ai-agents-for-beginners
(इस पाठ का वीडियो देखने के लिए ऊपर की छवि पर क्लिक करें)
मल्टी-एजेंट डिज़ाइन पैटर्न
जैसे ही आप ऐसे प्रोजेक्ट पर काम करना शुरू करते हैं जिसमें कई एजेंट शामिल होते हैं, आपको मल्टी-एजेंट डिज़ाइन पैटर्न पर विचार करने की आवश्यकता होगी। हालांकि, यह तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकता कि मल्टी-एजेंट कब स्विच करना है और इसके क्या फायदे हैं।
परिचय
इस पाठ में, हम निम्नलिखित प्रश्नों का उत्तर खोजने का प्रयास कर रहे हैं:
- वे कौन से परिदृश्य हैं जहाँ मल्टी-एजेंट लागू होते हैं?
- एकल एजेंट के बजाय मल्टी-एजेंट के उपयोग के क्या फायदे हैं?
- मल्टी-एजेंट डिज़ाइन पैटर्न को लागू करने के निर्माण खंड क्या हैं?
- हम यह कैसे देख सकते हैं कि कई एजेंट एक-दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट कर रहे हैं?
सीखने के उद्देश्य
इस पाठ के बाद, आपको सक्षम होना चाहिए:
- उन परिदृश्यों की पहचान करना जहाँ मल्टी-एजेंट लागू होते हैं
- एकल एजेंट की तुलना में मल्टी-एजेंट उपयोग करने के फायदे जानना
- मल्टी-एजेंट डिज़ाइन पैटर्न को लागू करने के निर्माण खंडों को समझना
बड़ी तस्वीर क्या है?
मल्टी-एजेंट एक डिज़ाइन पैटर्न है जो कई एजेंटों को एक साथ काम करने की अनुमति देता है ताकि एक सामान्य लक्ष्य प्राप्त किया जा सके।
यह पैटर्न रोबोटिक्स, स्वायत्त प्रणालियों, और वितरित कंप्यूटिंग सहित कई क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
वे परिदृश्य जहाँ मल्टी-एजेंट लागू होते हैं
तो कौन से परिदृश्य मल्टी-एजेंट इस्तेमाल करने के लिए अच्छे हैं? उत्तर यह है कि ऐसे कई परिदृश्य हैं जहां कई एजेंटों को नियोजित करना लाभकारी होता है, विशेष रूप से निम्नलिखित मामलों में:
- बड़े कार्यभार: बड़े कार्यभार को छोटे कार्यों में विभाजित किया जा सकता है और विभिन्न एजेंटों को सौंपा जा सकता है, जिससे समानांतर प्रसंस्करण और तेज़ पूरा होना संभव होता है। इसका एक उदाहरण बड़े डेटा प्रसंस्करण कार्य का मामला है।
- जटिल कार्य: जटिल कार्य, बड़े कार्यभार की तरह, छोटे उपकार्य में विभाजित किए जा सकते हैं और विभिन्न एजेंटों को सौंपे जा सकते हैं, प्रत्येक कार्य के एक विशेष पहलू में विशेषज्ञता रखता है। इसका एक अच्छा उदाहरण स्वायत्त वाहनों का है जहाँ विभिन्न एजेंट नेविगेशन, अवरोधक पहचान, और अन्य वाहनों के साथ संचार का प्रबंधन करते हैं।
- विविध विशेषज्ञता: विभिन्न एजेंटों की विविध विशेषज्ञताएं होती हैं, जिससे वे एकल एजेंट की तुलना में कार्य के विभिन्न पहलुओं को अधिक प्रभावी ढंग से संभाल सकते हैं। इस मामले में, हेल्थकेयर एक अच्छा उदाहरण है जहाँ एजेंट निदान, उपचार योजनाएँ और रोगी निगरानी का प्रबंधन कर सकते हैं।
एकल एजेंट की तुलना में मल्टी-एजेंट उपयोग के फायदे
एकल एजेंट सिस्टम साधारण कार्यों के लिए अच्छा काम कर सकता है, लेकिन अधिक जटिल कार्यों के लिए, कई एजेंटों का उपयोग कई फायदे प्रदान कर सकता है:
- विशेषीकरण: प्रत्येक एजेंट किसी विशिष्ट कार्य के लिए विशेषज्ञ हो सकता है। एक अकेले एजेंट में विशेषज्ञता की कमी का मतलब है कि आपके पास एक ऐसा एजेंट है जो सब कुछ कर सकता है लेकिन जटिल कार्यों का सामना करने पर यह भ्रमित हो सकता है कि क्या करना है। उदाहरण के लिए, यह अंततः ऐसा कार्य कर सकता है जिसके लिए यह सबसे उपयुक्त नहीं है।
- विस्तारीकरण (Scalability): सिस्टम को स्केल करना अधिक एजेंट जोड़कर आसान होता है बजाय एकल एजेंट पर अधिक लोड डालने के।
- त्रुटि सहिष्णुता: यदि एक एजेंट विफल हो जाता है, तो अन्य एजेंट काम करना जारी रख सकते हैं, जिससे सिस्टम की विश्वसनीयता सुनिश्चित होती है।
आइए एक उदाहरण लेते हैं, उपयोगकर्ता के लिए एक यात्रा बुक करें। एकल एजेंट सिस्टम को यात्रा बुकिंग प्रक्रिया के सभी पहलुओं को संभालना होगा, जैसे उड़ान ढूँढना, होटल और कार किराए पर लेना। इसे एकल एजेंट से हासिल करने के लिए, एजेंट के पास इन सभी कार्यों को संभालने के लिए टूल्स होने चाहिए। इससे एक जटिल और एकीकृत सिस्टम बन सकता है जिसे बनाए रखना और स्केल करना मुश्किल होता है। दूसरी ओर, एक मल्टी-एजेंट सिस्टम में उड़ान ढूंढने, होटल बुकिंग, और कार किराए पर लेने के लिए विभिन्न विशेषज्ञ एजेंट हो सकते हैं। इससे सिस्टम अधिक मॉड्यूलर, रखरखाव में आसान और स्केलेबल होता है।
इसकी तुलना एक पारिवारिक ट्रैवल एजेंसी और एक फ्रेंचाइजी ट्रैवल एजेंसी से की जा सकती है। पारिवारिक एजेंसी में एक ही एजेंट यात्रा की सभी प्रक्रिया को संभालता है, जबकि फ्रेंचाइजी में विभिन्न एजेंट विभिन्न प्रक्रियाओं को संभालते हैं।
मल्टी-एजेंट डिज़ाइन पैटर्न को लागू करने के निर्माण खंड
मल्टी-एजेंट डिज़ाइन पैटर्न लागू करने से पहले, आपको उस पैटर्न के निर्माण खंडों को समझना होगा।
आइए एक बार फिर उपयोगकर्ता के लिए यात्रा बुकिंग के उदाहरण पर गौर करें। इस स्थिति में, निर्माण खंड होंगे:
- एजेंट संचार: उड़ान खोजने, होटल और कार बुक करने वाले एजेंटों को उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और प्रतिबंधों के बारे में जानकारी साझा करने और संवाद करने की आवश्यकता होती है। आपको इस संचार के प्रोटोकॉल और तरीकों का निर्णय लेना होगा। उदाहरण के लिए, उड़ान खोजने वाला एजेंट होटल बुकिंग एजेंट से संवाद करेगा ताकि सुनिश्चित हो सके कि होटल उड़ान के समान तिथियों के लिए बुक हो। इसका मतलब है कि एजेंटों को उपयोगकर्ता की यात्रा तिथियां साझा करनी होंगी, इसलिए आपको निर्णय लेना होगा कौन से एजेंट सूचना साझा कर रहे हैं और वे इसे कैसे साझा कर रहे हैं।
- समन्वय तंत्र: एजेंटों को अपने कार्यों का समन्वय करना होगा ताकि उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और प्रतिबंधों की पूर्ति हो सके। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता की प्राथमिकता हो सकती है कि वह हवाई अड्डे के पास होटल चाहता है, जबकि एक प्रतिबंध यह हो सकता है कि कार किराए पर हवाई अड्डे पर ही उपलब्ध हों। इसका मतलब है कि होटल बुकिंग एजेंट को कार बुकिंग एजेंट के साथ समन्वय करना होगा ताकि उपयोगकर्ता की आवश्यकताएं पूरी हो सकें। इसका अर्थ है कि आपको निर्णय लेना होगा एजेंट अपने कार्यों का समन्वय कैसे कर रहे हैं।
- एजेंट संरचना (Architecture): एजेंटों को निर्णय लेने और उपयोगकर्ता के साथ अपनी बातचीत से सीखने के लिए आंतरिक संरचना होनी चाहिए। इसका मतलब है कि उड़ान खोजने वाला एजेंट उपयोगकर्ता को कौन सी उड़ानें सुझाएगा, इस बारे में निर्णय लेने की क्षमता रखता होना चाहिए। इसका अर्थ है कि आपको निर्णय लेना होगा एजेंट कैसे निर्णय ले रहे हैं और उपयोगकर्ता से अपनी बातचीत से कैसे सीख रहे हैं। उदाहरण के लिए, उड़ान खोजने वाला एजेंट एक मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग कर सकता है जो उपयोगकर्ता की पूर्व प्राथमिकताओं के आधार पर उड़ानें सुझाता है।
- मल्टी-एजेंट इंटरैक्शन में दृश्यता: आपको यह पता होना चाहिए कि कई एजेंट एक-दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट कर रहे हैं। इसका मतलब है कि आपके पास एजेंट गतिविधियों और इंटरैक्शनों को ट्रैक करने के लिए उपकरण और तकनीकें होनी चाहिए। यह लॉगिंग और मॉनिटरिंग टूल्स, विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स, और प्रदर्शन मीट्रिक्स के रूप में हो सकता है।
- मल्टी-एजेंट पैटर्न: मल्टी-एजेंट सिस्टम लागू करने के लिए विभिन्न पैटर्न होते हैं, जैसे केंद्रीकृत, विकेंद्रीकृत, और हाइब्रिड संरचनाएं। आपको उस पैटर्न का निर्णय लेना होगा जो आपके उपयोग मामले के लिए सबसे अच्छा हो।
- इंसान इन द लूप: अधिकांश मामलों में आपके सिस्टम में एक इंसान शामिल होगा और आपको एजेंटों को निर्देश देना होगा कि वे कब मानव हस्तक्षेप मांगें। यह हो सकता है जब उपयोगकर्ता किसी विशेष होटल या उड़ान का अनुरोध करता है जो एजेंटों ने नहीं सुझाई है या किसी उड़ान या होटल बुक करने से पहले पुष्टि मांगता है।
मल्टी-एजेंट इंटरैक्शन में दृश्यता
यह महत्वपूर्ण है कि आपके पास यह देखने की क्षमता हो कि कई एजेंट एक-दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट कर रहे हैं। यह दृश्यता डिबगिंग, अनुकूलन, और पूरे सिस्टम की प्रभावशीलता सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है। इसे प्राप्त करने के लिए, आपको एजेंट की गतिविधियों और इंटरैक्शनों को ट्रैक करने के लिए उपकरण और तकनीकों की आवश्यकता होती है। यह लॉगिंग और मॉनिटरिंग टूल, विज़ुअलाइज़ेशन टूल, और प्रदर्शन मीट्रिक्स के रूप में हो सकता है।
उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता के लिए यात्रा बुकिंग के मामले में, आपके पास एक डैशबोर्ड हो सकता है जो प्रत्येक एजेंट की स्थिति, उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और प्रतिबंधों, और एजेंटों के बीच के इंटरैक्शन दिखाता है। यह डैशबोर्ड उपयोगकर्ता की यात्रा तिथियां, उड़ान एजेंट द्वारा सुझाई गई उड़ानें, होटल एजेंट द्वारा सुझाए गए होटल, और कार एजेंट द्वारा सुझाई गई कार दिखा सकता है। इससे आपको स्पष्ट रूप से पता चल जाएगा कि एजेंट एक-दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट कर रहे हैं और क्या उपयोगकर्ता की प्राथमिकताएँ और प्रतिबंध पूरे हो रहे हैं।
आइए इन पहलुओं को विस्तार से देखें।
- लॉगिंग और मॉनिटरिंग टूल्स: आप चाहते हैं कि प्रत्येक एजेंट द्वारा लिए गए कार्यों के लिए लॉगिंग हो। एक लॉग प्रविष्टि में उस एजेंट की जानकारी हो सकती है जिसने क्रिया की, क्या क्रिया की गई, कब की गई, और परिणाम क्या था। इस जानकारी का उपयोग डिबगिंग, अनुकूलन आदि के लिए किया जा सकता है।
- विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स: विज़ुअलाइज़ेशन टूल आपको एजेंटों के बीच के इंटरैक्शन को अधिक सहजता से देखने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, आपके पास एक ग्राफ हो सकता है जो एजेंटों के बीच सूचना के प्रवाह को दिखाता है। यह सिस्टम में बोतलनेक्स, अक्षमताओं, और अन्य समस्याओं की पहचान में मदद कर सकता है।
- प्रदर्शन मीट्रिक्स: प्रदर्शन मीट्रिक्स आपको मल्टी-एजेंट सिस्टम की प्रभावशीलता को ट्रैक करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, आप कार्य पूरा करने में लगा समय, प्रति इकाई समय में पूरे हुए कार्यों की संख्या, और एजेंटों द्वारा की गई सिफारिशों की सटीकता को ट्रैक कर सकते हैं। यह जानकारी सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने और सिस्टम को बेहतर बनाने में मदद करती है।
मल्टी-एजेंट पैटर्न
आइए कुछ ठोस पैटर्न्स पर गौर करें जिनका उपयोग हम मल्टी-एजेंट ऐप बनाने में कर सकते हैं। यहाँ कुछ रोचक पैटर्न्स हैं जिन्हें विचार करना चाहिए:
ग्रुप चैट
यह पैटर्न तब उपयोगी होता है जब आप एक समूह चैट एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं जहाँ कई एजेंट एक-दूसरे से संवाद कर सकें। इस पैटर्न के सामान्य उपयोग में टीम सहयोग, ग्राहक सहायता, और सोशल नेटवर्किंग शामिल हैं।
इस पैटर्न में, प्रत्येक एजेंट समूह चैट में एक उपयोगकर्ता का प्रतिनिधित्व करता है, और संदेश एजेंटों के बीच मैसेजिंग प्रोटोकॉल का उपयोग करके भेजे और प्राप्त किए जाते हैं। एजेंट समूह चैट को संदेश भेज सकते हैं, समूह चैट से संदेश प्राप्त कर सकते हैं, और अन्य एजेंटों के संदेशों का जवाब दे सकते हैं।
यह पैटर्न केंद्रीकृत आर्किटेक्चर के माध्यम से लागू किया जा सकता है जहाँ सभी संदेश एक केंद्रीय सर्वर के माध्यम से जाते हैं, या विकेंद्रीकृत आर्किटेक्चर के साथ जहाँ संदेश सीधे एक्सचेंज होते हैं।
हैंड-ऑफ
यह पैटर्न तब उपयोगी होता है जब आप ऐसा एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं जहाँ कई एजेंट कार्य एक-दूसरे को सौंप सकें।
इस पैटर्न के सामान्य उपयोग में ग्राहक सहायता, कार्य प्रबंधन, और वर्कफ़्लो स्वचालन शामिल हैं।
इस पैटर्न में, प्रत्येक एजेंट एक कार्य या वर्कफ़्लो में एक चरण का प्रतिनिधित्व करता है, और एजेंट प्री-निर्धारित नियमों के आधार पर कार्यों को अन्य एजेंटों को सौंप सकते हैं।
सहयोगी फ़िल्टरिंग (Collaborative Filtering)
यह पैटर्न तब उपयोगी होता है जब आप ऐसा एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं जहाँ कई एजेंट मिलकर उपयोगकर्ताओं को सिफारिशें कर सकें।
आप चाहते हैं कि कई एजेंट सहयोग करें क्योंकि प्रत्येक एजेंट की अलग-अलग विशेषज्ञता हो सकती है और वे सिफारिश प्रक्रिया में विभिन्न तरीकों से योगदान कर सकते हैं।
आइए एक उदाहरण लें जहाँ एक उपयोगकर्ता सबसे अच्छा स्टॉक खरीदने के लिए सिफारिश चाहता है।
- उद्योग विशेषज्ञ: एक एजेंट किसी विशेष उद्योग में विशेषज्ञ हो सकता है।
- तकनीकी विश्लेषण: दूसरा एजेंट तकनीकी विश्लेषण में विशेषज्ञ हो सकता है।
- मूलभूत विश्लेषण: और एक अन्य एजेंट मूलभूत विश्लेषण में विशेषज्ञ हो सकता है। सहयोग करके, ये एजेंट उपयोगकर्ता को अधिक व्यापक सिफारिश प्रदान कर सकते हैं।
परिदृश्य: रिफंड प्रक्रिया
एक परिदृश्य पर विचार करें जहाँ ग्राहक एक उत्पाद के लिए रिफंड पाने की कोशिश कर रहा है, इस प्रक्रिया में कई एजेंट शामिल हो सकते हैं, लेकिन चलिए इसे रिफंड प्रक्रिया के लिए विशिष्ट एजेंटों और व्यवसाय के अन्य हिस्सों में उपयोग किए जाने वाले सामान्य एजेंटों में विभाजित करते हैं।
रिफंड प्रक्रिया के लिए विशिष्ट एजेंट:
रिफंड प्रक्रिया में शामिल कुछ एजेंट निम्नलिखित हैं:
- ग्राहक एजेंट: यह एजेंट ग्राहक का प्रतिनिधित्व करता है और रिफंड प्रक्रिया शुरू करने के लिए जिम्मेदार होता है।
- विक्रेता एजेंट: यह एजेंट विक्रेता का प्रतिनिधित्व करता है और रिफंड प्रक्रिया को संसाधित करने के लिए जिम्मेदार होता है।
- भुगतान एजेंट: यह एजेंट भुगतान प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और ग्राहक का भुगतान वापस करने के लिए जिम्मेदार होता है।
- समाधान एजेंट: यह एजेंट समाधान प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और रिफंड प्रक्रिया के दौरान उत्पन्न किसी भी समस्या का समाधान करने के लिए जिम्मेदार होता है।
- अनुपालन एजेंट: यह एजेंट अनुपालन प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और सुनिश्चित करता है कि रिफंड प्रक्रिया नियमों और नीतियों के अनुरूप हो।
सामान्य एजेंट:
ये एजेंट आपके व्यवसाय के अन्य हिस्सों में भी उपयोग किए जा सकते हैं।
- शिपिंग एजेंट: यह एजेंट शिपिंग प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और उत्पाद को वापस विक्रेता तक भेजने के लिए जिम्मेदार होता है। इस एजेंट का उपयोग रिफंड प्रक्रिया और खरीदी के माध्यम से किसी उत्पाद की सामान्य शिपिंग दोनों में किया जा सकता है।
- प्रतिक्रिया एजेंट: यह एजेंट प्रतिक्रिया प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और ग्राहक से प्रतिक्रिया एकत्र करने के लिए जिम्मेदार होता है। प्रतिक्रिया कभी भी ली जा सकती है, न केवल रिफंड प्रक्रिया के दौरान।
- एस्केलेशन एजेंट: यह एजेंट एस्केलेशन प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और समर्थन के उच्च स्तर को मुद्दों को एस्केल करने के लिए जिम्मेदार होता है। आप इस प्रकार के एजेंट का उपयोग किसी भी प्रक्रिया में कर सकते हैं जहाँ आपको मुद्दों को आगे बढ़ाना हो।
- सूचना एजेंट: यह एजेंट सूचना प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और रिफंड प्रक्रिया के विभिन्न चरणों में ग्राहक को सूचनाएं भेजने के लिए जिम्मेदार होता है।
- विश्लेषण एजेंट: यह एजेंट विश्लेषण प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और रिफंड प्रक्रिया से संबंधित डेटा का विश्लेषण करने के लिए जिम्मेदार होता है।
- ऑडिट एजेंट: यह एजेंट ऑडिट प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और रिफंड प्रक्रिया की सही ढंग से निगरानी करने के लिए जिम्मेदार होता है।
- रिपोर्टिंग एजेंट: यह एजेंट रिपोर्टिंग प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और रिफंड प्रक्रिया पर रिपोर्ट तैयार करने के लिए जिम्मेदार होता है।
- ज्ञान एजेंट: यह एजेंट ज्ञान प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और रिफंड प्रक्रिया से संबंधित जानकारी का ज्ञान आधार बनाए रखने के लिए जिम्मेदार होता है। यह एजेंट रिफंड के साथ-साथ आपके व्यवसाय के अन्य हिस्सों के संबंध में भी ज्ञान रख सकता है।
- सुरक्षा एजेंट: यह एजेंट सुरक्षा प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और रिफंड प्रक्रिया की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार होता है।
- गुणवत्ता एजेंट: यह एजेंट गुणवत्ता प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है और रिफंड प्रक्रिया की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार होता है।
पहले सूचीबद्ध कई एजेंट थे, जो विशेष रिफंड प्रक्रिया के लिए थे, लेकिन साथ ही वे सामान्य एजेंट भी थे जिन्हें आपके व्यवसाय के अन्य हिस्सों में इस्तेमाल किया जा सकता है। आशा है कि इससे आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि आप अपने मल्टी-एजेंट सिस्टम में कौन से एजेंटों का चयन कैसे करें।
असाइनमेंट
एक ग्राहक सहायता प्रक्रिया के लिए एक मल्टी-एजेंट सिस्टम डिज़ाइन करें। प्रक्रिया में शामिल एजेंटों की पहचान करें, उनकी भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ निर्धारित करें, और वे एक-दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं यह वर्णन करें। ग्राहक सहायता प्रक्रिया के लिए विशिष्ट एजेंटों और आपके व्यवसाय के अन्य हिस्सों में उपयोग किए जाने वाले सामान्य एजेंटों दोनों पर विचार करें।
निम्न समाधान पढ़ने से पहले एक बार सोचें, आपको जितना लगता है उससे अधिक एजेंटों की आवश्यकता हो सकती है।
TIP: ग्राहक सहायता प्रक्रिया के विभिन्न चरणों के बारे में सोचें और किसी भी सिस्टम के लिए आवश्यक एजेंटों पर भी विचार करें।
समाधान
ज्ञान जांच
प्रश्न: आपको मल्टी-एजेंट का उपयोग कब करना चाहिए?
- A1: जब आपके पास छोटा कार्यभार और आसान कार्य हो।
- A2: जब आपके पास बड़ा कार्यभार हो।
- A3: जब आपके पास आसान कार्य हो।
सारांश
इस पाठ में, हमने मल्टी-एजेंट डिजाइन पैटर्न को देखा है, जिसमें उन परिदृश्यों को शामिल किया गया है जहां मल्टी-एजेंट लागू होते हैं, एकल एजेंट की तुलना में मल्टी-एजेंट का उपयोग करने के फायदे, मल्टी-एजेंट डिजाइन पैटर्न को लागू करने के निर्माण ब्लॉक, और यह कैसे देखें कि विभिन्न एजेंट एक-दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट कर रहे हैं।
मल्टी-एजेंट डिजाइन पैटर्न के बारे में और प्रश्न हैं?
अन्य शिक्षार्थियों से मिलने, ऑफिस आवर्स में भाग लेने और अपने AI एजेंट्स के प्रश्नों के उत्तर पाने के लिए Microsoft Foundry Discord में शामिल हों।
अतिरिक्त संसाधन
पिछला पाठ
अगला पाठ
अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, फिर भी कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या अशुद्धियाँ हो सकती हैं। मूल भाषा में मूल दस्तावेज़ को अधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।