OpenAGI-യുടെ അബ്സ്ട്രാക്ഷനുകൾ വളരെ കുറഞ്ഞതാണ്, അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് മാറ്റാൻ കഴിയും:
- LLM-കൾ (OpenAI, Anthropic, ലോക്കൽ ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ)
- വെക്റ്റർ സ്റ്റോറുകൾ (FAISS, Pinecone, pgvector)
- ടൂളുകൾ (HTTP, കോഡ് എക്സിക്യൂഷൻ, റിട്രീവൽ, തേർഡ്-പാർട്ടി API-കൾ)
ഇത് ചെലവ് നിയന്ത്രിക്കാനും കംപ്ലയിൻസ് എളുപ്പമാക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയ്ക്കായി ലോക്കൽ ഇൻഫെറൻസ് വേണോ, ബാക്കിയുള്ളവയ്ക്ക് ക്ലൗഡ് മതിയോ? നിങ്ങളുടെ ഏജന്റുകൾ മാറ്റിയെഴുതാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് അത് ഒരുമിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
2) ഫസ്റ്റ് ക്ലാസ്സായി തോന്നുന്ന ടൂൾ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ
പല ഫ്രെയിംവർക്കുകളും ടൂളുകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു; OpenAGI അവയെ പൗരന്മാരെപ്പോലെ പരിഗണിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും:
- ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾക്കായി സ്കീമകൾ നിർവ്വചിക്കുക
- പോളിസി പരിശോധനകൾക്ക് പിന്നിൽ ടൂളുകൾ ഗേറ്റ് ചെയ്യുക
- ഓഡിറ്റുകൾക്കായി ടൂൾ ഉപയോഗം ലോഗ് ചെയ്യുക
- ഏജന്റുകളിൽ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന സ്കില്ലുകളിലേക്ക് ടൂളുകൾ കോമ്പോസ് ചെയ്യുക
അവസാന പോയിന്റ്—സ്കില്ലുകൾ—പ്രധാനമാണ്. ഇത് ഏതെങ്കിലും ഒരു ഏജന്റ് വ്യക്തിത്വത്തിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി കഴിവുകൾ പങ്കിടാനും പരീക്ഷിക്കാനും പതിപ്പ് നിയന്ത്രിക്കാനും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
3) മെമ്മറിയും റിഫ്ലക്ഷൻ പാറ്റേണുകളും
OpenAGI ഹ്രസ്വകാല സ്ക്രാച്ച്പാഡുകളെയും ദീർഘകാല മെമ്മറി സ്റ്റോറുകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. പ്രായോഗികമായി, ഇത് കുറഞ്ഞ ലൂപ്പുകൾക്കും മികച്ച ഗ്രൗണ്ടിംഗിനും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന അറിവിനും സഹായിക്കുന്നു. ഒരു റിഫ്ലക്ഷൻ സ്റ്റെപ്പ് കൂടി ചേർത്താൽ മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ടാസ്ക്കുകൾക്ക് കൂടുതൽ വിശ്വാസ്യത ലഭിക്കും.
4) ഓപ്പൺ സോഴ്സ് വെലോസിറ്റി
ബഗുകൾ പരസ്യമായി കണ്ടെത്തുന്നു, ഉദാഹരണങ്ങൾ വേഗത്തിൽ മെച്ചപ്പെടുന്നു, സംയോജനങ്ങൾ വർധിക്കുന്നു. വെണ്ടർ റോഡ്മാപ്പുകൾക്കായി കാത്തിരിക്കുന്നത് മടുത്തുവെങ്കിൽ, ഈ വേഗത ഉന്മേഷം നൽകുന്നതായി തോന്നും.
OpenAGI-യുടെ പോരായ്മകൾ
ഡോക്യുമെന്റേഷൻ കുറവുകളും ഡ്രിഫ്റ്റും
വേഗത്തിലുള്ള ആവർത്തനം ഒരു ഇരുതല വാളാണ്. API-കളെക്കാൾ പിന്നിലാണ് ചിലപ്പോൾ ഉദാഹരണങ്ങൾ, ആശയപരമായ അവലോകനങ്ങൾ കുറവായിരിക്കാം. കൃത്യമായ കരാറുകൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഇത് ബുദ്ധിമുട്ടുണ്ടാക്കാം.
പ്രവർത്തനപരമായ ഭാരം
ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഓട്ടോണമി എന്നാൽ ഇതിന്റെയെല്ലാം ഉടമസ്ഥൻ നിങ്ങൾ ആണ്:
- ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് ഡെപ്ലോയ്മെന്റ് നോബുകൾ
- ടോക്കണുകൾ, ക്വാട്ടകൾ, കോസ്റ്റ് ഗാർഡ്റെയിലുകൾ
- നിരീക്ഷണം, ഇൻസിഡന്റ് റെസ്പോൺസ്
നിങ്ങളുടെ ടീമിന് MLOps ശേഷിയില്ലെങ്കിൽ, ഒരു മാനേജ്ഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോഗിച്ച് വേഗത്തിൽ മൂല്യം നേടാനാകും.
സുരക്ഷയും ഭരണവും DIY-ഫോർവേഡാണ്
OpenAGI ഹുക്കുകൾ നൽകുന്നു, സഹായം നൽകുന്നില്ല. നിങ്ങൾ ഇത് നടപ്പിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്:
- ഡാറ്റാ ക്ലാസിഫിക്കേഷനും റിഡക്ഷനും
- ആക്ഷൻ വൈറ്റ്ലിസ്റ്റുകൾ/ബ്ലാക്ക്ലിസ്റ്റുകൾ
- റിസ്ക് കൂടുതലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് കണ്ട്രോളുകൾ
ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിന് ഇത് ശരിയായ ചോയ്സ് ആണ്, പക്ഷേ ഇത് പ്ലഗ്-ആൻഡ്-പ്ലേ അല്ല.
OpenAGI മറ്റ് ബദലുകളുമായി എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു
- LangChain: വിശാലമായ എക്കോസിസ്റ്റം, ധാരാളം ടെംപ്ലേറ്റുകൾ; OpenAGI ഏജന്റുകളെ ആസൂത്രകർ + നടന്മാർ എന്ന നിലയിൽ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള അറിവ് വേണമെങ്കിൽ, LangChain വിജയിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഏജന്റ്-ഫസ്റ്റ് ഡെപ്ത് വേണമെങ്കിൽ, OpenAGI ആകർഷകമാണ്.
- LlamaIndex: റിട്രീവൽ-ഓഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷന് മികച്ചത്; ടൂൾ ഉപയോഗവും മൾട്ടി-ഏജന്റ് ഓർക്കസ്ട്രേഷനും പ്രധാനമാകുമ്പോൾ OpenAGI ശക്തമാണ്.
- AutoGen / ക്രൂ-സ്റ്റൈൽ ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ: മൾട്ടി-ഏജന്റ് സഹകരണത്തിൽ സമാനമായ ശ്രദ്ധ; OpenAGI-യുടെ ടൂളിംഗും പോളിസി ഹുക്കുകളും കൂടുതൽ മികച്ചതായി തോന്നിയേക്കാം, പക്ഷേ എതിരാളികളുടെ എക്കോസിസ്റ്റങ്ങൾ വളരെയധികം വികസിച്ചിട്ടുണ്ട്.
- ക്ലോസ്ഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഫുൾ-സ്റ്റാക്ക് ഏജന്റ് ക്ലൗഡുകൾ): ബാറ്ററികൾ ഉൾപ്പെടെ വേഗത്തിൽ ഡെപ്ലോയ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, പക്ഷേ സുതാര്യതയും നിയന്ത്രണവും കുറവായിരിക്കും. OpenAGI പോർട്ടബിലിറ്റി നിലനിർത്തുന്നു.
റിയൽ-വേൾഡ് സാഹചര്യങ്ങൾ: OpenAGI എവിടെയാണ് തിളങ്ങുന്നത്
1) ഡാറ്റ-ടു-ഡിസിഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ
ഒരു അനലിറ്റിക്സ് ഏജന്റ് വെയർഹൗസ് ഡാറ്റ എടുക്കുന്നു, ഒരു പ്രവചനം നടത്തുന്നു, ഒരു സംഗ്രഹം എഴുതുന്നു, കൂടാതെ CSV-യും ചാർട്ടും അറ്റാച്ച് ചെയ്ത് Slack-ൽ പോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു. ടൂൾ പോളിസി, റീഡ്-ഒൺലി സ്കീമകൾ ചോദ്യം ചെയ്യാനും PII എക്സ്ഫിൽട്രേറ്റ് ചെയ്യാതിരിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.
2) കസ്റ്റമർ സപ്പോർട്ട് കോപൈലറ്റുകൾ
ഏജന്റ് നോളജ് ബേസ് സ്നിപ്പറ്റുകൾ എടുക്കുന്നു, ഉറവിടങ്ങൾ ഉദ്ധരിക്കുന്നു, പ്രതികരണങ്ങൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ യുക്തിപരമായ ട്രെയ്സുകളുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. റിഫ്ലക്ഷൻ ഹാലൂസിനേഷനുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു; ദീർഘകാല മെമ്മറി പരിഹരിച്ച പാറ്റേണുകൾ സംഭരിക്കുന്നു.
3) DevOps അസിസ്റ്റന്റുകൾ
വാച്ച്ഡോഗുകൾ ലോഗുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, ഇൻസിഡന്റുകൾ തുറക്കുന്നു, റൺബുക്ക് സ്റ്റെപ്പുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഡെപ്ലോയ്മെന്റുകൾക്കായി മനുഷ്യന്റെ അംഗീകാരം അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു. ടൂളിംഗ് ഗേറ്റുകൾ അനധികൃത മാറ്റങ്ങൾ തടയുന്നു.
4) ഗവേഷണ, കണ്ടന്റ് ഏജന്റുകൾ
തിരയുക → വായിക്കുക → സമന്വയിപ്പിക്കുക → ഉദ്ധരിക്കുക → ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക → മെച്ചപ്പെടുത്തുക. ഓഡിറ്റിനായി ഓരോ ടൂൾ കോളും ലോഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഏജന്റുകൾ ബ്രൗസിംഗ്, സംഗ്രഹിക്കൽ, സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫറുകൾ എന്നിവ ക്രമീകരിക്കുന്നു.
ഡെവലപ്പർ അനുഭവം: നല്ല ബുദ്ധിമുട്ട്
OpenAGI-യുടെ കോഡ് വ്യക്തതയ്ക്ക് അനുകൂലമാണ്. മാജിക്കിനെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം നിങ്ങൾ പലപ്പോഴും ചെറിയ അഡാപ്റ്ററുകളോ സ്കീമകളോ എഴുതും. ഇതിന്റെ ഫലം പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുന്നതാണ്.
ഒരു സാധാരണ ടൂൾ സംയോജനം ഇങ്ങനെയായിരിക്കാം:
from openagi.tools import Tool
from pydantic import BaseModel
import requests
class WeatherArgs(BaseModel):
city: str
class WeatherTool(Tool):
name = "weather_lookup"
description = "Get current weather by city"
args_schema = WeatherArgs
def run(self, city: str):
r = requests.get(f" params={
"key": os.getenv("WEATHER_API_KEY"),
"q": city
})
r.raise_for_status
data = r.json
return {
"temp_c": data["current"]["temp_c"],
"condition": data["current"]["condition"]["text"]
}
ഏജന്റിന് ഇപ്പോൾ അതിന്റെ പ്ലാനിന്റെ ഭാഗമായി weather_lookup(city="Berlin") എന്ന് വിളിക്കാൻ കഴിയും. ഈ പാറ്റേൺ—ചെറിയ, ടൈപ്പ് ചെയ്ത ടൂളുകൾ—സിസ്റ്റങ്ങളെ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന രീതിയിൽ നിലനിർത്തുന്നു.
പ്രകടനം, വിശ്വാസ്യത, ചെലവ്
- പ്രകടനം നിങ്ങളുടെ മോഡൽ ചോയ്സ്, കാഷിംഗ്, ടൂൾ കോളുകൾ നിങ്ങൾ എത്രത്തോളം പാരലലൈസ് ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ലോക്കൽ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ട്യൂണിംഗ് പ്രതീക്ഷിക്കുക; ഹോസ്റ്റഡ് LLM-കൾ ഉപയോഗിച്ച്, കൂടുതൽ മികച്ച ത്രൂപുട്ട് പ്രതീക്ഷിക്കുക, പക്ഷേ വേരിയബിൾ ലേറ്റൻസി ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
- റിഫ്ലക്ഷൻ, ടെസ്റ്റ് ചെയ്യാവുന്ന കഴിവുകൾ, സാൻഡ്ബോക്സ്ഡ് ടൂളുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് വിശ്വാസ്യത ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഏകീകൃത ഏജന്റുകൾ ഒഴിവാക്കുക; കഴിവുകൾ കോമ്പോസ് ചെയ്യുക.
- നീണ്ട ശൃംഖലകൾ ഉപയോഗിച്ച് ചെലവ് വർദ്ധിക്കാം. ടോക്കൺ ബഡ്ജറ്റുകൾ, റെസ്പോൺസ് കംപ്രഷൻ, റീ-സ്ട്രീമിംഗ് കോൺടെക്സ്റ്റിന് പകരം റിട്രീവൽ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.
പ്രൊ ടിപ്പ്: ഓരോ ടാസ്ക്കിലുമുള്ള ഏകദേശ ചിലവ് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന ഒരു ബഡ്ജറ്റ് മാനേജർ ടൂൾ ചേർക്കുക, കൂടാതെ പരിധി കവിഞ്ഞാൽ ഗുണനിലവാരം കുറയ്ക്കുകയോ നിർത്തുകയോ ചെയ്യുക.
സുരക്ഷയും ഭരണപരമായ കാര്യങ്ങളും
ലൈവ് ആകുന്നതിനുമുമ്പ്, നിങ്ങൾക്ക് ഇവയുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക:
- ഓരോ ടൂളിനുമുള്ള സ്കോപ്പുകൾ കൂടാതെ കുറഞ്ഞത് പ്രത്യേകാവകാശമുള്ള ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ
- മെമ്മറി + ലോഗുകളിലെ PII ഡിറ്റക്ഷനും റിഡക്ഷനും
- ബാഹ്യ ഡൊമെയ്നുകൾക്കും സിസ്റ്റം കമാൻഡുകൾക്കുമുള്ള അനുമതി/നിഷേധ ലിസ്റ്റുകൾ
- വിനാശകരമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കുള്ള മനുഷ്യന്റെ അംഗീകാരം (കമ്മിറ്റുകൾ, പേയ്മെന്റുകൾ, ഡിലീറ്റുകൾ)
- സമഗ്രമായ ടെലിമെട്രി (ഇൻപുട്ടുകൾ, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ, ടൂൾ കോളുകൾ, മോഡൽ പതിപ്പുകൾ)
OpenAGI ഹുക്കുകൾ നൽകുന്നു; നിങ്ങളുടെ പോളിസികളിലേക്ക് അവ വയർ ചെയ്യേണ്ടത് നിങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ഒരു കാര്യം: OpenAGI-യ്ക്കൊപ്പം Sider.AI ഉപയോഗിക്കുന്നത്
നിങ്ങളുടെ ഏജന്റുകൾക്ക് വിശ്വസനീയമായ ഗവേഷണം, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, ആവർത്തിച്ചുള്ള എഡിറ്റിംഗ് എന്നിവ ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, Sider.ai വേഗത്തിലുള്ള വെബ് ഗവേഷണം, സംഗ്രഹിക്കൽ, ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കൽ എന്നിവയ്ക്കായി ഒരു ബ്രൗസർ വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. പ്രോംപ്റ്റുകൾ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്യാനും ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കാനും തുടർന്ന് സ്ഥിരമായ ഫ്ലോകൾ OpenAGI ഏജന്റുകളിലേക്ക് ടൂളുകളായി മാറ്റാനും ടീമുകൾ പലപ്പോഴും Sider ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ജോഡി ആശയം → വർക്ക് ചെയ്യുന്ന ഏജന്റ് സ്കിൽ എന്നതിലേക്കുള്ള വഴി എളുപ്പമാക്കുന്നു.
OpenAGI സ്വീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചോദിക്കേണ്ട റോഡ്മാപ്പ് ചോദ്യങ്ങൾ
- മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ഒരു UX-നേക്കാൾ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി നമുക്ക് ആവശ്യമുണ്ടോ?
- ആദ്യ ദിവസം മുതൽ തന്നെ നിരീക്ഷണം, ചെലവ് നിയന്ത്രണം, സുരക്ഷ എന്നിവയിൽ നിക്ഷേപം നടത്താൻ കഴിയുമോ?
- ഏത് രണ്ടോ മൂന്നോ ഏജന്റ് കഴിവുകളാണ് വേഗത്തിൽ മികച്ച ROI നൽകുന്നത്?
- ടൈപ്പ് ചെയ്ത ടൂൾ കരാറുകളും ടെസ്റ്റുകളും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആക്കുന്നതിൽ ഞങ്ങൾ തൃപ്തരാണോ?
- ഡാറ്റാ സെൻസിറ്റിവിറ്റി അനുസരിച്ച് (ലോക്കൽ vs. ഹോസ്റ്റഡ്) നമ്മുടെ മോഡൽ തന്ത്രം എന്താണ്?
ഇവയ്ക്ക് മുൻകൂട്ടി ഉത്തരം നൽകുന്നത് “ഏജന്റ് വ്യാപനം” തടയുന്നു, കൂടാതെ ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു ആദ്യ പതിപ്പ് പുറത്തിറക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും
ഗുണങ്ങൾ
- ഓപ്പൺ സോഴ്സും എക്സ്റ്റൻസിബിളും
- ശക്തമായ ടൂൾ-ഫസ്റ്റ് ഏജന്റ് ഡിസൈൻ
- മോഡലുകളിലും വെണ്ടർമാരിലും പോർട്ടബിൾ
- കമ്മ്യൂണിറ്റി വെലോസിറ്റിയും സംയോജനങ്ങളും
ദോഷങ്ങൾ
- ഡോക്യുമെന്റേഷനിൽ കുറവുകളും കൃത്യമല്ലാത്ത ഉദാഹരണങ്ങളും
- മാനേജ്ഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളെക്കാൾ ഉയർന്ന പ്രവർത്തനപരമായ ഭാരം
- ഏജന്റ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾക്ക് പുതിയ ടീമുകൾക്കുള്ള ലേണിംഗ് കർവ്
അവസാനമായി: ആർ OpenAGI തിരഞ്ഞെടുക്കണം?
നിങ്ങൾ ഗൗരവമായ, ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏജന്റുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ ടീം നിയന്ത്രണം, സുതാര്യത, ദീർഘകാല പോർട്ടബിലിറ്റി എന്നിവയ്ക്ക് വില കൽപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിൽ OpenAGI തിരഞ്ഞെടുക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പോയിന്റ്-ആൻഡ്-ക്ലിക്ക് UI-യും എന്റർപ്രൈസ് ഗാർഡ്റെയിലുകളും ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, ഒരു മാനേജ്ഡ് ഏജന്റ് പ്ലാറ്റ്ഫോം നിങ്ങളെ വേഗത്തിൽ ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്ത് എത്തിച്ചേക്കാം. വ്യക്തമായ ഉപയോഗ കേസുകളുള്ള എഞ്ചിനീയറിംഗ്-ലെഡ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക്, OpenAGI ഒരു മികച്ച അടിത്തറയാണ്, അത് പിന്നീട് നിങ്ങളെ കുടുക്കിയിടില്ല.
പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ
- സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള, ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏജന്റുകൾക്കായുള്ള ശക്തമായ, ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഫ്രെയിംവർക്കാണ് OpenAGI.
- മൊഡ്യൂലാരിറ്റിയെയും വ്യക്തമായ കരാറുകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ടീമുകൾക്ക് ഇത് കൂടുതൽ നല്ലതാണ്.
- പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ഭരണം, പരിശോധന എന്നിവയിൽ നിക്ഷേപം നടത്താൻ തയ്യാറാകുക.
- ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി, ചെലവ് നിയന്ത്രണം, വെണ്ടർ ഇൻഡിപെൻഡൻസ് എന്നിവയാണ് ഇതിന്റെ പ്രതിഫലം.
അടുത്തതായി എന്തുചെയ്യണം
- ഒരു ഡെവലപ്മെന്റ് എൻവയോൺമെന്റിൽ ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള ഒരു സ്കിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാറ്റാ ക്വറി + Slack സംഗ്രഹം) പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്യുക.
- ടാസ്ക്കുകൾ കൃത്യവും താങ്ങാനാവുന്നതുമായി നിലനിർത്താൻ റിഫ്ലക്ഷനും ഒരു ബഡ്ജറ്റ് മാനേജറും ചേർക്കുക.
- സ്കോപ്പുകൾ, റിഡക്ഷൻ, അംഗീകാര ഗേറ്റുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സുരക്ഷിതമാക്കുക.
- സ്കില്ലുകൾ വികസിപ്പിക്കുക, തുടർന്ന് ഒരൊറ്റ ഏജന്റിന് സങ്കീർണ്ണത പരിധികൾ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ മൾട്ടി-ഏജന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ കോമ്പോസ് ചെയ്യുക.
പതിവുചോദ്യങ്ങൾ
Q1:എന്റർപ്രൈസ് ഉപയോഗത്തിന് OpenAGI നല്ലതാണോ?
നിയന്ത്രണം, പോർട്ടബിലിറ്റി, ഓൺ-പ്രെം ഓപ്ഷനുകൾ എന്നിവ ആവശ്യമുള്ള എന്റർപ്രൈസുകളിൽ OpenAGI നന്നായി പ്രവർത്തിക്കും. സുരക്ഷിതമായി ഇത് പ്രൊഡക്ഷൻ ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഭരണപരമായ കാര്യങ്ങൾ, നിരീക്ഷണം, ആക്സസ് കണ്ട്രോളുകൾ എന്നിവ ചേർക്കേണ്ടിവരും.
Q2:ഏജന്റുകൾക്കായി LangChain-മായി OpenAGI എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു?
LangChain ഒരു വലിയ എക്കോസിസ്റ്റവും നിരവധി ടെംപ്ലേറ്റുകളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, അതേസമയം OpenAGI വ്യക്തമായ പോളിസികളും സ്കില്ലുകളുമുള്ള ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏജന്റുകളിൽ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ടൂൾ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ പ്രധാനമാണെങ്കിൽ, OpenAGI കൂടുതൽ മികച്ചതായി തോന്നാം.
Q3:OpenAGI-ക്ക് ലോക്കൽ മോഡലുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുമോ?
ഉവ്വ്. OpenAGI LLM ബാക്കെൻഡുകൾ മാറ്റുന്നതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയ്ക്കായി ലോക്കൽ മോഡലുകളും മറ്റെവിടെയെങ്കിലും ഹോസ്റ്റഡ് മോഡലുകളും ഉപയോഗിക്കാം. ലോക്കൽ ഇൻഫെറൻസ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രകടനത്തിനും ലേറ്റൻസിക്കും ട്യൂണിംഗ് പ്രതീക്ഷിക്കുക.
Q4:OpenAGI-യുടെ പ്രധാന പോരായ്മകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
ഡോക്യുമെന്റേഷനിൽ കുറവുകൾ ഉണ്ടാകാം, പഠിക്കാൻ കൂടുതൽ സമയം എടുത്തെന്നും വരം, കൂടാതെ പ്രവർത്തനപരവും ഭരണപരവുമായ കൂടുതൽ ജോലികൾ നിങ്ങൾ ചെയ്യേണ്ടിവരും. MLOps പരിചയമില്ലാത്ത ടീമുകൾക്ക് ഒരു മാനേജ്ഡ് ഏജന്റ് പ്ലാറ്റ്ഫോം കൂടുതൽ നല്ലതായിരിക്കും.
Q5:OpenAGI-ക്കുള്ള മികച്ച ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
അനലിറ്റിക്സ് റിപ്പോർട്ടിംഗ്, DevOps അസിസ്റ്റന്റുകൾ, റിസർച്ച് ഏജന്റുകൾ, കസ്റ്റമർ സപ്പോർട്ട് കോപൈലറ്റുകൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള ടൂൾ-ഹെവി വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ OpenAGI തിളങ്ങുന്നു. ഏജന്റുകൾ പ്ലാൻ ചെയ്യുകയും ടൂളുകൾ വിളിക്കുകയും സ്റ്റെപ്പുകൾ കോർഡിനേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ട ഏത് സ്ഥലത്തും ഇത് നന്നായി യോജിക്കുന്നു.
