ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣਾ: ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਫਰੇਮਵਰਕ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ

ਏਜੰਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੈਟਰਨ

ਕੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਕਾਰਨਾਂ, ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਰੀਐਕਟ ਪੈਟਰਨ (ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ + ਐਕਟਿੰਗ)

ਰੀਐਕਟ LLM-ਅਧਾਰਿਤ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਪੈਟਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਤਰਕ (ਸੋਚ) ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਐਕਟਿੰਗ (ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ) ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਏਜੰਟ:

1. ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ (ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਪੁੱਟ, ਪਿਛਲੇ ਟੂਲ ਨਤੀਜੇ) ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਦਾ ਹੈ
2. ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ (ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਤਰਕ)
3. ਇੱਕ ਟੂਲ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਕੇ ਜਾਂ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ
XTAGX XTAG16 ਨਤੀਜਾ ਦੁਹਰਾਓ ਅਤੇ TAG17 ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ।

ReAct ਪੈਟਰਨ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ LLM ਦੀ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਵਿੱਚ ਉਸ ਤਰਕ ਨੂੰ ਆਧਾਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਪਿਛਲੇ ਇੱਕ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੋਜ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ।

ਕਾਲ ਟੂਲ ਜਾਂ APIਨਿਰੀਖਣਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਟੂਲ ਨਤੀਜਾਫੈਸਲਾ ਕਰੋ & ਐਕਟਰਿਟਰਨ ਨਤੀਜਾਰਿਫਲੈਕਟ & ਯੋਜਨਾਕਾਰਜ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਓ

ਯੋਜਨਾ-ਅਤੇ-ਐਕਜ਼ੀਕਿਊਟ

ਯੋਜਨਾ-ਅਤੇ-ਐਕਜ਼ੀਕਿਊਟ ਪੈਟਰਨ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਏਜੰਟ ਕੰਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ, ਇੱਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਏਜੰਟ ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਸੋਧ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਉੱਤਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਗਾਊਂ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਅਰਥ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਰੁੱਖ

ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਰੁੱਖ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਤਰਕ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਕੇ ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਤਰਕ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਕਈ ਉਮੀਦਵਾਰ ਪਹੁੰਚ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੈੱਡ ਐਂਡਾਂ ਦੀ ਛਾਂਟੀ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮਾਰਗਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ​​ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ

ਰਿਫਲੈਕਸਨ ਪੈਟਰਨ ਏਜੰਟ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਜਾਂ ਉਪ-ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਏਜੰਟ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਆਲੋਚਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖਣ, ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਗਤੀ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਦੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ

ਹਰੇਕ AI ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਚਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

LLM ਬੈਕਬੋਨ

ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਤਰਕ ਇੰਜਣ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। LLM ਦੀ ਚੋਣ ਏਜੰਟ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ:

• ਕਲਾਉਡ (Anthropic):ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ, ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਐਕਸਲ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਨ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ
• GPT-4 (OpenAI):ਮਜਬੂਤ ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ, ਵਿਆਪਕ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ
• ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ,
ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਮਾਡਲ, ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਉਹਨਾਂ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ ਜਾਂ ਉੱਚ ਵੌਲਯੂਮ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ

ਟੂਲ ਏਕੀਕਰਣ

ਟੂਲ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤੇ ਟੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਸਾਫ਼, ਵਰਣਨਯੋਗ ਟੂਲ ਨਾਮ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋ LLM ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ
• ਨੁਕਸਦਾਰ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਇਨਪੁਟ ਸਕੀਮਾਂ ਜੋ ਕਿ
ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਸੁਨੇਹਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। LLM
• ਟਾਈਮਆਉਟ ਅਤੇ ਰੇਟ ਸੀਮਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਭਗੌੜੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕੇ

ਮੈਮੋਰੀ ਸਿਸਟਮ

ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਜੋ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਮੈਮੋਰੀ ਸਿਸਟਮ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ:

• ਗੱਲਬਾਤ ਬਫਰ:LLM ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਪੂਰਾ ਇਤਿਹਾਸ ਰੱਖੋ (ਸਧਾਰਨ ਪਰ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ)
• ਸੰਖੇਪ ਮੈਮੋਰੀ:
ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੈੱਸ ਕਰੋ
• ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ:ਅਰਥ-ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਏਮਬੇਡ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਸੰਬੰਧਤ ਹੋਵੇ
• ਪਰਸਿਸਟੈਂਟ ਫਾਈਲਾਂ:XTAG310

  ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣ ਵਾਲੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਤੱਥ ਲਿਖੋ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਲੇਅਰ

  ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲੇਅਰ ਏਜੰਟ ਲੂਪ, ਟੂਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ, ਐਰਰ ਰਿਕਵਰੀ, ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ: LLM

• ਟੂਲ ਕਾਲ ਪਾਰਸਿੰਗ, ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ ਲਈ
  • ਸੁਨੇਹਾ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
  • ਤਰਕ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਰਿਕਵਰੀ
  ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ, Logg142X ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਦੀ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ
  • ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ

  ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ: Python

  ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣਾ ਆਓ XPythonXPR2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ XXPR2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਰੀਐਕਟ ਏਜੰਟ ਬਣਾਈਏ। ਇਹ ਉਦਾਹਰਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਮੂਲ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

  ਕਦਮ 1: ਆਪਣੇ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

  import anthropic
  import json
  
  # Define tools the agent can use
  tools = [
      {
          "name": "search_web",
          "description": "Search the web for current information on a topic",
          "input_schema": {
              "type": "object",
              "properties": {
                  "query": {
                      "type": "string",
                      "description": "The search query"
                  }
              },
              "required": ["query"]
          }
      },
      {
          "name": "calculate",
          "description": "Perform a mathematical calculation",
          "input_schema": {
              "type": "object",
              "properties": {
                  "expression": {
                      "type": "string",
                      "description": "Mathematical expression to evaluate"
                  }
              },
              "required": ["expression"]
          }
      }
  ]

  ਕਦਮ 2: ਟੂਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕਰੋ

  def execute_tool(tool_name, tool_input):
      """Execute a tool and return the result."""
      if tool_name == "search_web":
          # Replace with actual search API integration
          return search_api(tool_input["query"])
      elif tool_name == "calculate":
          try:
              result = eval(tool_input["expression"])  # Use safe eval in production
              return str(result)
          except Exception as e:
              return f"Error: {str(e)}"
      return "Unknown tool"

  ਕਦਮ 3: ਏਜੰਟ ਲੂਪ ਬਣਾਓ

  ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ, ਸਿੰਗਲ ਏਜੰਟ ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਵੰਡਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।

  ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨ

  ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਆਪਣੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਵਿੱਚ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: ਖੋਜ ਏਜੰਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਏਜੰਟ ਇਸ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਾਈਟਿੰਗ ਏਜੰਟ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਹੈ ਪਰ ਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।

  ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਪੈਟਰਨ

  ਇੱਕ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਏਜੰਟ ਵਰਕਰ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੰਮ ਸੌਂਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਵਰਕਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।

  ਸਹਿਯੋਗੀ ਚਰਚਾ

  ਕਈ ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੰਚਾਲਕ ਏਜੰਟ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਵਿਭਿੰਨ ਮਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਜਾਂ ਰਣਨੀਤਕ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ।

  ਹਾਇਰਾਰਕੀਕਲ ਡੈਲੀਗੇਸ਼ਨ

  ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਏਜੰਟ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਪੱਧਰ ਅੱਗੇ ਵਿਘਨ ਅਤੇ ਸੌਂਪ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਲਮੇਲ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਰੁੱਖ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਵੱਡੇ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

  ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ AI ਏਜੰਟ

  ਟੈਸਟਿੰਗ AI ਏਜੰਟ LLM ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੈਰ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਰਵਾਇਤੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਹੈ।

  ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਟੂਲ

  ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨਾਲ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਟੂਲ ਟੈਸਟ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਖਰਾਬ ਇਨਪੁਟਸ, ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਸਮਾਪਤੀ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਸਮੇਤ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

  ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀ ਟੈਸਟਿੰਗ

  ਕਿਸੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। ਚੰਗੇ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀ ਟੈਸਟ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਮਾਰਗ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਉੱਤਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੁਨਹਿਰੀ ਮਾਰਗਾਂ ਨਾਲ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।

  ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਮੁਲਾਂਕਣ

  ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸੂਟ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪੂਰਾ ਏਜੰਟ ਚਲਾਓ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਦਰ, ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਸੰਖਿਆ, ਟੂਲ ਕਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਮ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਮਾਪੋ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ।

  ਵਿਰੋਧੀ ਟੈਸਟਿੰਗ

  ਵਿਰੋਧੀ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਏਜੰਟ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਰੰਤ ਟੀਕੇ ਲਗਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਦਾਇਤਾਂ, ਅਸੰਭਵ ਕਾਰਜ, ਅਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਲੋੜਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ ਕਿ ਏਜੰਟ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਅਨੰਤ ਲੂਪਸ ਦਾਖਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।

  ਉਤਪਾਦਨ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿਚਾਰ

  AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ ਲਿਜਾਣ ਲਈ ਕਈ ਗੰਭੀਰ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

  ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ

  LLM API ਕਾਲਾਂ AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਲਾਗਤ ਡਰਾਈਵਰ ਹਨ। ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ:

  • ਪ੍ਰਤੀ ਕਾਰਜ ਲਈ ਅਧਿਕਤਮ ਦੁਹਰਾਓ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ
  • ਰੁਟੀਨ ਤਰਕ ਲਈ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
  • ਵਾਰ-ਵਾਰ ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਲਈ ਕੈਚਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ XPR7TAG27X Monitos XPR727X ਪ੍ਰਤੀ-ਟਾਸਕ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਸੈੱਟਿੰਗ ਬਜਟ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ

  ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਰਿਕਵਰੀ

  ਉਤਪਾਦਨ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

  • ਐਕਸਪੋਨੈਂਟੀਅਲ ਬੈਕਅਫ API8 ਐਕਸਪੋਨੈਂਟੀਅਲ ਬੈਕਆਫ API8 ਲਈ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਤਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
  • ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਫਾਲਬੈਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਟੂਲ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
  • ਕੈਸਕੇਡਿੰਗ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਰਕਟ ਬ੍ਰੇਕਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ
  • ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਲਈ ਸਾਰੀਆਂ ਏਜੰਟ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ

ਅਤੇ GuTAG294X SATAG294X ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ:

• ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ (ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ, ਡੇਟਾ ਮਿਟਾਉਣਾ, ਬਾਹਰੀ ਸੰਚਾਰ) ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
• ਲਈ ਅਨੁਮਤੀ ਸੂਚੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਲੌਕ 202 ਟੂਲ ਐਕਸ਼ਨ ਲਈ ਬਲੌਕ ਸੂਚੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
• ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ
• ਅਸਾਧਾਰਣ ਏਜੰਟ ਵਿਵਹਾਰ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ

ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ

ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਅਤੇ XTAG3 ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਅਤੇ XTAG3 ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ

• ਸਾਰੇ ਤਰਕ ਕਦਮਾਂ, ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਸਮੇਤ ਹਰੇਕ ਏਜੰਟ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਰੇਸ ਕਰੋ
• ਲੇਟੈਂਸੀ, ਟੋਕਨ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ
• ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟਾਸਕ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ ਜੋ
ਟੀਮ ਨੂੰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਹੈਲਥ

Workstation ਕਿਵੇਂ ਕਸਟਮ AI ਏਜੰਟ ਹੱਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ

Workstation 'ਤੇ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ AI ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਮੁਹਾਰਤ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਖੋਜ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ:ਅਸੀਂ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮੌਕਿਆਂ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਏਜੰਟ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
• ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋ: ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Rapi3X Pro ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
• ਉਤਪਾਦਨ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ:ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਉਤਪਾਦਨ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਲਾਗਤ ਅਨੁਕੂਲਨ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ
ਕਸਟਮ ਟੂਲ ਕਸਟਮ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਬਿਲਡ: XTAG309 ਬੇਸਪੋਕ ਟੂਲ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਡਾਟਾਬੇਸ, APIs, ਅਤੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ
• ਚੱਲ ਰਹੇ ਅਨੁਕੂਲਨ:ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ
ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ? ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਤੁਹਾਡੀ AI ਏਜੰਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਨਾਲinfo@workstation.co.uk'ਤੇ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।