ai-agents-for-beginners
(यो पाठको भिडियो हेर्न माथिको तस्बिरमा क्लिक गर्नुहोस्)
AI एजेन्टहरू र एजेन्ट प्रयोगका केसहरूको परिचय
सुरुवातीहरूका लागि AI एजेन्टहरू कोर्समा स्वागत छ! यो कोर्सले तपाईंलाई आधारभूत ज्ञान र वास्तविक कार्य गर्ने कोड प्रदान गर्छ — जसबाट तपाईं सुरुबाट AI एजेन्टहरू निर्माण गर्न सक्नुहुन्छ।
Azure AI डिस्कोर्ड समुदाय मा आयो भने नमस्ते भन्नुहोस् — यहाँ सिक्नेहरू र AI निर्माण गर्नेहरू प्रशस्तै छन् जसले प्रश्नहरूको उत्तर दिन खुशी छन्।
निर्माणमा उफ्रिनु अघि, हामी एआई एजेन्ट के हो र कहिले प्रयोग गर्ने उपयुक्त हुन्छ भन्ने कुराहरू बुझौं।
परिचय
यो पाठले समेटेको छ:
- AI एजेन्टहरू के हुन्, र फरक-फरक प्रकारहरू के छन्
- AI एजेन्टहरू कुन प्रकारका कामहरूका लागि सबैभन्दा उपयुक्त छन्
- जब तपाईं एजेन्ट समाधान डिजाइन गर्नुहुन्छ तब प्रयोग हुने मुख्य निर्माण ब्लकहरू
सिक्ने लक्ष्यहरू
यस पाठको अन्त्यमा, तपाईंले गर्न सक्षम हुनु पर्नेछ:
- AI एजेन्ट के हो र यो नियमित AI समाधानबाट कसरी फरक छ भन्ने व्याख्या गर्नु
- कहिले AI एजेन्ट प्रयोग गर्ने र कहिले नगर्ने थाहा पाउनु
- वास्तविक समस्याको लागि आधारभूत एजेन्ट समाधान डिजाइन स्केच गर्नु
AI एजेन्टहरूको परिभाषा र AI एजेन्टका प्रकारहरू
AI एजेन्टहरू के हुन्?
यो सोच्न सजिलो तरिका छ:
AI एजेन्टहरू ती प्रणालीहरू हुन् जसले ठूलो भाषा मोडेलहरू (LLMs) लाई वास्तवमा कामहरू गर्न अनुमति दिन्छ — औजारहरू र ज्ञान प्रदान गरेर संसारमा काम गर्न, मात्र प्रतिक्रियामा सीमित नभई।
यसलाई विस्तृत पारौं:
- प्रणाली — AI एजेन्ट एउटा वस्तु मात्र होइन। यो भागहरूको संग्रह हो जुन सँगै काम गर्छ। प्रत्येक एजेन्टमा तीन भागहरू हुन्छन्:
- परिवेश — जहाँ एजेन्टले काम गर्छ। यात्रा बुकिंग एजेन्टको लागि यो बुकिंग प्लेटफर्म नै हुन्छ।
- सेंसरहरू — कसरी एजेन्टले आफ्नो वातावरणको हालको अवस्थालाई पढ्छ। हाम्रो यात्रा एजेन्ट होटल उपलब्धता वा फ्लाइट मूल्य जाँच्न सक्छ।
- एक्ट्युएटरहरू — कसरी एजेन्टले काम गर्छ। यात्रा एजेन्टले कोठा बुक गर्न सक्छ, पुष्टि पठाउन सक्छ, वा बुकिंग रद्द गर्न सक्छ।
-
ठूला भाषा मोडेलहरू — एजेन्टहरू LLM भन्दा पहिले पनि थिए, तर LLM हरूले आधुनिक एजेन्टहरूलाई शक्तिशाली बनाउँछन्। तिनीहरूले प्राकृतिक भाषा बुझ्छन्, सन्दर्भमा तर्क गर्छन्, र अस्पष्ट प्रयोगकर्ता अनुरोधलाई ठोस योजना बनाउँछन्।
-
कारबाही गर्ने — एजेन्ट प्रणाली बिना, LLM केवल पाठ उत्पादन गर्छ। एजेन्ट प्रणाली भित्र, LLM ले साँच्चिकै चरणहरू कार्य गर्न सक्दछ — डेटा खोज्नु, API कल गर्नु, सन्देश पठाउनु।
-
औजारहरू पहुँच — एजेन्टकहाँ के कस्ता औजारहरू छन् भन्ने कुरा (1) यो कुन वातावरणमा चलिरहेको छ र (2) विकासकर्ताले के दियो भन्नेमा निर्भर हुन्छ। यात्रा एजेन्टले फ्लाइट खोज्न सक्छ तर ग्राहक विवरण सम्पादन गर्न नपाउँछ — यो सबै तपाईंले कसरी जडान गर्नुभयो भन्ने कुरामा भर पर्छ।
-
स्मृति + ज्ञान — एजेन्टहरूसँग छोटो अवधिको स्मृति (हालको वार्तालाप) र लामो अवधिको स्मृति (ग्राहक डाटाबेस, विगतको अन्तरक्रिया) हुन सक्छ। यात्रा एजेन्टले तपाईंले झ्याल सिट मन पराउने कुरा “स्मरण” गर्न सक्छ।
AI एजेन्टका फरक-फरक प्रकारहरू
सबै एजेन्टहरू एउटै प्रकारका हुँदैनन्। यहाँ मुख्य प्रकारहरूको विवरण छ, यात्रा बुकिंग एजेन्टको उदाहरण प्रयोग गर्दै:
| एजेन्ट प्रकार | के गर्छ | यात्रा एजेन्ट उदाहरण |
|---|---|---|
| साधारण रिफ्लेक्स एजेन्टहरू | कडाइका नियमहरू पछ्याउँछन् — कुनै स्मृति छैन, योजना छैन। | गुनासो इमेल देख्छ → ग्राहक सेवामा पठाउँछ। त्यति मात्र। |
| मोडल-आधारित रिफ्लेक्स एजेन्टहरू | संसारको आन्तरिक मोडेल राख्छ र परिवर्तन अनुसार अपडेट गर्छ। | ऐतिहासिक फ्लाइट मूल्यहरू ट्र्याक गर्छ र अचानक महँगो भएका मार्गहरूलाई चिन्ह लगाउँछ। |
| लक्ष्य-आधारित एजेन्टहरू | एक लक्ष्य हुन्छ र त्यो लक्ष्यसम्म पुग्ने तरिका चरणबद्ध रूपमा निकाल्छ। | तपाईंको हालको स्थानबाट गन्तव्यसम्म सम्पूर्ण यात्रा (फ्लाइट, कार, होटल) बुक गर्छ। |
| उपयोगिता-आधारित एजेन्टहरू | केवल कुनै समाधान मात्र खोज्दैन — सबैभन्दा राम्रो समाधान खोज्छ, विकल्पहरू तौल्न गरेर। | लागत र सुविधा बीच सन्तुलन राखेर तपाईंको प्राथमिकतासँग सर्वश्रेष्ठ यात्रा खोज्छ। |
| शिक्षण एजेन्टहरू | प्रतिक्रिया मार्फत समयसँग सुध्रिन्छ। | यात्रा पछि सर्वेक्षण परिणामको आधारमा भविष्यका सिफारिसहरू समायोजन गर्छ। |
| श्रेणीगत एजेन्टहरू | उच्च-स्तरीय एजेन्टले कामलाई साना उपकार्यहरूमा विभाजन गर्छ र तल्लो स्तरका एजेन्टहरूलाई जिम्मा दिन्छ। | “ट्रिप रद्द गर्नुहोस्” अनुरोधलाई: फ्लाइट रद्द, होटल रद्द, कार भाडा रद्द — प्रत्येक उप-एजेन्टले ह्यान्डल गर्छ। |
| बहु-एजेन्ट प्रणालीहरू (MAS) | धेरै स्वतन्त्र एजेन्टहरू सँगै काम गर्दछन् (वा प्रतिस्पर्धा गर्दछन्)। | सहकारी: छुट्टाछुट्टै एजेन्टहरूले होटलहरू, फ्लाइटहरू, र मनोरञ्जन ह्यान्डल गर्छन्। प्रतिस्पर्धात्मक: धेरै एजेन्टहरूले उत्कृष्ट मूल्यमा होटल कोठा भर्न प्रतिस्पर्धा गर्छन्। |
कहिले AI एजेन्टहरू प्रयोग गर्ने
एआई एजेन्ट प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेको सधैं त्यसलाई प्रयोग गर्नु पर्छ भन्ने होइन। यहाँ त्यस्ता अवस्थाहरू छन् जहाँ एजेन्टहरू साँच्चिकै उपयोगी हुन्छन्:
- खुला अन्त्यका समस्याहरू — जब समस्याको समाधानका लागि चरणहरू पहिलेबाट प्रोग्राम गर्न सकिंदैन। LLM लाई गतिशील रूपमा बाटो पत्ता लगाउन आवश्यक हुन्छ।
- धेरै चरणका प्रक्रिया — कामहरू जसले धेरै चरणहरुमा औजारहरू प्रयोग गर्नुपर्ने हुन्छ, केवल एक पटक हेर्ने वा पाठ उत्पादन गर्ने होइन।
- समयसँग सुधार — जब तपाईं प्रणालीलाई प्रयोगकर्ता प्रतिक्रिया वा वातावरण संकेतहरुका आधारमा राम्ररी बन्दै जान चाहनुहुन्छ।
पाठक्रमको पछिल्ला पाठ विश्वसनीय AI एजेन्टहरू निर्माण मा हामी यो कुरा अझ गहिरोसँग बुझ्नेछौं कि कहिले र कहिले हुँदैन AI एजेन्ट प्रयोग गर्न।
एजेन्टिक समाधानका आधारहरू
एजेन्ट विकास
एजेन्ट बनाउँदा पहिलो काम हुन्छ — के गर्न सक्छ परिभाषित गर्नु हो — यसको उपकरणहरू, कार्यहरू, र व्यवहारहरू।
यस कोर्समा, हामी मुख्य प्लेटफर्मको रूपमा Azure AI एजेन्ट सेवा प्रयोग गर्छौं। यो समर्थन गर्दछ:
- OpenAI, Mistral, र Llama जस्ता खुला मोडेलहरू
- Tripadvisor जस्ता प्रदायकहरूको लाइसेन्स प्राप्त डेटा
- मानकीकृत OpenAPI 3.0 उपकरण परिभाषाहरू
एजेन्टिक ढाँचाहरू
तपाईं LLM सँग प्रम्प्टहरू मार्फत संवाद गर्नुहुन्छ। एजेन्टहरू सँग सबै प्रम्प्टहरू म्यानुअली तयार गर्न सकिँदैन — एजेन्टले धेरै चरणहरूमा कार्य गर्नुपर्ने हुन्छ। त्यहीँबाट एजेन्टिक ढाँचाहरू आउँछन्। यी LLM हरूमाथि प्रम्प्टिङ र संचालन गर्ने रणनीतिहरू हुन् जुन पुन: प्रयोगयोग्य र विश्वसनीय हुन्छन्।
यो कोर्स सबैभन्दा सामान्य र उपयोगी एजेन्टिक ढाँचाहरू वरिपरि संरचित छ।
एजेन्टिक फ्रेमवर्कहरू
एजेन्टिक फ्रेमवर्कहरू विकासकर्ताहरूलाई तयार ढाँचाहरू, उपकरणहरू, र पूर्वाधार दिन्छन् जसले एजेन्टहरू बनाउँदा सजिलो हुन्छ:
- उपकरण र क्षमता जडान गर्न
- के एजेन्ट गर्दैछ हेर्न र त्रुटि सुधार गर्न
- धेरै एजेन्टहरू बीच सहयोग गर्न
यो कोर्समा हामी Microsoft Agent Framework (MAF) मा केन्द्रित छौं, जुन उत्पादन-तयार एजेन्टहरू बनाउने लागि हो।
कोड नमूनाहरू
यसलाई व्यावहारिक रूपमा हेर्न तयार हुनुहुन्छ? यहाँ यस पाठका कोड नमूनाहरू छन्:
- 🐍 Python: Agent Framework
- 🔷 .NET: Agent Framework
प्रश्नहरू छन्?
अन्य सिक्नेहरूसँग जडान हुन, अफिस आवरहरूमा जान, र सामुदायिक सहयोगमार्फत AI एजेन्ट सम्वन्धी प्रश्नहरूको उत्तर पाउन Microsoft Foundry Discord मा सामेल हुनुहोस्।
अघिल्लो पाठ
अर्को पाठ
एजेन्टिक फ्रेमवर्कहरूको अन्वेषण
अस्वीकरण: यस दस्तावेजलाई एआई अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी सटीकता का लागि प्रयासरत छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादहरूमा त्रुटिहरू वा अस्पष्टताहरू हुन सक्छन्। मूल दस्तावेज जसको स्वदेशी भाषामा छ, त्यसलाई अधिकृत स्रोत मानिनु पर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीका लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याका लागि हामी जिम्मेवार हुनेछैनौं।