afrom letta import Client, Agent, Tool
client = Client(api_key=os.environ.
## لیٹا ADE کا استعمال (نو-کوڈ/لو-کوڈ پاتھ)
اگر آپ بصری پروٹوٹائپنگ کو ترجیح دیتے ہیں، تو ADE آپ کو کوڈ لکھے بغیر ایجنٹس، میموری اور ٹولز کو مرتب کرنے دیتا ہے۔
- ADE میں ایک نیا ایجنٹ پروجیکٹ شروع کریں۔
- ایجنٹ کے کردار (سسٹم پرامپٹ)، ٹون اور حدود کی وضاحت کریں۔
- میموری کی مستقل مزاجی اور بازیافت کی حکمت عملیوں کو ترتیب دیں۔
- کنیکٹرز سے منتخب کر کے یا اپنی مرضی کے مطابق ایکشنز کی وضاحت کر کے ٹولز شامل کریں۔
- ان لائن گفتگووں کی جانچ کریں، میموری رائٹس کا مشاہدہ کریں، تھریشولڈز کو ایڈجسٹ کریں۔
- ایک بار جب آپ کا پروٹوٹائپ درست طریقے سے کام کرتا ہے تو ڈویلپرز کو ایکسپورٹ کریں یا ہینڈ آف کریں۔
واک تھرو اور ایک فوری تعارفی ویڈیو کے لیے ADE اعلان اور ٹیوٹوریل دیکھیں۔
## عظیم لیٹا ایجنٹس ڈیزائن کرنا: رائے پر مبنی بہترین طریقے
1) کام سے شروع کریں
- ایک مبہم جنرل لسٹ نہیں، بلکہ ایک تنگ دائرہ کار کی وضاحت کریں (مثال کے طور پر، "ویب ایررز کے لیے ٹرائی ایج سپورٹ ٹکٹس")۔
2) آپریٹنگ طریقہ کار کو انکوڈ کریں
- اپنے SOPs کو سسٹم پرامپٹ میں ڈالیں۔ مثال: "جب ٹرائی ایج پروڈکشن اثرات تجویز کرے تو، اسکیل کریں اور priority=high سیٹ کریں۔ اگر دستیاب ہو تو ہمیشہ دوبارہ تخلیق کرنے کے مراحل شامل کریں۔"
3) ٹول اسکیماز کو سخت بنائیں
- enums اور مطلوبہ فیلڈز نافذ کریں۔ اس سے hallucinated پیرامیٹرز کم ہو جاتے ہیں۔
4) میموری کو ایک پروڈکٹ سرفیس کی طرح برتاؤ کریں
- فیصلہ کریں کہ کیا یاد رکھنے کے قابل ہونا چاہیے (رابطے، ترجیحات، سابقہ قراردادیں) اور کیا عارضی ہونا چاہیے (ون آف کیلکولیشنز)۔ میموری ٹریس کا باقاعدگی سے معائنہ کریں۔
5) اصلی ڈیٹا کے ساتھ ٹیسٹ کریں
- ایجنٹ کو گمنام ٹکٹس، دستاویزات اور مثالوں کے ساتھ سیڈ کریں۔ ناکامی کے طریقوں (گمشدہ سیاق و سباق، غلط ترجیح) کا مشاہدہ کریں اور پرامپٹس/ٹولز کو بہتر بنائیں۔
6) گارڈ ریلز > بعد از حقیقت صفائی
- ٹولز میں توثیق شامل کریں۔ اگر ایجنٹ غلط ان پُٹس تجویز کرتا ہے، تو آپ کے ہینڈلر کو رہنمائی کے ساتھ پکڑنا اور جواب دینا چاہیے۔
7) ہر چیز کو انسٹرمینٹ کریں
- ٹول کالز، میموری رائٹس اور پیغام کی سطح کی ٹیلی میٹری لاگ کریں۔ اہم میٹرکس (کامیابی کی شرح، وقت سے حل تک) کے لیے ڈیش بورڈز بنائیں۔
8) اپنے ایجنٹس کا ورژن بنائیں
- پرامپٹس، ٹولز اور میموری پالیسیوں میں تبدیلیوں کو ٹریک کریں۔ پروڈکشن کے لیے معروف اچھے ورژن پن کریں، اسٹیجنگ میں دہرائیں۔
## عام ورک فلووز جنہیں آپ لیٹا کے ساتھ بھیج سکتے ہیں
- کسٹمر سپورٹ
- تھریڈز کا خلاصہ کریں، ریزولیوشن تجویز کریں، ٹکٹ بنائیں، اسٹیک ہولڈرز کو مطلع کریں۔
- ریسرچ اسسٹنٹ
- پلان کیوریز، سرچ سورسز، سنتھیسائز کریں، میموری میں سورس نوٹس اسٹور کریں۔
- سیلز/CS اوپس
- کال نوٹس پارس کریں، اگلے اقدامات نکالیں، ٹولز کے ذریعے CRM اپ ڈیٹ کریں، ٹیمپلیٹڈ ای میلز کے ساتھ فالو اپ کریں۔
- اندرونی آٹومیشن
- قطاروں کی نگرانی کریں، رن بکس کو متحرک کریں، اسٹیٹس اپ ڈیٹس فائل کریں، اور شفٹوں میں سیاق و سباق کو برقرار رکھیں۔
## ٹربل شوٹنگ: جب چیزیں ٹھیک نہیں ہوتیں
- ایجنٹ چیزیں بھول جاتا ہے
- تصدیق کریں کہ میموری فعال ہے اور بازیافت کی تھریشولڈز مناسب ہیں۔ چیک کریں کہ آیا آپ کی اشیاء اصل میں برقرار رکھی جا رہی ہیں۔
- ٹول کالز خراب ہیں
- اسکیماز کو سخت کریں، enums شامل کریں، اور اصلاحی اشارے کے ساتھ منظم غلطیاں واپس کریں۔
- ایجنٹ بہت زیادہ پر تفصیل ہے یا بہت مختصر
- سسٹم پرامپٹ اسٹائل گائیڈ کو ایڈجسٹ کریں اور 2-3 ان لائن مثالیں فراہم کریں۔
- متضاد ہدایات
- اپنے آپریٹنگ قواعد کو مستحکم کریں۔ واضح ترجیحات استعمال کریں: "ہمیشہ Y سے پہلے X کریں۔"
- اپ ڈیٹس کے بعد ڈرفٹ
- پروڈکشن میں ورژن لاک کریں۔ کینریز کے ساتھ تبدیلیاں رول آؤٹ کریں۔
## سیکیورٹی اور تعمیل فوری نوٹس
- ٹولز کو قابل اعتماد کوڈ پاتھس کے طور پر برتاؤ کریں—توثیق کریں اور انہیں اسکوپ کریں۔
- میموری ٹریس لاگ کرنے سے پہلے حساس ڈیٹا کو ریڈیکٹ کریں۔
- میموری میں PII پر غور کریں: برقراری کی پالیسیاں، رسائی کنٹرولز، انکرپشن۔
## پروٹوٹائپ سے پروڈکشن تک: ایک مختصر چیک لسٹ
- ایجنٹ کے لیے واضح OKRs (کامیابی کیا ہے؟)۔
- تنگ دائرہ کار اور SOP پر مبنی سسٹم پرامپٹ۔
- توثیق اور ٹیسٹوں کے ساتھ سخت ٹول اسکیماز۔
- میموری کی حکمت عملی مستند اور حقیقی کاموں کے ساتھ توثیق شدہ۔
- مشاہداتی صلاحیت (لاگز، میٹرکس، الرٹس) وائرڈ اپ۔
- ورژننگ اور رول بیک پلان۔
- اسٹیجنگ اور پروڈکشن کے ماحول الگ الگ۔
## اضافی سیکھنے کے وسائل
- تعارفی ویڈیو: اپنا پہلا مستقل ایجنٹ بنائیں۔
- کوڈ اسنیپٹس کے ساتھ کوئیک اسٹارٹ (Python/TS)۔
- ایجنٹ آرکیٹیکچر اور بہترین طریقے۔
- ADE کا اعلان اور واک تھرو۔
- پیکیج کا نام تبدیل کرنا اور مطابقت کے نوٹس۔
- اوپن سورس ریپو اور پس منظر۔
## ویسے: [Sider.AI](https://sider.ai) کے ساتھ تیز تکرار
اگر آپ پرامپٹس کو دستاویز کر رہے ہیں، مثالوں کی جانچ کر رہے ہیں، یا ایجنٹ کے ورژنز میں آؤٹ پُٹس کا موازنہ کر رہے ہیں، تو یہ مفید ہے کہ آرٹیفیکٹس کو ایک ساتھ رکھیں اور تیزی سے دہرائیں۔ یہ بات قابل ذکر ہے کہ، [Sider.AI](https://sider.ai) (https://sider.ai/) ٹیموں کو ایجنٹس بنانے اور جانچنے کے دوران پرامپٹس، نوٹس اور ڈِفس کو حاصل کرنے میں مدد کر سکتا ہے—یہ اس وقت کارآمد ہے جب متعدد افراد ایک SOP کو بہتر بنا رہے ہوں یا ٹول اسکیماز کا جائزہ لے رہے ہوں۔
## اہم نکات
- لیٹا آپ کو میموری، ٹولز اور مستقل حالت کے ساتھ اسٹیٹ فل ایجنٹس بنانے میں مدد کرتا ہے۔
- استحکام کے لیے ایک تنگ کام سے شروع کریں اور سخت اسکیماز بنائیں۔
- کوڈ فرسٹ ورک فلووز کے لیے SDK یا بصری پروٹوٹائپنگ کے لیے ADE استعمال کریں۔
- لائیو ہونے سے پہلے حقیقی ڈیٹا کے ساتھ انسٹرمینٹ، ورژن اور ٹیسٹ کریں۔
- بہترین طریقوں کے ساتھ منسلک رہنے کے لیے آفیشل کوئیک اسٹارٹ اور ایجنٹ گائیڈز کا فائدہ اٹھائیں۔
### سوالات
Q1:لیٹا کیا ہے اور یہ ایک باقاعدہ چیٹ بوٹ سے کیسے مختلف ہے؟
لیٹا مستقل میموری اور ٹول آرکیسٹریشن کے ساتھ اسٹیٹ فل اے آئی ایجنٹس بنانے کے لیے ایک پلیٹ فارم ہے، نہ کہ صرف ایک اسٹیٹ لیس چیٹ ریپر۔ یہ ایجنٹ اسٹیٹ کو محفوظ کرتا ہے، ٹول اسکیماز کو نافذ کرتا ہے، اور آپ کو سیشنز میں میموری اور ورک فلووز کا انتظام کرنے دیتا ہے۔
Q2:میں لیٹا کا استعمال جلدی سے کیسے شروع کروں؟
اپنا پہلا ایجنٹ بنانے اور ٹولز شامل کرنے کے لیے Python یا TypeScript کے لیے ڈویلپر کوئیک اسٹارٹ پر عمل کریں۔ اگر آپ ایک بصری راستے کو ترجیح دیتے ہیں، تو اپنا سیٹ اپ ایکسپورٹ کرنے سے پہلے میموری، پرامپٹس اور ٹولز کو ترتیب دینے کے لیے ADE استعمال کریں۔
Q3:کیا لیٹا صارف کی ترجیحات اور ماضی کے کاموں کو یاد رکھ سکتا ہے؟
جی ہاں۔ لیٹا مستقل میموری کو سپورٹ کرتا ہے تاکہ ایجنٹس ترجیحات، فیصلوں اور نتائج کو محفوظ کر سکیں، پھر انہیں مستقبل کے تعاملات میں سیاق و سباق کے مطابق بازیافت کر سکیں۔ میموری پالیسیوں کو ترتیب دیں اور حقیقی کاموں کے ساتھ توثیق کریں۔
Q4:لیٹا ایجنٹس میں ٹولز کیسے کام کرتے ہیں؟
آپ سخت ان پٹ اسکیماز کے ساتھ فنکشنز رجسٹر کرتے ہیں تاکہ ایجنٹ انہیں قابل اعتماد طریقے سے کال کر سکے۔ توثیق شامل کریں، enums استعمال کریں، اور جب ان پُٹس آف ہوں تو اصلاحی رویے کی رہنمائی کے لیے منظم غلطیاں واپس کریں۔
Q5:کیا لیٹا MemGPT جیسا ہی ہے؟
لیٹا MemGPT تحقیق اور ماحولیاتی نظام پر بناتا ہے لیکن موجودہ پلیٹ فارم اور پیکیج ہے جسے آپ کو استعمال کرنا چاہیے۔ پیکیج کا نام تبدیل کرنے کے نوٹس اور اوپن ریپو منتقلی اور اپ ڈیٹ شدہ APIs کی وضاحت کرتے ہیں۔