அறிமுகம்: ஏஜெண்டுகள் டெமோவிலிருந்து பயன்பாட்டிற்கு வருகின்றன
2023 சாட்போட்களின் ஆண்டாக இருந்தால், 2024-2025 ஏஜெண்டுகளின் ஆண்டு. டெவலப்பர்கள் வெறுமனே தூண்டிக் கொண்டிருக்கவில்லை; அவர்கள் பணிகளை ஆராய, கருவிகளை அழைக்க, மற்ற ஏஜெண்டுகளுடன் ஒத்துழைக்க மற்றும் மதிப்பீட்டின் மூலம் சுழற்சியை முடிக்க செயற்கை நுண்ணறிவை (AI) இணைக்கிறார்கள். “நான் ஒரு ஏஜெண்ட்டை உருவாக்க முடியுமா?” என்பது கேள்வி அல்ல, ஆனால் “எந்த ஏஜென்டிக் AI கட்டமைப்பு நம்பகமான, கண்காணிக்கக்கூடிய மற்றும் உற்பத்திக்கு ஏற்ற ஒன்றை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது?”
இந்த வழிகாட்டியில், டெவலப்பர்களுக்கான சிறந்த ஏஜென்டிக் AI கட்டமைப்புகளை, உறுதியான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள், சாதக பாதகங்கள் மற்றும் முன்மாதிரியிலிருந்து உற்பத்திக்குச் செல்வதற்கான உதவிக்குறிப்புகளுடன் நாங்கள் பிரிப்போம். உண்மையான உலக முறைகளையும் நாங்கள் எடுத்துக்காட்டுவோம்: பல ஏஜென்ட் ஒருங்கிணைப்பு, நீண்டகால பணிப்பாய்வுகள், கருவி அழைப்பு மற்றும் ஏஜெண்டுகள் பிழை வெள்ளத்தில் மூழ்கிப் போகாமல் தடுக்க மதிப்பீட்டு ஏற்பாடுகள். வழியில், தற்போதைய வேகமான நிலப்பரப்பில் உங்களை நிலைநிறுத்த உதவும் ஆதாரங்கள் மற்றும் தற்போதைய தொழில் சூழலுக்கு நாங்கள் இணைப்போம்.
எழுத்து நடை குறிப்பு: இந்த கட்டுரை ஒரு நடைமுறை & தீர்வு சார்ந்த அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது - தெளிவான பரிந்துரைகள், நன்மை தீமைகள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் ஆலோசனைகளை எதிர்பார்க்கலாம்.
இது யாருக்கானது
- ஏஜென்டிக் பயன்பாடுகளுக்கான கட்டமைப்புகளை மதிப்பிடும் டெவலப்பர்கள் மற்றும் கட்டடக் கலைஞர்கள்
- நோட்புக்குகளிலிருந்து கட்டமைக்கப்பட்ட ஏஜென்ட் குழாய்த்திட்டங்களுக்கு நகரும் குழுக்கள்
- கருவி பயன்பாடு, பல ஏஜென்ட் ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் கண்காணிக்கப்பட வேண்டிய பில்டர்கள்
ஏஜென்டிக் AI: டெவலப்பர்களுக்கான விரைவான மன மாதிரி
- திட்டமிடுபவர்: ஒரு இலக்கை படிகளாக உடைக்கிறார்.
- கருவி அழைப்பாளர்: APIகள், தரவுத்தளங்கள், குறியீடு அல்லது உலாவிகள் மூலம் செயல்படுத்துகிறது.
- நினைவகம்: திசையன் கடைகள் அல்லது அறிவு வரைபடங்களிலிருந்து சூழலைப் பெறுகிறது.
- விமர்சகர்/மதிப்பீட்டாளர்: வெளியீடுகளைச் சரிபார்த்து தோல்விகளில் மீண்டும் சுழல்கிறது.
- ஒருங்கிணைப்பாளர்: ஒன்று அல்லது பல ஏஜெண்டுகளை ஒருங்கிணைக்கிறது, பெரும்பாலும் ஒரு நிலை இயந்திரம் அல்லது வரைபடமாக.
2025 இல் டெவலப்பர்களுக்கான 10 சிறந்த ஏஜென்டிக் AI கட்டமைப்புகள்
- LangGraph (LangChain)
சிறந்தது: வலுவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு ஆதரவுடன் கிராஃப்ட் அடிப்படையிலான ஏஜென்ட் இசைவாக்கம்.
டெவலப்பர்கள் ஏன் விரும்புகிறார்கள்
- பல-படி, பல ஏஜென்ட் பணிப்பாய்வுகளுக்கான வரைபட-முதல் அணுகுமுறை.
- LangChain இன் கருவி, மீட்டெடுப்பான் மற்றும் மாதிரி சுருக்கங்களுடன் இறுக்கமான ஒருங்கிணைப்பு.
- முதிர்ந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு, வார்ப்புருக்கள் மற்றும் சமூகம்.
கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- உங்களுக்கு ஒரு எளிய சுழற்சி மட்டும் தேவைப்பட்டால் பாரமாக உணரலாம்.
- பெரிய அளவில் வரைபடங்களைப் புரிந்துகொள்ள வைக்க கவனமாக வடிவமைப்பு தேவை.
பயன்பாட்டு கேஸ் ஸ்னாப்ஷாட்
- வாடிக்கையாளர் ஆதரவு ட்ரைஏஜ்: திட்டமிடுபவர் ஏஜென்ட் வகைப்படுத்துகிறது; மீட்டெடுப்பான் ஏஜென்ட் கொள்கையைப் பெறுகிறது; கருவி ஏஜென்ட் செயல்படுகிறது (டிக்கெட்டிங் API); விமர்சகர் ஏஜென்ட் முடிவுகளை சரிபார்க்கிறார்; கிராஃப்ட் நிலை மாற்றங்களை ஒருங்கிணைக்கிறது.
- OpenHands
சிறந்தது: ஏஜென்டிக் கோடிங், குறியீடு செயலாக்கம், கோப்பு செயல்பாடுகள் மற்றும் டெவ்-கருவி ஆட்டோமேஷன்.
டெவலப்பர்கள் ஏன் விரும்புகிறார்கள்
- IDE போன்ற சூழல்களில் செயல்படும் மென்பொருள் பொறியியல் ஏஜெண்டுகளுக்காக உருவாக்கப்பட்டது.
- கோப்பு கையாளுதல், குறியீடு ஓட்டம் மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்தல் ஆகியவற்றிற்கான வலுவான வடிவங்கள்.
கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- குறியீட்டு பணிப்பாய்வுகளுக்கு சிறந்தது; பொது வணிக பணிப்பாய்வுகளுக்கு மற்ற அடுக்குகள் தேவைப்படலாம்.
ஆதாரம்
- OpenHands இல் ஏஜென்டிக் கோடிங்கிற்கான பயிற்சிகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்.
- Microsoft AutoGen
சிறந்தது: உரையாடல் அடிப்படையிலான ஒருங்கிணைப்புடன் கூடிய பல ஏஜென்ட் ஒத்துழைப்பு முறைகள்.
டெவலப்பர்கள் ஏன் விரும்புகிறார்கள்
- வெளிப்படையான ஏஜென்ட் பாத்திரங்களை (திட்டமிடுபவர், பணியாளர், விமர்சகர்) மற்றும் ஏஜென்ட் செய்தி அனுப்புதலை ஊக்குவிக்கிறது.
- நெகிழ்வான டோபோலாஜி: ஜோடி ஏஜெண்டுகள், குழுக்கள் அல்லது கூடு கட்டிய குழுக்கள்.
கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- உரையாடல் அடிப்படையிலான இசைவாக்கம் சிக்கலானதாக இருக்கலாம்; உங்களுக்கு பதிவு செய்தல்/கண்காணிப்பு தேவைப்படும்.
பயன்பாட்டு கேஸ் ஸ்னாப்ஷாட்
- தரவு அறிவியல் உதவியாளர்: ஆராய்ச்சியாளர் ஏஜென்ட் அணுகுமுறையை முன்மொழிகிறார்; குறியீட்டு ஏஜென்ட் குறியீட்டை எழுதுகிறார்; விமர்சகர் ஏஜென்ட் முடிவுகளை சரிபார்க்கிறார்; கருவி ஏஜென்ட் தரவு IO ஐ கையாள்கிறது.
- CrewAI
சிறந்தது: பணி ஒதுக்கீடு மற்றும் பாத்திர தெளிவுடன் கூடிய குழு-ஏஜென்டுகள் உருவகங்கள்.
டெவலப்பர்கள் ஏன் விரும்புகிறார்கள்
- "குழு" இயக்கவியலுக்கான நட்பு மன மாதிரி: பாத்திரங்கள், பொறுப்புகள், கைமாற்றங்கள்.
- ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட ஏஜெண்டுகளின் தயாரிப்பு முன்மாதிரி மற்றும் டெமோக்களுக்கு சிறந்தது.
கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- குழுக்கள் அதிகரிக்கும் போது வெளிப்படும் நடத்தையை நிர்வகிக்க ஒழுக்கம் தேவை.
சமூக சூழல்
- சமூக விவாதங்களில் LangChain/LangGraph மற்றும் AutoGen உடன் அடிக்கடி ஒப்பிடப்படுகிறது.
- DSPy
சிறந்தது: நிரலாக்க தூண்டுதல் மற்றும் சுய-உகந்த குழாய்த்திட்டங்கள்.
டெவலப்பர்கள் ஏன் விரும்புகிறார்கள்
- தரவுகளுடன் நீங்கள் மேம்படுத்தக்கூடிய நிரல்களாக தூண்டுதல்கள் மற்றும் சங்கிலிகளை நடத்துகிறது.
- நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்த உள்ளமைக்கப்பட்ட மதிப்பீடு மற்றும் ட்யூனிங் சுழற்சிகள்.
கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- தரமான மேம்பாட்டிற்கு வலுவானது; சிக்கலான பணிப்பாய்வுகளுக்கு இசைவாக்க அடுக்கோடு இணைக்கவும்.
- Guidance
சிறந்தது: அதிக கட்டமைக்கப்பட்ட உருவாக்கத்திற்கான டோக்கன்-நிலை கட்டுப்பாடு மற்றும் வார்ப்புரு உருவாக்கம்.
டெவலப்பர்கள் ஏன் விரும்புகிறார்கள்
- மாதிரி வெளியீடுகள், இலக்கணங்கள் மற்றும் கட்டமைப்பின் மீது சிறந்த கட்டுப்பாடு.
- ஸ்பெக்-இணக்கமான அல்லது கருவிக்கு ஏற்ற வெளியீடுகளை உருவாக்க வேண்டிய ஏஜெண்டுகளுக்கு சிறந்தது.
கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- குறைந்த-நிலை; பல-படி பணிகளுக்கு இசைவாக்கம் அல்லது மினி-கிராஃப்ட் உடன் இணைக்கவும்.
- Semantic Kernel
சிறந்தது: பயன்பாடுகளில் ஏஜெண்டுகளை ஒருங்கிணைக்கும் .NET மற்றும் நிறுவன டெவலப்பர்கள்.
டெவலப்பர்கள் ஏன் விரும்புகிறார்கள்
- "திறன்கள்" மற்றும் "திட்டமிடுபவர்கள்" சுருக்கம் நிறுவன பணிப்பாய்வுகளில் நன்றாக வேலை செய்கிறது.
- Microsoft சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு மற்றும் Azure சேவைகளுடன் நல்ல இயங்குதன்மை.
கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- நீங்கள் ஏற்கனவே C#/.NET அல்லது Azure இல் வாழ்ந்தால் சிறந்த பொருத்தம்.
- Haystack Agents
சிறந்தது: RAG-முதல் ஏஜென்ட் பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் தேடல் நிறைந்த பணிகள்.
டெவலப்பர்கள் ஏன் விரும்புகிறார்கள்
- வலுவான ஆவண செயலாக்கம் மற்றும் மீட்டெடுக்கும் அடித்தளங்கள்.
- கருவி அடிப்படையிலான பெறுதலுடன் கார்போரா மீது காரணமான ஏஜெண்டுகள்.
கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- மீட்டெடுப்பு மையமாக இருக்கும்போது சிறந்தது; சிக்கலான பல ஏஜென்ட் நிகழ்வுகளுக்கு கிராஃப்ட் இசைவாக்கத்தை சேர்க்கவும்.
- LlamaIndex (ஏஜென்ட் கருவியுடன்)
சிறந்தது: RAG + ஏஜென்ட் ரூட்டிங்கிற்கான தரவு கட்டமைப்பு.
டெவலப்பர்கள் ஏன் விரும்புகிறார்கள்
- ஏஜென்ட் சுழல்களில் செருகப்படும் குறியீடாக்கம், ரூட்டிங் மற்றும் மீட்டெடுக்கும் பழமையானவை.
- அறிவு மைய ஏஜெண்டுகள் மற்றும் கருவி ரூட்டிங் ஆகியவற்றிற்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- உங்களுக்கு சிக்கலான குழு நடத்தைகள் தேவைப்பட்டால், ஒரு பிரத்யேக இசைவாக்க அடுக்கின் பக்கத்திலேயே பயன்படுத்தவும்.
- Swarm/AgentScope மற்றும் வெளிவரும் கட்டமைப்புகள்
சிறந்தது: சோதனை அல்லது ஆராய்ச்சி சார்ந்த பல ஏஜென்ட் சூழல்கள்.
டெவலப்பர்கள் ஏன் விரும்புகிறார்கள்
- பல ஏஜெண்டுகளை (Swarm) சுழற்றுவதற்கான இலகுரக முறைகள் அல்லது ஏஜென்ட் ஆராய்ச்சியை அளவிடுதல் (AgentScope).
- ஒருங்கிணைப்பு முறைகள் மற்றும் வெளிப்படும் நடத்தையை ஆராய பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- முதிர்ச்சி மாறுபடும்; உறுதி செய்வதற்கு முன் ஆவணங்கள் மற்றும் தயாரிப்பு கதைகளை மதிப்பிடவும்.
கூடுதல் நிலப்பரப்பு காட்சிகள்
- தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட நிலப்பரப்புகள் மற்றும் வகைப்பாடுகள் டொமைன்கள் மற்றும் ஏஜென்ட் வகைகள் முழுவதும் உங்கள் தேர்வுகளை ஓரியண்ட் செய்ய உதவும். கட்டிடக்கலை மற்றும் தேவைகளை நீங்கள் தீர்மானிக்கும் போது, ஏஜென்ட் கட்டமைப்புகள் மற்றும் அவற்றின் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளைப் பற்றிய ஒரு பரந்த தொழில் கண்ணோட்டம் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
எப்படி தேர்வு செய்வது: டெவலப்பர்களுக்கான ஒரு முடிவெடுக்கும் கட்டமைப்பு
ஒரு ஸ்டேக்கைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு முன் இந்த கேள்விகளைக் கேளுங்கள்:
- முதன்மைக் கடமை: நீங்கள் ஒரு ஏஜென்டிக் கோடரை, ஒரு தரவு ஆராய்ச்சி உதவியாளரை, ஒரு ஆதரவு ட்ரைஏஜ் போட்டை அல்லது ஒரு ஆட்டோமேஷன் ரன்னரை உருவாக்குகிறீர்களா?
- இசைவாக்க சிக்கல்: கருவிகளுடன் கூடிய ஒற்றை ஏஜென்ட் அல்லது பாத்திரங்கள், வாக்களிப்பு மற்றும் விமர்சகர்களுடன் கூடிய பல ஏஜென்ட்?
- மொழி/ரன்டைம் கட்டுப்பாடுகள்: பைதான்-முதல், TypeScript அல்லது .NET நிறுவன ஸ்டேக்?
- மதிப்பீடு மற்றும் நம்பகத்தன்மை: உங்களுக்கு தானியங்கி மறுமுயற்சிகள், சோதனை ஏற்பாடுகள் மற்றும் சிவப்பு குழு தேவை?
- கருவி நிலப்பரப்பு: எந்த APIகள், தரவுத்தளங்கள் மற்றும் உலாவிகள் உங்கள் ஏஜென்ட் செயல்பட வேண்டும்?
- நிர்வாகம் மற்றும் கண்காணிப்பு: நீங்கள் செயல்களை எவ்வாறு பதிவு செய்வது, கண்டுபிடிப்பது மற்றும் பாதுகாப்பது?
- செலவு மற்றும் தாமதம்: மாதிரி அழைப்புகளுக்கு எதிராக உள்ளூர் அனுமானத்திற்கு நீங்கள் எவ்வளவு உணர்திறன் உடையவர்கள்?
காட்சிப்படி விரைவான தேர்வுகள்
- ஏஜென்டிக் கோடிங்: OpenHands, AutoGen; CI க்கு GitHub Actions உடன் இணைக்கவும்.
- பல ஏஜென்ட் தயாரிப்பு ஆராய்ச்சி: AutoGen அல்லது CrewAI, இசைவாக்கத்திற்கு LangGraph உடன்.
- RAG-கனமான அறிவு உதவியாளர்கள்: Haystack Agents அல்லது LlamaIndex, கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீடுகளுக்கு Guidance உடன்.
- நிறுவன ஒருங்கிணைப்புகள் (.NET/Azure): Semantic Kernel.
- நிரலாக்க தூண்டுதல் மேம்படுத்தல்: DSPy.
- கருவிகளுக்கான டோக்கன்-துல்லியமான வெளியீடுகள்: Guidance.
உண்மையில் வேலை செய்யும் கட்டிடக்கலை வடிவங்கள்
- திட்டமிடுபவர்–செயலாக்குபவர்–விமர்சகர் சுழற்சி
- திட்டமிடுபவர் பணிகளை சிதைக்கிறார்.
- செயலாக்குபவர் கருவிகள்/குறியீட்டை அழைக்கிறார்.
- விமர்சகர் வெளியீடுகளை சரிபார்க்கிறார்; தோல்வியில் மீண்டும் திட்டமிடுகிறார்.
- செக்பாயிண்ட்களுடன் கிராஃப்ட் இசைவாக்கங்கள்
- நிலைகளை கிராஃப்ட் முனைகளாக குறிப்பிடவும்.
- இடைநிலை நிலையை நிலைநிறுத்தவும்; முனை-நிலையில் மறுமுயற்சி செய்ய அனுமதிக்கவும்.
- முனைகளுக்கு இடையில் தட்டச்சு செய்யப்பட்ட செய்திகள்/ஒப்பந்தங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
- பாதுகாப்புடன் மீட்டெடுக்கும்-அதிகரிக்கப்பட்ட ஏஜெண்டுகள்
- RAG அதிகாரப்பூர்வ சூழலைப் பெறுகிறது.
- Guidance அல்லது JSON ஸ்கீமா கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீடுகளை செயல்படுத்துகிறது.
- இரண்டாம் நிலை சரிபார்ப்பு ஏஜென்ட் அல்லது விதி இயந்திரம் இணக்கத்தை உறுதி செய்கிறது.
- அதிக பங்கு வெளியீடுகளுக்கான பல ஏஜென்ட் கமிட்டிகள்
- இரண்டு ஏஜெண்டுகள் பதில்களை உருவாக்குகின்றன; ஒரு நீதிபதி ஏஜென்ட் தேர்ந்தெடுக்கிறார் அல்லது ஒருங்கிணைக்கிறார்.
- சுருக்கம், குறியீட்டு திருத்தங்கள் மற்றும் ஆபத்து உணர்திறன் பதில்களுக்கு சிறந்தது.
உற்பத்தி-தர கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
- கண்காணிப்பு: தூண்டுதல்கள், கருவி அழைப்புகள், இடைநிலை எண்ணங்கள் மற்றும் விளைவுகளைப் பதிவு செய்யவும்.
- பாதுகாப்பு மற்றும் நோக்கம்: கருவி வெள்ளைப்பட்டியலை, வரவு செலவுத் திட்டங்களை மூடி, மற்றும் சாண்ட்பாக்ஸ் குறியீடு செயலாக்கம்.
- SLAs மற்றும் ஃபால்பேக்: தோல்வி முறைகளை வரையறுக்கவும்; தேவைப்படும்போது தீர்மானகரமான ஓட்டங்களுக்கு அனுப்பவும்.
- மதிப்பீடு: சோதனை செட்களை உருவாக்குங்கள்; DSPy-பாணி மேம்பாட்டுடன் AB சோதனைகளை இயக்கவும்.
- செலவு கட்டுப்பாடு: கேச் மீட்டெடுப்புகள், தொகுதி கருவி அழைப்புகள் மற்றும் ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய இடங்களில் சிறிய மாதிரிகளைத் தேர்வு செய்யவும்.
நடைமுறை உதாரணங்கள்: பூஜ்யத்திலிருந்து பயனுள்ள ஏஜெண்டுகளுக்கு
உதாரணம் 1: விற்பனை ஆராய்ச்சி ஏஜென்ட்
- ஸ்டேக்: LangGraph + LlamaIndex + Guidance
- ஓட்டம்: திட்டமிடுபவர் இலக்கு கணக்குகளை அடையாளம் காட்டுகிறார்; மீட்டெடுப்பவர் சமீபத்திய செய்திகளைப் பெறுகிறார்; கருவி அழைப்பாளர் CRM ஐ வினவுகிறார்; Guidance கீழ்நிலை ஆட்டோமேஷனுக்கான JSON ஐ செயல்படுத்துகிறது; விமர்சகர் ஆதாரங்களை சரிபார்க்கிறார்.
உதாரணம் 2: ஏஜென்டிக் குறியீடு பழுதுபார்க்கும் போட்
- ஸ்டேக்: OpenHands + AutoGen
- ஓட்டம்: சோதனை தோல்வியடைகிறது; திட்டமிடுபவர் சரிசெய்ய முன்மொழிகிறார்; செயலாக்குபவர் கோப்பைத் திருத்துகிறார்; ரன்னர் சோதனைகளைச் செய்கிறார்; விமர்சகர் தோல்வியுற்ற சோதனைகளை மதிப்பிடுகிறார்; சுழற்சி பச்சை நிறம் வரை தொடர்கிறது.
உதாரணம் 3: ஆதரவு டிக்கெட் திசை திருப்பல்
- ஸ்டேக்: Haystack Agents + CrewAI
- ஓட்டம்: வகைப்படுத்தி நோக்கங்களை அனுப்புகிறார்; மீட்டெடுப்பவர் கொள்கையைப் பெறுகிறார்; கருவி அழைப்பாளர் தீர்வை முன்மொழிகிறார்; விமர்சகர் கொள்கைக்கு எதிராக சரிபார்க்கிறார்; நிச்சயமற்ற தன்மை அதிகமாக இருக்கும்போது மனிதர்-இன்-தி-லூப்.
டெவலப்பர் உராய்வு கவனிக்க வேண்டும்
- தூண்டுதல் விலகல்: பதிப்பு தூண்டுதல்கள் மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட வார்ப்புருக்களைப் பயன்படுத்தவும்.
- கருவி குழப்பம்: ஸ்கீமாக்களை வரையறுக்கவும், வாதங்களைச் சரிபார்க்கவும் மற்றும் வெளிப்புற அழைப்புகளை விகிதப்படுத்தவும்.
- முடிவிலா சுழல்கள்: படி தொப்பிகள், செலவு காவலர்கள் மற்றும் ஒன்றிணைக்கும் அளவுகோல்களைச் சேர்க்கவும்.
- வெளிப்படையான தோல்விகள்: எல்லாவற்றையும் கருவிகளாக்குங்கள் - தடயங்கள், இடைவெளிகள் மற்றும் தொடர்புக் குறியீடுகள்.
குறிப்பிடத்தக்கது: ஏஜென்ட் கட்டமைப்புகளுடன் Sider.AI ஐப் பயன்படுத்துதல்
நீங்கள் கட்டமைப்புகளை மதிப்பிடுகிறீர்கள் என்றால், தூண்டுதல்களை முன்மாதிரி செய்வதற்கும், கருவி சங்கிலிகளைச் சோதிப்பதற்கும் மற்றும் முடிவுகளை ஆவணப்படுத்துவதற்கும் உங்களுக்கு ஒரு வேகமான பணிப்பாய்வு தேவைப்படும். கவனிக்கத்தக்கது, Sider.AI வழக்கமாக OpenHands க்கான கையேடு பொருள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் தங்கள் ஸ்டேக்கிற்கு ஏற்றுக் கொள்ளக்கூடிய குறுக்கு-டொமைன் ஏஜென்ட் தூண்டுதல்கள் உட்பட, ஏஜென்ட் கருவிகளுக்கான ஆழ்ந்த டைவ்கள் மற்றும் நடைமுறை தூண்டுதல் செட்களை வெளியிடுகிறது. க்யூரேட்டட் தூண்டுதல்கள், சோதனை ஏற்பாடுகள் மற்றும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய பணிப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்துவது உங்கள் மதிப்பீட்டு கட்டத்தை விரைவுபடுத்தலாம் மற்றும் சான்றுக்கான நேரத்தைக் குறைக்கலாம். பெஞ்ச்மார்க்குகள் மற்றும் உண்மை சோதனைகள்
- ஒரு-அளவு-அனைவருக்கும் பொருந்தாது: பெரும்பாலான குழுக்கள் மீட்டெடுக்கும் அடுக்கை (Haystack/LlamaIndex), ஒரு இசைவாக்க அடுக்கு (LangGraph/AutoGen/CrewAI) மற்றும் ஒரு கட்டமைப்பு அடுக்கை (Guidance) இணைக்கின்றன. தரமான மேம்படுத்தலுக்காக DSPy ஐச் சேர்க்கவும்.
- உள்ளூர் மற்றும் ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட மாதிரிகள்: நீங்கள் உள்ளூரில் இயக்க வேண்டும் என்றால், கருவி தாமதம் மற்றும் நினைவக கட்டுப்பாடுகள் ஏஜென்ட் செயல்திறனை குறைக்காது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
- நிர்வாகம்: கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களுக்கு, வெளிப்படையான வரைபடங்கள், வெளிப்படையான கருவி வெள்ளைப்பட்டியல்கள் மற்றும் தணிக்கை பதிவுகள் நோக்கி சார்பு.
2025 இல் பார்க்க வேண்டிய வளர்ந்து வரும் போக்குகள்
- மாதிரி சூழல் நெறிமுறை (MCP) மற்றும் தரப்படுத்தப்பட்ட கருவி பதிவேடுகள்: ஏஜெண்டுகள் முழுவதும் எளிதான, பாதுகாப்பான கருவி பகிர்வு.
- முதல் தர குடிமக்களாக மதிப்பீட்டாளர்கள்: உள்ளமைக்கப்பட்ட விமர்சகர்கள், சோதனை தொகுப்புகள் மற்றும் வெகுமதி மாதிரிகள்.
- நிகழ்வு-இயக்கப்படும் ஏஜெண்டுகள்: வணிக நிகழ்வுகளால் தூண்டப்படும் நீண்டகால, நிலை ஏஜெண்டுகள்.
- ஏஜென்ட் சந்தைகள் மற்றும் செங்குத்து ஏஜெண்டுகள்: நீங்கள் ஃபோர்க் செய்து ஆளக்கூடிய முன் பயிற்சி அளிக்கப்பட்ட, டொமைன்-குறிப்பிட்ட ஏஜெண்டுகள், க்யூரேட்டட் நிலப்பரப்புகள் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வரைபடமாக்குகின்றன.
செயல்படக்கூடிய அடுத்த படிகள்
- எளிமையாகத் தொடங்குங்கள்: 2-3 கருவிகள் மற்றும் தெளிவான வெற்றி அளவீட்டுடன் ஒரு ஏஜென்ட்.
- ஆரம்பத்தில் மதிப்பீட்டைச் சேர்க்கவும்: A/B சோதனை தூண்டுதல்கள்; எல்லாவற்றையும் பதிவு செய்யுங்கள்.
- வரைபடங்களுக்கு வளருங்கள்: ஒரு விமர்சகரை அறிமுகப்படுத்துங்கள் அல்லது நம்பகத்தன்மை உறுதிப்படுத்தப்பட்டதும் ஒரு திட்டமிடுபவரைச் சேர்க்கவும்.
- உற்பத்தி கடினப்படுத்துதல்: ஸ்கீமாக்களைச் செயல்படுத்துங்கள், வரம்பு வரம்புகள் மற்றும் பாதுகாப்பு தண்டவாளங்கள்; கண்காணிப்பை ஒருங்கிணைக்கவும்.
- மீண்டும் செய்யவும்: DSPy போன்ற மேம்பாட்டை பயனர் கருத்துகளுடன் இணைத்து காலப்போக்கில் வெற்றி விகிதங்களை அதிகரிக்கவும்.
முக்கியமான விஷயங்கள்
- வேலைக்கு-செய்யப்பட வேண்டிய கட்டமைப்புகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், மிகைப்படுத்தப்பட்டதல்ல.
- அடுக்குகளை இணைக்கவும்: மீட்டெடுப்பு, இசைவாக்கம், கட்டமைப்பு மற்றும் மதிப்பீடு.
- முதல் நாளிலிருந்து கண்காணிப்பு மற்றும் பாதுகாப்பிற்காக வடிவமைக்கவும்.
- கலப்பின ஸ்டேக்குகளை எதிர்பார்க்கலாம்; ஒவ்வொரு கருவியும் சிறப்பாகச் செய்வதை செய்ய அனுமதிக்கவும்.
மேலும் படிக்க மற்றும் ஆதாரங்கள்
- ஏஜென்டிக் கோடிங்கிற்கான கையேடு OpenHands பயிற்சிகள்.
- செயல்பாடுகள் முழுவதும் ஏஜென்ட் கருவிகளுக்கான தூண்டுதல் செட்கள் (முன்மாதிரிக்கு சிறந்தது).
- ஏஜென்டிக் கட்டமைப்புகள் மற்றும் அளவிலான தனிப்பயன் ஏஜெண்டுகளை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பது குறித்த ஆழமான விளக்கம்.
- டொமைன் மூலம் ஏஜெண்டுகளின் பரந்த அளவைப் பார்க்க நிலப்பரப்பு கண்ணோட்டம்.
- சமூக ஒப்பீடுகள் மற்றும் நேர்மையான டெவலப்பர் குறிப்புகள்.
FAQ
Q1:மல்டி-ஏஜென்ட் பணிப்பாய்வுகளுக்கான சிறந்த ஏஜென்டிக் AI கட்டமைப்புகள் யாவை?
LangGraph மற்றும் AutoGen ஆகியவை மல்டி-ஏஜென்ட் இசைவாக்கத்திற்கான வலுவான இயல்புநிலைகள், CrewAI ஒரு நட்பு குழு அடிப்படையிலான மாதிரியை வழங்குகிறது. அறிவு-கனமான பணிகளுக்கான Haystack அல்லது LlamaIndex போன்ற மீட்டெடுக்கும் அடுக்குகளுடன் மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீடுகளுக்கான Guidance உடன் அவற்றைப் பயன்படுத்தவும்.
Q2:குறியீட்டு ஏஜெண்டுகளுக்கு எந்த ஏஜென்டிக் AI கட்டமைப்பு சிறந்தது?
ஏஜென்டிக் கோடிங் பணிகள், கோப்பு செயல்பாடுகள் மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் குறியீடு பழுதுபார்ப்பு ஆகியவற்றிற்கு OpenHands சிறந்து விளங்குகிறது. பல குழுக்கள் பல ஏஜென்ட் ஒத்துழைப்புக்காக AutoGen மற்றும் சோதனை முடிவுகளை சரிபார்க்க ஒரு விமர்சகருடன் இதை இணைக்கின்றன.
Q3:ஏஜென்டிக் AI கட்டமைப்புகளில் நான் நம்பகத்தன்மையை எவ்வாறு மதிப்பிடுவது?
பதிவு செய்வதன் மூலம் உங்கள் ஏஜென்ட்டை கருவிகளாக்குங்கள், ஒரு விமர்சகர் அல்லது மதிப்பீட்டாளர் ஏஜென்ட்டைச் சேர்த்து சோதனை செட்களை உருவாக்கவும். DSPy போன்ற கட்டமைப்புகள் காலப்போக்கில் தூண்டுதல்கள் மற்றும் குழாய்த்திட்டங்களை நிரல்பூர்வமாக மேம்படுத்த உதவுகின்றன.
Q4:எனது முதல் ஏஜெண்ட்டுக்கு நான் LangChain/LangGraph அல்லது CrewAI ஐப் பயன்படுத்த வேண்டுமா?
உங்களுக்கு ஒரு வலுவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு மற்றும் ஒரு கிராஃப்ட் மாதிரி தேவைப்பட்டால், LangGraph உடன் தொடங்கவும். நீங்கள் ஒரு குழு உருவகத்தையும் விரைவான முன்மாதிரியையும் விரும்பினால், CrewAI அணுகக்கூடியது. சிக்கலான கமிட்டிகளுக்கு, AutoGen ஒரு உறுதியான மாற்றாகும்.
Q5:ஏஜெண்டுகளில் முடிவிலா சுழல்கள் மற்றும் கருவி தவறான பயன்பாட்டை நான் எவ்வாறு தடுப்பது?
படி தொப்பிகள், வரவு செலவுத் திட்ட வரம்புகள் மற்றும் கருவி அழைப்புகளுக்கான ஸ்கீமா சரிபார்ப்பை அமைக்கவும். கருவி வெள்ளைப்பட்டியலை, சாண்ட்பாக்ஸ் செயலாக்கம் மற்றும் முடித்துவிடவோ அல்லது மறுதிட்டமிடவோ கூடிய ஒரு விமர்சகர் ஏஜென்ட் உடன் ஒரு ஒன்றிணைக்கும் அளவுகோலைச் சேர்க்கவும்.
