ai-agents-for-beginners
उत्पादनमा AI एजेन्टहरू: अवलोकनयोग्यता र मूल्याङ्कन
जब AI एजेन्टहरूले प्रायोगात्मक नमूनाहरूबाट वास्तविक विश्वका अनुप्रयोगहरूमा सरिरहेका छन्, तिनको व्यवहार बुझ्ने, तिनको प्रदर्शन अनुगमन गर्ने, र तिनको आउटपुटहरूलाई प्रणालीगत रूपमा मूल्याङ्कन गर्ने क्षमता महत्त्वपूर्ण हुन्छ।
सिकाइ लक्ष्यहरू
यस पाठ पूरा गरेपछि, तपाईंलाई थाहा हुनेछ / बुझ्न सक्नुहुन्छ:
- एजेन्ट अवलोकनयोग्यता र मूल्याङ्कनका मुख्य अवधारणाहरू
- एजेन्टहरूको प्रदर्शन, लागत र प्रभावकारितालाई सुधार गर्ने प्रविधिहरू
- तपाईंको AI एजेन्टहरूलाई प्रणालीगत रूपमा के र कसरी मूल्याङ्कन गर्ने
- AI एजेन्टहरूलाई उत्पादनमा परिनियोजन गर्दा लागत कसरी नियन्त्रण गर्ने
- Microsoft Agent Framework प्रयोग गरेर निर्मित एजेन्टहरूलाई कसरी इन्स्ट्रुमेन्ट गर्ने
लक्ष्य तपाईंलाई “ब्ल्याक बक्स” एजेन्टहरूलाई पारदर्शी, व्यवस्थापनयोग्य, र भरपर्दो प्रणालीहरूमा परिवर्तन गर्न आवश्यक ज्ञानले सुसज्जित गर्नु हो।
नोट: सुरक्षित र भरपर्दो AI एजेन्टहरू परिनियोजन गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। विश्वसनीय AI एजेन्टहरू निर्माण गर्ने पाठ पनि हेर्नुहोस्।
ट्रेसेस र स्प्यानहरू
अवलोकनयोग्यता उपकरणहरू जस्तै Langfuse वा Microsoft Foundry प्रायः एजेन्ट रनहरूलाई ट्रेसेस र स्प्यानहरूका रूपमा प्रतिनिधित्व गर्छन्।
- ट्रेस सम्पूर्ण एजेन्ट कार्य सुरु देखि अन्त्यसम्म प्रतिनिधित्व गर्छ (जस्तै प्रयोगकर्ताको सोध्ने सवाल सम्हाल्नु)।
- स्प्यानहरू ट्रेस भित्रका व्यक्तिगत कदमहरू हुन् (जस्तै भाषा मोडेललाई कल गर्नु वा डाटा प्राप्त गर्नु)।
अवलोकनयोग्यता बिना, AI एजेन्ट “ब्ल्याक बक्स” जस्तो लाग्न सक्छ - यसको आन्तरिक अवस्था र तर्क अस्पष्ट हुन्छ, जसले समस्याहरू पहिचान गर्न वा प्रदर्शन अनुकूलन गर्न कठिन बनाउँछ। अवलोकनयोग्यतासँग, एजेन्टहरू “ग्लास बक्स” जस्ता हुन्छन्, जसले पारदर्शिता प्रस्ताव गर्छ जुन विश्वास निर्माण गर्न र उनीहरूले इच्छित रूपमा सञ्चालन गरिरहेको सुनिश्चित गर्न आवश्यक हुन्छ।
उत्पादन वातावरणमा अवलोकनयोग्यता किन महत्त्वपूर्ण छ
AI एजेन्टहरूलाई उत्पादन वातावरणमा सार्दा नयाँ चुनौती र आवश्यकताहरू उत्पन्न हुन्छन्। अवलोकनयोग्यता “रमाइलो छ” जस्तो नभएर एक अत्यावश्यक क्षमता हुन्छ:
- डिबगिङ र मूल कारण विश्लेषण: जब एजेन्ट असफल हुन्छ वा अप्रत्याशित आउटपुट उत्पादन गर्छ, अवलोकनयोग्यता उपकरणहरूले एररको स्रोत पहिचान गर्न आवश्यक ट्रेसेस प्रदान गर्छन्। यो विशेष गरी जटिल एजेन्टहरूमा महत्वपूर्ण हुन्छ जसले धेरै LLM कलहरू, उपकरण अन्तरक्रियाहरू, र सशर्त तर्कलाई समावेश गर्न सक्छ।
- लेटेन्सी र लागत व्यवस्थापन: AI एजेन्टहरू प्रायः LLM र अन्य बाह्य API हरूमा निर्भर हुन्छन् जुन टोकन वा कलको आधारमा बिल गर्निन्छ। अवलोकनयोग्यता यी कलहरूको सूक्ष्म अनुगमन गर्न अनुमति दिन्छ, जसले अत्यधिक सुस्त वा महँगो अपरेशन्स पहिचान गर्न मद्दत गर्छ। यसले टोलीहरूलाई प्रॉम्प्टहरू अनुकूलन गर्न, प्रभावकारी मोडेलहरू चयन गर्न, वा कार्यप्रवाहहरू पुन: डिजाइन गर्न मद्दत गर्छ ताकि सञ्चालन लागतहरू नियन्त्रणमा रहोस् र राम्रो प्रयोगकर्ता अनुभव सुनिश्चित होस्।
- विश्वास, सुरक्षा, र अनुपालन: धेरै अनुप्रयोगहरूमा, एजेन्टहरूले सुरक्षित र नैतिक रूपमा व्यवहार गर्नुपर्ने हुन्छ। अवलोकनयोग्यता एजेन्टका क्रियाकलाप र निर्णयहरूको अडिट ट्रेल प्रदान गर्छ। यसलाई प्रॉम्प्ट इन्जेक्सन, हानिकारक सामग्री उत्पादन, वा व्यक्तिगत परिचय योग्य जानकारी (PII) को गलत ह्यान्डलिंग जस्ता समस्याहरू पत्ता लगाउन र कम गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। उदाहरणको लागि, तपाईं ट्रेसेस समीक्षा गरेर बुझ्न सक्नुहुन्छ कि एजेन्टले विशेष प्रतिक्रिया किन दिएको वा कुनै विशेष उपकरण किन प्रयोग गरेको।
- निरन्तर सुधार लूपहरू: अवलोकनयोग्यता डेटा आवधिक विकास प्रक्रियाको आधार हो। वास्तविक दुनियाँमा एजेन्टहरू कति राम्रो प्रदर्शन गर्छन् भनेर अनुगमन गरेर, टोलीहरूले सुधारका क्षेत्रहरू पहिचान गर्न, मोडेलहरू अनुकूलन गर्न डेटा सङ्कलन गर्न, र परिवर्तनहरूको प्रभाव पुष्टि गर्न सक्दछन्। यसले एउटा प्रतिपुष्टि लूप सिर्जना गर्दछ जहाँ उत्पादन अन्तर्दृष्टिहरू अनलाइन मूल्याङ्कनबाट अफलाइन प्रयोग र सुधारतर्फ जान्छ, जसले क्रमबद्ध रूपमा अझ राम्रो एजेन्ट प्रदर्शन तर्फ लैजान्छ।
ट्रयाक गर्नुपर्ने मुख्य मेट्रिक्सहरू
एजेन्टको व्यवहार अनुगमन र बुझ्न, विभिन्न मेट्रिक्स र संकेतहरू अनुगमन गर्नुपर्छ। यद्यपि विशिष्ट मेट्रिक्स एजेन्टको उद्देश्य अनुसार फरक पर्न सक्छन्, केही सार्वभौमिक रूपमा महत्त्वपूर्ण हुन्छन्।
अवलोकनयोग्यता उपकरणहरूले मानक रूपमा निरीक्षण गर्ने केही सर्वाधिक सामान्य मेट्रिक्सहरू यहाँ छन्:
लेटेन्सी: एजेन्ट कति छिटो प्रतिक्रिया दिन्छ? लामो पर्खाइले प्रयोगकर्ता अनुभवमा नकारात्मक प्रभाव पार्छ। तपाईंले एजेन्ट रनको ट्रेसिङ गरेर कार्यहरू र व्यक्तिगत कदमहरूको लेटेन्सी मापन गर्नुपर्छ। उदाहरणका लागि, सबै मोडेल कलहरूमा २० सेकेन्ड लाग्ने एजेन्टलाई छिटो मोडेल प्रयोग गरेर वा मोडेल कलहरू समानान्तर रूपमा चलाएर द्रुत बनाउन सकिन्छ।
लागतहरू: प्रत्येक एजेन्ट रनको खर्च कति छ? AI एजेन्टहरूले LLM कलहरू जसलाई टोकन वा बाहिरी API हरूमा बिल गरिन्छ। बारम्बार उपकरण प्रयोग वा धेरै प्रॉम्प्टले लागत छिटो बढाउन सक्छ। उदाहरणका लागि, यदि एजेन्टले पाँच पटक LLM कल गर्छ केवल अल्प सुधारका लागि, तपाईंले लागत उचित हो वा कलहरू कम गर्ने वा सस्तो मोडेल प्रयोग गर्ने विकल्प हेर्नुपर्छ। वास्तविक समयमा अनुगमनले अनपेक्षित बढाबढ पनि पत्ता लगाउन मद्दत गर्छ (जस्तै बगले अत्यधिक API लूप गराउनु)।
अनुरोध त्रुटिहरू: एजेन्टले कति अनुरोधहरू असफल पारे? यसमा API त्रुटि वा असफल उपकरण कलहरू समावेश हुन सक्छ। यी त्रुटिहरूको सामना गर्न, तपाईंले ब्याकअप वा पुन: प्रयासहरू सेट अप गर्न सक्नुहुन्छ। जस्तै, यदि LLM प्रदायक A डाउन छ भने, तपाईं LLM प्रदायक B लाई ब्याकअपको रूपमा स्विच गर्न सक्नुहुन्छ।
प्रयोगकर्ता प्रतिक्रिया: प्रत्यक्ष प्रयोगकर्ता मूल्याङ्कन कार्यान्वयनले महत्वपूर्ण अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्छ। यसमा स्पष्ट मूल्याङ्कनहरू (👍ठिक / 👎गलत, ⭐१-५ तारा) वा लिखित टिप्पणीहरू समावेश हुन सक्छन्। लगातार नकारात्मक प्रतिक्रिया तपाईंलाई सतर्क पार्नुपर्छ किनभने यसले संकेत गर्छ कि एजेन्ट अपेक्षित रूपमा काम गरिरहेको छैन।
अप्रत्यक्ष प्रयोगकर्ता प्रतिक्रिया: प्रयोगकर्ताका व्यवहारहरूले स्पष्ट मूल्याङ्कन बिना पनि अप्रत्यक्ष प्रतिक्रिया दिन सक्छ। यसमा तत्काल प्रश्न फेरि सोध्नु, दोहोरिने प्रश्नहरू, वा पुन: प्रयास बटन क्लिक गर्नु समावेश हुन्छ। उदाहरणका लागि, यदि तपाईं देख्नुहुन्छ कि प्रयोगकर्ताहरू बारम्बार उही प्रश्न सोधिरहेका छन् भने, यो संकेत हो कि एजेन्टले अपेक्षित काम गरिरहेको छैन।
शुद्धता: एजेन्टले कति पटक सही वा इच्छित आउटपुट उत्पादन गर्छ? शुद्धताको परिभाषा फरक हुन सक्छ (जस्तै समस्या समाधानको शुद्धता, सूचना पुन: प्राप्तिको शुद्धता, प्रयोगकर्ता सन्तुष्टि)। पहिलो कदम हो कि तपाईंले एजेन्टका लागि सफलताको परिभाषा निर्धारण गर्नुहोस्। तपाईं स्वचालित जाँच, मूल्याङ्कन स्कोरहरू, वा कार्य सम्पन्नता लेबलहरू मार्फत शुद्धता ट्र्याक गर्न सक्नुहुन्छ। उदाहरणका लागि, ट्रेसेसलाई “सफल” वा “असफल” चिन्ह लगाउनु।
स्वचालित मूल्याङ्कन मेट्रिक्सहरू: तपाईंले स्वचालित मूल्याङ्कनहरू पनि सेट अप गर्न सक्नुहुन्छ। उदाहरणका लागि, तपाईं LLM प्रयोग गरेर एजेन्टको आउटपुट स्कोर गर्न सक्नुहुन्छ जस्तै के यो उपयोगी, शुद्ध, वा होइन। त्यहाँ केही खुला स्रोत पुस्तकालयहरू पनि छन् जसले एजेन्टका विभिन्न पक्षहरू स्कोर गर्न मद्दत गर्छन्। जस्तै, RAG एजेन्टहरूको लागि RAGAS वा हानिकारक भाषा वा प्रॉम्प्ट इन्जेक्सन पत्ता लगाउन LLM Guard।
व्यवहारमा, ती मेट्रिक्सहरूको संयोजनले AI एजेन्टको स्वास्थ्यको सबैभन्दा राम्रो कभरेज दिन्छ। यस अध्यायको उदाहरण नोटबुक मा हामी ती मेट्रिक्सहरू वास्तविक उदाहरणहरूमा कसरी देखिन्छन् देखाउनेछौं, तर पहिले, हामी सामान्य मूल्याङ्कन कार्यप्रवाह कस्तो देखिन्छ जान्नेछौं।
आफ्नो एजेन्ट इन्स्ट्रुमेन्ट गर्नुहोस्
ट्रेसेसिङ डेटा सङ्कलन गर्न, तपाईंले आफ्नो कोड इन्स्ट्रुमेन्ट गर्न आवश्यक छ। लक्ष्य भनेको एजेन्ट कोडलाई ट्रेसेस र मेट्रिक्सहरू उत्सर्जन गर्न सक्षम पार्नु हो जुन अवलोकनयोग्यता प्लेटफर्मले सङ्कलन, प्रशोधन, र दृश्यात्मक गर्न सक्छ।
OpenTelemetry (OTel): OpenTelemetry LLM अवलोकनयोग्यताको लागि उद्योग मानकको रूपमा उभिएको छ। यसले टेलीमेट्री डेटा उत्पन्न, सङ्कलन, र निर्यात गर्न API, SDK, र उपकरणहरूको सेट प्रदान गर्छ।
त्यहाँ धेरै इन्स्ट्रुमेन्टेसन पुस्तकालयहरू छन् जसले विद्यमान एजेन्ट फ्रेमवर्कलाई र्याप गर्दछ र OpenTelemetry स्प्यानहरूलाई अवलोकनयोग्यता उपकरणमा सजिलै निर्यात गर्न सहयोग पुर्याउँछन्। Microsoft Agent Framework ले OpenTelemetry सँग स्वभाविक रूपमा एकीकृत गर्छ। तल MAF एजेन्ट इन्स्ट्रुमेन्ट गर्ने उदाहरण छ:
from agent_framework.observability import get_tracer, get_meter
tracer = get_tracer()
meter = get_meter()
with tracer.start_as_current_span("agent_run"):
# एजेन्ट क्रियान्वयन स्वचालित रूपमा ट्रेस गरिन्छ
pass
यस अध्यायको उदाहरण नोटबुक ले तपाईंको MAF एजेन्टलाई इन्स्ट्रुमेन्ट गर्ने तरिका देखाउनेछ।
म्यानुअल स्प्यान सिर्जना: इन्स्ट्रुमेन्टेसन पुस्तकालयहरूले आधारभूत सुविधा प्रदान गरे पनि, कहिलेकाहीं थप विस्तृत वा अनुकूल जानकारी आवश्यक पर्न सक्छ। तपाईंले म्यानुअली स्प्यानहरू सिर्जना गरी अनुकूल एप्लिकेसन तर्क थप्न सक्नुहुन्छ। अझ महत्त्वपूर्ण, यी स्वचालित वा म्यानुअल रूपमा सिर्जना गरिएका स्प्यानहरूलाई कस्टम एट्रिब्युटहरूसँग (ट्याग वा मेटाडाटाका रूपमा चिनिने) समृद्ध बनाउन सकिन्छ। यी एट्रिब्युटहरूमा व्यवसाय-विशिष्ट डेटा, मध्यवर्ती गणना, वा डिबगिङ वा विश्लेषणका लागि उपयोगी कुनै पनि प्रसंग समावेश हुन सक्छ, जस्तै user_id, session_id, वा model_version।
Langfuse Python SDK सँग म्यानुअली ट्रेसेस र स्प्यानहरू सिर्जना गर्ने उदाहरण:
from langfuse import get_client
langfuse = get_client()
span = langfuse.start_span(name="my-span")
span.end()
एजेन्ट मूल्याङ्कन
अवलोकनयोग्यताले हामीलाई मेट्रिक्स दिन्छ तर मूल्याङ्कन भनेको त्यो डाटा विश्लेषण गर्ने प्रक्रिया हो (र परीक्षणहरू गर्ने) कति राम्रो AI एजेन्ट प्रदर्शन गरिरहेको छ र कसरी सुधार गर्न सकिन्छ भनेर निर्धारण गर्न। अन्य शब्दमा, ती ट्रेसेस र मेट्रिक्स प्राप्त भएपछि, कसरी तिनीहरूलाई एजेन्टलाई निर्णय गर्न प्रयोग गर्ने?
नियमित मूल्याङ्कन महत्त्वपूर्ण छ किनकी AI एजेन्टहरू प्रायः गैर-निर्णयात्मक हुन्छन् र विकास हुन सक्छन् (अपडेटहरू वा मोडेल व्यवहारको ड्रेसब्याप गर्दै) – मूल्याङ्कन बिना, तपाईंलाई थाहा हुदैन कि तपाईंको “स्मार्ट एजेन्ट” वास्तवमै राम्ररी काम गरिरहेको छ वा सुधार भएको छ कि छैन।
AI एजेन्टहरूको लागि मूल्याङ्कनका दुई श्रेणी हुन्छन्: अनलाइन मूल्याङ्कन र अफलाइन मूल्याङ्कन। दुवै उपयोगी छन् र एक अर्कालाई पूरक गर्छन्। हामी सामान्यतया अफलाइन मूल्याङ्कनबाट सुरु गर्छौं, किनभने यो कुनै पनि एजेन्टलाई परिनियोजन गर्नु अघि न्यूनतम आवश्यक कदम हो।
अफलाइन मूल्याङ्कन
यो नियन्त्रण सम्पन्न सेटिङमा, प्रायः परीक्षण डेटासेटहरू प्रयोग गरेर एजेन्टको मूल्याङ्कन हो, प्रत्यक्ष प्रयोगकर्ता सोधपुछ होइन। तपाईं क्युरेटेड डेटासेटहरू प्रयोग गर्नुहुन्छ जहाँ अपेक्षित आउटपुट वा सही व्यवहार थाहा हुन्छ, र त्यसपछि एजेन्टलाई चलाउनुहुन्छ।
उदाहरणका लागि, यदि तपाईंले गणित शब्दसमस्या एजेन्ट बनाउनुभएको छ भने, तपाईं सँग १०० समस्याको परीक्षण डेटासेट हुन सक्छ जसमा प्रष्ट उत्तरहरू हुन्छन्। अफलाइन मूल्याङ्कन विकासको क्रममा प्राय: गरिन्छ (र CI/CD पाइपलाइनहरूको भाग हुन सक्छ) सुधारहरू जाँच्न वा प्रतिगमनबाट बच्न। यसको फाइदा हो कि यो बारम्बार प्रयोग गर्न मिल्ने र तपाईं सँग ठोस शुद्धता मेट्रिक्सहरू हुन्छन् किनकि तपाईंलाई आधारभूत सत्य थाहा हुन्छ। तपाईंले प्रयोगकर्ता सोधपुछहरू नक्कल गर्न र एजेन्टको प्रतिक्रियालाई आदर्श उत्तर सँग तुलना गर्न सक्नुहुन्छ वा स्वचालित मेट्रिक्सहरूको प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ जुन माथि वर्णन गरिएको छ।
अफलाइन मूल्याङ्कनको मुख्य चुनौती भनेको तपाईंको परीक्षण डेटासेट व्यापक र प्रासंगिक सुनिश्चित गर्नु हो – एजेन्ट निश्चित परीक्षण सेटमा राम्रो प्रदर्शन गर्न सक्छ तर उत्पादनमा निकै भिन्न सोधपुछहरू सामना गर्न सक्छ। त्यसैले, तपाईंले परीक्षण सेटहरूलाई नयाँ किनाराका केसहरू र वास्तविक दुनियाँका उदाहरणहरू समावेश गर्दै अद्यावधिक राख्नुपर्छ। स-सानो “स्मोक टेस्ट” केसहरू र ठूला मूल्याङ्कन सेटहरूको संयोजन उपयोगी छ: स-साना सेटहरू छिटो जाँचका लागि र ठूला सेटहरू व्यापक प्रदर्शन मेट्रिक्सका लागि।
अनलाइन मूल्याङ्कन
यसले वास्तविक, जीवित वातावरणमा एजेन्टको मूल्याङ्कनलाई जनाउँछ, अर्थात् उत्पादनमा वास्तविक प्रयोगको दौरान। अनलाइन मूल्याङ्कनले वास्तविक प्रयोगकर्ता अन्तरक्रियामा एजेन्टको प्रदर्शन अनुगमन गर्छ र निरन्तर परिणामहरू विश्लेषण गर्छ।
उदाहरणका लागि, तपाईं सफलताको दर, प्रयोगकर्ता सन्तुष्टि स्कोरहरू, वा अन्य मेट्रिक्सहरू ट्र्याक गर्न सक्नुहुन्छ जीवित ट्राफिकमा। अनलाइन मूल्याङ्कनको फाइदा छ कि यो त्यस्ता कुराहरू समात्छ जुन तपाईं प्रयोगशाला सेटिङमा अपेक्षा नगर्न सक्नुहुन्छ – तपाईं मोडेल ड्रिफ्ट समयसँगै अवलोकन गर्न सक्नुहुन्छ (यदि एजेन्टको प्रभावकारिता इनपुट ढाँचाहरूको परिवर्तनसँग घट्छ) र अप्रत्याशित सोधपुछ वा अवस्थाहरू पत्ता लगाउन सक्नुहुन्छ जुन तपाईंको परीक्षण डेटामा थिएन। यसले वन्यमा एजेन्टको व्यवहारको साँचो तस्वीर प्रदान गर्छ।
अनलाइन मूल्याङ्कन प्रायः अप्रत्यक्ष र प्रत्यक्ष प्रयोगकर्ता प्रतिक्रियाहरू सङ्कलन गर्छ, जस्तै माथि छलफल गरियो, र सम्भवतया छाया परीक्षणहरू वा A/B परीक्षणहरू चलाउँछ (जहाँ नयाँ संस्करण एजेन्ट पुरानो सँग समानान्तरमा चल्छ तुलना गर्न)। चुनौती छ कि विश्वसनीय लेबलहरू वा स्कोरहरू जीवित अन्तरक्रियाहरूको लागि प्राप्त गर्न गाह्रो हुन सक्छ – तपाईं प्रयोगकर्ता प्रतिक्रिया वा तलको मेट्रिक्सहरूमा भर पर्न सक्नुहुन्छ (जस्तै प्रयोगकर्ताले परिणाम क्लिक गर्यो कि गर्नन्)।
दुईलाई संयोजन गर्नु
अनलाइन र अफलाइन मूल्याङ्कनहरू अलग-अलग छैनन्; तिनीहरू अत्यन्त पूरक छन्। अनलाइन अनुगमनबाट प्राप्त अन्तर्दृष्टिहरू (जस्तै नयाँ प्रकारका प्रयोगकर्ता सोधपुछ जहाँ एजेन्ट कमजोर प्रदर्शन गर्छ) अफलाइन परीक्षण डेटासेटहरूलाई सुधार्न र बृहत बनाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ। बरु, जस एजेन्टहरूले अफलाइन परीक्षणहरूमा राम्रो प्रदर्शन गर्छन् तिनीहरूलाई तत्परता साथ अनलाइनमा परिनियोजन र अनुगमन गर्न सकिन्छ।
वास्तवमा, धेरै टोलीहरूले निम्न लूप अपनाउँछन्:
अफलाइन मूल्याङ्कन -> परिनियोजन -> अनलाइन अनुगमन -> नयाँ असफल केसहरू सङ्कलन -> अफलाइन डेटासेटमा थप -> एजेन्ट सुधार -> दोहोर्याउनु।
सामान्य समस्या
जब तपाईं AI एजेन्टहरू उत्पादनमा परिनियोजन गर्नुहुन्छ, विभिन्न चुनौतीहरू सामना गर्न सक्नुहुन्छ। यहाँ केही सामान्य समस्याहरू र सम्भावित समाधानहरू छन्:
| समस्या | सम्भावित समाधान |
|---|---|
| AI एजेन्टले कार्यहरू निरन्तर रूपमा प्रदर्शन गरिरहेको छैन | - AI एजेन्टलाई दिइएको प्रॉम्प्टहरू सुधार्नुहोस्; लक्ष्यहरूमा स्पष्ट हुनुहोस्। - कार्यहरूलाई उप-कार्यहरूमा विभाजन गरेर धेरै एजेन्टहरूले सम्हाल्ने सम्भावना पहिचान गर्नुहोस्। |
| AI एजेन्ट निरन्तर लूपहरूमा फसिरहेको छ | - समाप्ति सर्तहरू स्पष्ट हुनु आवश्यक छ ताकि एजेन्ट प्रक्रिया कहिले रोक्नु पर्छ थाहा होस्। - जटिल कार्यहरूका लागि जुन तर्क र योजना आवश्यक छ, विशेष तर्क कार्यहरूका लागि ठूलो मोडेल प्रयोग गर्नुहोस्। |
| AI एजेन्ट उपकरण कलहरू राम्रोसँग काम गरिरहेको छैन | - उपकरणको आउटपुट एजेन्ट प्रणाली बाहिर परीक्षण र मान्य गर्नुहोस्। - परिभाषित प्यारामिटर, प्रॉम्प्टहरू, र उपकरण नामहरू सुधार्नुहोस्। |
| बहु-एजेन्ट प्रणाली निरन्तर रूपमा स्थिर छैन | - प्रत्येक एजेन्टलाई दिइएको प्रॉम्प्टहरूको विशेषता र भिन्नता सुनिश्चित गर्नुहोस्। - कुन एजेन्ट सही हो निर्धारण गर्न “राउटिङ” वा कन्ट्रोलर एजेन्ट प्रयोग गरेर पदानुक्रमित प्रणाली बनाउनुहोस्। |
यी धेरै समस्याहरू अवलोकनयोग्यता मार्फत बढी प्रभावकारी रूपमा पहिचान गर्न सकिन्छ। पहिले चर्चा गरिएका ट्रेसेस र मेट्रिक्सहरूले एजेन्ट कार्यप्रवाहमा समस्या कहाँ छ विश्लेषण गर्न मद्दत गर्छन्, जसले डिबगिङ र अनुकूलनलाई धेरै प्रभावकारी बनाउँछ।
लागत व्यवस्थापन
एआई एजेन्टहरूलाई उत्पादनमा तैनाथ गर्दा लाग्ने खर्च व्यवस्थापन गर्नका लागि केही रणनीतिहरू यस्ता छन्:
सानो मोडेलहरू प्रयोग गर्ने: साना भाषा मोडेलहरू (SLMs) केही एजेन्टिक प्रयोग केसहरूमा राम्रो प्रदर्शन गर्न सक्छन् र यसले खर्चलाई महत्वपूर्ण रूपमा कम गर्नेछ। पहिले उल्लेख गरेझैं, प्रदर्शन र ठूलो मोडेलसँग तुलना गर्नका लागि एक मूल्यांकन प्रणाली बनाउनु नै तपाईंको प्रयोग केसमा SLM कस्तो राम्रो प्रदर्शन गर्छ बुझ्नको लागि उत्तम उपाय हो। सरल कार्यहरू जस्तै उद्देश्य वर्गीकरण वा प्यारामिटर निकासा जस्ता कामका लागि SLMs प्रयोग गर्ने विचार गर्नुस, र जटिल तर्कका लागि ठूला मोडेलहरू राख्नुहोस।
राउटर मोडेल प्रयोग गर्ने: यस्तै रणनीति विभिन्न मोडेलहरू र आकारहरूको विविधता प्रयोग गर्नु पनि हो। तपाईं जटिलतामा आधारित अनुरोधहरूलाई सबैभन्दा उपयुक्त मोडेलहरूमा पठाउन LLM/SLM वा सर्भरलेस फङ्सन प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। यसले खर्च कम गर्न सहयोग गर्नेछ साथै सही कार्यहरूमा प्रदर्शन सुनिश्चित गर्नेछ। उदाहरणका लागि, सरल प्रश्नहरू साना र छिटो मोडेलहरूमा पठाउनुहोस्, र मात्र जटिल तर्क कार्यहरूका लागि महँगो ठूला मोडेलहरू प्रयोग गर्नुहोस्।
प्रतिक्रिया क्यासिङ्ग गर्ने: सामान्य अनुरोध र कार्यहरू पहिचान गरी ती प्रतिक्रियाहरू एजेन्टिक प्रणालीमा जानुअघि प्रदान गर्नु यस्तै अनुरोधहरूको मात्रा घटाउने राम्रो उपाय हो। तपाईं एक फ्लो पनि लागू गर्न सक्नुहुन्छ जसले क्यास गरिएका अनुरोधहरूसँग अनुरोध कति समान छ भनेर अधिक आधारभूत एआई मोडेलहरू प्रयोग गरेर निर्धारण गर्छ। यो रणनीतिले बारम्बार सोधिने प्रश्नहरू वा सामान्य कार्यप्रवाहहरूका लागि खर्च धेरै कम गर्न सक्छ।
प्रयोगमा यो कसरी काम गर्छ हेर्दै गरौं
यस भागको उदाहरण नोटबुकमा, हामी हाम्रा एजेण्टहरूको अनुगमन र मूल्यांकन गर्न कसरी अवलोकन उपकरणहरू प्रयोग गर्ने भनेर उदाहरणहरू हेर्नेछौं।
उत्पादनमा एआई एजेन्टहरूबारे थप प्रश्नहरू छन्?
Microsoft Foundry Discord मा सामेल हुनुहोस्, जहाँ अन्य सिक्नेहरू भेट्न, अफिस घण्टामा सहभागी हुन र एआई एजेन्टहरूको सम्बन्धमा तपाईंका प्रश्नहरूका उत्तर पाउन सक्नुहुन्छ।
अघिल्लो पाठ
अर्को पाठ
अस्वीकरण: यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी सही हुन प्रयास गर्छौं, तर कृपया जानकार हुनुस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छन्। मूल दस्तावेज़ यसको मूल भाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीका लागि व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न कुनै पनि गलत बुझाइ वा त्रुटिको लागि हामी जिम्मेवार छैनौं।