مهندسی گراف برای سیستم‌های چندعاملی: مدیریت کار عامل

سیستم‌های چندعاملی مانند چت‌بات‌های ساده شکست نمی‌خورند. آن‌ها از طریق انتقال‌ها شکست می‌خورند: برنامه‌ریز متخصص اشتباهی را فراخوانی می‌کند، مرحله بازیابی یک محدودیت را نادیده می‌گیرد، یک گره ابزار بیش از حد هزینه می‌کند، یا یک وظیفه طولانی‌مدت کار گران‌قیمت را به همان مدل مرزی هدایت می‌کند.

به همین دلیل مهندسی گراف به یک رشته عملی برای تیم‌هایی که عوامل را در تولید می‌سازند تبدیل شده است. گراف نقشه عملیاتی برای کار عامل است. این تعریف می‌کند که کدام گره‌ها می‌توانند عمل کنند، کدام لبه‌ها می‌توانند گرفته شوند، کجا حالت حمل می‌شود، چه زمانی یک انسان باید مرحله بعدی را تأیید کند، و تماس‌های مدل باید از طریق یک لایه API کنترل‌شده هدایت شوند.

چرا مهندسی گراف اکنون اهمیت دارد

سیستم‌های عامل اولیه اغلب شبیه یک حلقه بودند: دریافت یک هدف، فراخوانی یک مدل، استفاده از یک ابزار، بررسی نتیجه، تکرار. سیستم‌های عامل مدرن ساختارمندتر می‌شوند. چارچوب‌هایی مانند LangGraph گراف‌ها را از طریق حالت، گره‌ها و لبه‌ها توصیف می‌کنند. گوگل قابلیت همکاری Agent2Agent را برای انتقال عوامل ترویج کرده است. MCP راه استانداردی برای اتصال برنامه‌های هوش مصنوعی با ابزارها، داده‌ها و جریان‌های کاری.

فراهم می‌کند. این قطعات سیستم‌های عامل را توانمندتر می‌کنند، اما همچنین مسیر اجرا را سخت‌تر برای استدلال می‌کنند. زمانی که عوامل می‌توانند واگذار کنند، شاخه‌بندی کنند، دوباره تلاش کنند و ابزارهای خارجی را فراخوانی کنند، هزینه و ریسک سیستم دیگر در یک درخواست واحد محدود نمی‌شود. آن‌ها در سراسر گراف توزیع می‌شوند.

گراف را به‌عنوان معماری تولید در نظر بگیرید

یک گراف عامل تولید باید به اندازه کافی صریح باشد که یک مهندس بتواند بدون خواندن هر درخواست به شش سؤال پاسخ دهد:

• کدام گره‌ها مجاز به فراخوانی یک مدل هستند؟
• کدام گره‌ها می‌توانند از ابزارها یا سیستم‌های خارجی استفاده کنند؟
• کدام انتقال‌ها نیاز به بازبینی انسانی دارند؟
• کدام مدل یا کلاس مدل برای هر مرحله مناسب است؟
• محدودیت‌های تلاش مجدد، جایگزین‌ها و بودجه کجا اعمال می‌شوند؟
• تیم چگونه پس از یک اجرای ناموفق، آنچه اتفاق افتاده را بازسازی خواهد کرد؟

این فقط یک تمرین مشاهده‌پذیری نیست. این همچنین یک تمرین محصول و حاشیه است. یک گره طبقه‌بندی کم‌ریسک، یک گره بازیابی، یک گره تولید کد، و یک گره بررسی نهایی نباید لزوماً از همان مدل استفاده کنند. وقتی هر گره به طور پیش‌فرض از گران‌ترین مدل استفاده می‌کند، نمودار به یک تقویت‌کننده هزینه تبدیل می‌شود.

جایگاه ShareAI در نمودار

ShareAI به تیم‌ها یک API واحد برای دسترسی به بیش از 150 مدل هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، با مسیریابی هوشمند، جایگزین‌ها، سیگنال‌های بازار، و قیمت‌گذاری بر اساس توکن. در یک سیستم عامل مبتنی بر نمودار، این باعث می‌شود لایه فراخوانی مدل آسان‌تر تغییر کند بدون اینکه خود نمودار بازنویسی شود.

یک سازنده می‌تواند ارکستراتور، چارچوب برنامه، پایگاه داده، صف، و زمان اجرای عامل را خارج از ShareAI نگه دارد، سپس از رابط برنامه‌نویسی ShareAI برای دسترسی به مدل در گره‌هایی که نیاز به استنتاج دارند استفاده کند. نمودار همچنان جریان کار را کنترل می‌کند. ShareAI دسترسی به مدل، انعطاف‌پذیری مسیریابی، و مسیر تجاری پیرامون استفاده را کنترل می‌کند.

این تمایز مهم است. ShareAI موتور نمودار نیست. این بازار مدل و لایه API است که به تیم‌ها کمک می‌کند انتخاب مدل را باز نگه دارند در حالی که سیستم‌های عامل تکامل می‌یابند.

چک‌لیست مهندسی عملی نمودار

قبل از اینکه یک سیستم چندعاملی به مشتریان برسد، نمودار را از نظر عملیاتی ترسیم کنید:

1. هر گره را فهرست کنید. عوامل، توابع قطعی، فراخوانی ابزارها، دروازه‌های تأیید، مسیریاب‌ها، ارزیاب‌ها، و کارهای پس‌زمینه را شامل کنید.
2. هر فراخوانی مدل را برچسب‌گذاری کنید. هدف درخواست، اندازه ورودی مورد انتظار، اندازه خروجی مورد انتظار، و کلاس مدل قابل قبول را دنبال کنید.
3. مسیریابی را از ارکستراسیون جدا کنید. بگذارید گراف تصمیم بگیرد که چه چیزی باید بعداً اتفاق بیفتد و لایه مدل تصمیم بگیرد که کدام مدل واجد شرایط باید یک تماس خاص را ارائه دهد.
4. بودجه‌ها را در سطح گراف و گره قرار دهید. در صورت امکان محدودیت‌های هر اجرا، هر کاربر، هر مستأجر و هر گره را تنظیم کنید.
5. از مدل‌های ارزان‌تر برای کارهای محدود استفاده کنید. طبقه‌بندی، استخراج، قالب‌بندی و بررسی اولیه اغلب به همان مدلی که برای استدلال باز استفاده می‌شود نیاز ندارند.
6. رفتار جایگزین را تعریف کنید. تصمیم بگیرید که چه زمانی دوباره تلاش کنید، چه زمانی به مدل دیگری مسیریابی کنید و چه زمانی با شکست بسته عمل کنید.
7. برای اقدامات غیرقابل بازگشت تأییدیه‌ها را الزامی کنید. نقاط کنترل انسانی باید قبل از اثرات جانبی خارجی مانند ارسال پیام‌ها، انجام خریدها، حذف سوابق یا تغییر داده‌های مشتری قرار گیرند.
8. هویت گراف را ثبت کنید. نسخه گراف، شناسه اجرا، شناسه گره، شناسه مدل، شناسه ابزار، مستأجر و زمینه کاربر را ثبت کنید.
9. درخواست‌ها و ابزارها را نسخه‌بندی کنید. یک گراف تنها زمانی قابل اشکال‌زدایی است که تیم بتواند دقیقاً دستورالعمل‌ها و طرح ابزار استفاده‌شده در زمان اجرا را بازتولید کند.
10. حاشیه را قبل از راه‌اندازی بررسی کنید. اگر عامل بخشی از یک محصول مشتری‌محور باشد، هزینه مدل باید قبل از قفل شدن قیمت‌گذاری قابل مشاهده باشد.

زاویه سازنده: هزینه گراف به حاشیه محصول تبدیل می‌شود.

برای سازندگان، مهندسی گراف فقط درباره قابلیت اطمینان نیست. بلکه درباره هماهنگ نگه داشتن استفاده از هوش مصنوعی با مدل کسب‌وکار محصول است.

اگر یک اپلیکیشن به مشتریان اجازه دهد عوامل تحقیقاتی، عوامل پشتیبانی، عوامل کدنویسی یا عوامل جریان کاری را اجرا کنند، هر مسیر گراف می‌تواند یک پروفایل هزینه متفاوت ایجاد کند. یک جریان خلاصه‌سازی کوتاه ممکن است به راحتی در یک طرح پایه گنجانده شود. یک تحقیق چندعاملی عمیق ممکن است به محدودیت‌های استفاده، شارژ اضافی یا پرداخت‌های اضافی نیاز داشته باشد.

مدل کنسول سازنده ShareAI به صاحبان اپلیکیشن کمک می‌کند تا برنامه‌های خارجی را به ShareAI متصل کنند، حاشیه یا شارژ اضافی هوش مصنوعی خود را تنظیم کنند و به مشتریان اجازه دهند مستقیماً برای استفاده به ShareAI پرداخت کنند. این به سازندگان مسیر واضح‌تری از تماس‌های مدل در داخل گراف عوامل به قیمت‌گذاری پایدار مشتری می‌دهد.

گراف را طراحی کنید قبل از اینکه ساختار هزینه شما را طراحی کند.

گراف‌های عامل تمایل دارند به آرامی رشد کنند. یک برنامه‌ریز یک متخصص دیگر اضافه می‌کند. یک متخصص یک ابزار دیگر اضافه می‌کند. یک جریان کاری پشتیبانی یک مسیر بررسی انسانی اضافه می‌کند. یک جایگزین به یک تماس مدل دوم تبدیل می‌شود. هیچ‌کدام از این انتخاب‌ها لزوماً اشتباه نیستند، اما هر کدام سطح هزینه و کنترل را تغییر می‌دهند.

حرکت مفید این است که گراف را زودتر قابل مشاهده کنید. ارکستراسیون را صریح نگه دارید، تماس‌های مدل را از طریق لایه‌ای که می‌تواند با تغییر مدل‌ها تغییر کند هدایت کنید، و استفاده مشتری‌محور را قیمت‌گذاری کنید قبل از اینکه کار عامل بیش از حد گران شود که قابل درک باشد.

با کاوش شروع کنید. بازار مدل ShareAI و مستندات ShareAI.

سوالات متداول

مهندسی گراف برای سیستم‌های چندعاملی چیست؟

مهندسی گراف تمرین طراحی گره‌ها، لبه‌ها، حالت‌ها، تأییدها، تماس‌های ابزار و تماس‌های مدل است که یک جریان کاری چندعاملی را تشکیل می‌دهند. این تمرکز بر نحوه حرکت کار در سیستم دارد، نه فقط بر نحوه نوشتن هر درخواست.

مهندسی گراف چگونه با مهندسی درخواست متفاوت است؟

مهندسی درخواست دستورالعمل‌های داده شده به یک مدل را بهبود می‌بخشد. مهندسی گراف تعریف می‌کند که کدام عامل یا عملکرد بعدی اجرا شود، کدام ابزارها در دسترس باشند، کدام مدل باید فراخوانی شود، و چه زمانی یک اجرا باید متوقف شود، شاخه شود، دوباره تلاش شود یا درخواست تأیید کند.

آیا برای استفاده از ایده‌های مهندسی گراف به LangGraph نیاز دارم؟

خیر. LangGraph یک مثال مفید از ارکستراسیون عامل مبتنی بر گراف است، اما ایده اصلی به هر سیستمی که در آن عوامل متعدد، ابزارها، تماس‌های مدل و نقاط تصمیم‌گیری در یک جریان کاری متصل هستند اعمال می‌شود.

مدل مسیریابی در نمودار عامل کجا قرار می‌گیرد؟

مسیریابی مدل در هر گره‌ای که نیاز به استنتاج دارد قرار می‌گیرد. نمودار تصمیم می‌گیرد که یک فراخوانی مدل لازم است؛ لایه مسیریابی تصمیم می‌گیرد که کدام مدل واجد شرایط باید بر اساس هزینه، تأخیر، دسترسی و تناسب وظیفه آن فراخوانی را مدیریت کند.

آیا ShareAI می‌تواند جایگزین ارکستراتور عامل من شود؟

خیر. ShareAI یک ارکستراتور یا چارچوب برنامه نیست. این یک بازار و API هوش مصنوعی مبتنی بر افراد است که به سازندگان کمک می‌کند به فراخوانی‌های مدل از برنامه‌هایی که مالک آن‌ها هستند و در جای دیگری اجرا می‌کنند، دسترسی پیدا کنند و آن‌ها را مسیریابی کنند.

مهندسی نمودار چگونه می‌تواند هزینه‌های هوش مصنوعی را کاهش دهد؟

مسیرهای پرهزینه را قابل مشاهده می‌کند. هنگامی که تیم‌ها بدانند کدام گره‌ها مدل‌ها را فراخوانی می‌کنند، این گره‌ها چند بار اجرا می‌شوند و هر گره به کدام کلاس مدل نیاز دارد، می‌توانند کارهای ساده‌تر را به مدل‌های کم‌هزینه‌تر منتقل کنند و مدل‌های پیشرفته را برای مراحل با ارزش بالا نگه دارند.

سازندگان باید در نمودارهای عامل مشتری‌محور چه چیزی را پیگیری کنند؟

سازندگان باید مستأجر، کاربر، نسخه نمودار، گره، مدل، توکن‌ها، تأخیر، هزینه، رویدادهای جایگزین و وضعیت استفاده قابل‌صورتحساب را پیگیری کنند. این فیلدها پشتیبانی از مشتریان و حفاظت از حاشیه‌های هوش مصنوعی را آسان‌تر می‌کنند.

آیا مهندسی نمودار برای برنامه‌های اولویت‌دار حریم خصوصی یا میزبانی‌شده توسط خود مرتبط است؟

بله. برنامه‌های اولویت‌دار حریم خصوصی و میزبانی‌شده توسط خود همچنان نیاز به کنترل صریح بر جریان داده‌ها، نقاط پایانی مدل مورد استفاده و اقداماتی که نیاز به تأیید مشتری دارند، دارند. نمودار به مستندسازی این مرزها کمک می‌کند.

MCP چگونه طراحی نمودار را تغییر می‌دهد؟

MCP می‌تواند ابزارها و منابع داده را برای عوامل آسان‌تر کند، اما همچنین نیاز به کنترل دسترسی، مرزهای ابزار، بررسی طرح‌واره و مجوزهای هر گره را افزایش می‌دهد. دسترسی به ابزار باید بخشی از طراحی نمودار باشد، نه یک فکر بعدی.

چه زمانی نمودار باید شامل تأیید انسانی باشد؟

تأیید انسانی قبل از اقدامات غیرقابل بازگشت یا پرخطر، مانند ارسال پیام‌ها به خارج، تغییر وضعیت صورتحساب، حذف داده‌ها، تشدید موارد پشتیبانی یا تصمیم‌گیری‌هایی که بر حساب مشتری تأثیر می‌گذارد، لازم است.

اولین گام به سمت یک نمودار عامل تحت نظارت چیست؟

جریان کاری فعلی را به صورت گره‌ها و انتقال‌ها رسم کنید، سپس هر فراخوانی مدل، فراخوانی ابزار، نقطه تأیید، تلاش مجدد، جایگزین و محدودیت بودجه را علامت‌گذاری کنید. این نقشه معمولاً اولین اصلاحات هزینه و قابلیت اطمینان را نشان می‌دهد.