DeerFlow به توسعهدهندگان یک روش متنباز برای اجرای عوامل هوش مصنوعی با افق بلند برای تحقیق، کدنویسی، ایجاد محتوا، کار با فایلها، فراخوانی ابزارها و اجرای چندمرحلهای ارائه میدهد. این مفید است، اما همچنین اقتصاد استفاده از مدلها را تغییر میدهد.
یک چتبات معمولی ممکن است یک درخواست ارسال کند و یک پاسخ بازگرداند. یک هارنس عامل میتواند برنامهریزی کند، زیرعاملها را ایجاد کند، ابزارها را فراخوانی کند، شکستها را دوباره امتحان کند، زمینه را فشرده کند و برای دقایق یا ساعتها به کار ادامه دهد. هر مرحله میتواند تماسهای بیشتری با مدل ایجاد کند. برای تیمهایی که بر روی DeerFlow کار میکنند، لایه مسیریابی به اندازه زمان اجرای عامل اهمیت دارد.
ShareAI برنامه DeerFlow را برای شما نمیسازد یا میزبانی نمیکند. برنامه، جریان کاری یا محصول عامل خارج از ShareAI باقی میماند. ShareAI به عنوان بازار هوش مصنوعی و لایه API پشت آن قرار میگیرد: یک API برای بیش از 150 مدل، مسیریابی مدل، پشتیبانی از خرابی، مشاهده استفاده و کسب درآمد سازنده زمانی که تجربه عامل بخشی از برنامهای است که شما مالک آن هستید یا نگهداری میکنید.
DeerFlow چه چیزی را درباره بارهای کاری عامل تغییر میدهد
دیرفلو به عنوان یک هارنس SuperAgent متنباز طراحی شده است. مستندات عمومی آن هماهنگی زیرعاملها، حافظه، اجرای محیط ایزوله، مهارتهای سفارشی، یکپارچهسازی MCP و پشتیبانی چندمدلی برای عاملهایی که ممکن است در وظایف طولانیتر اجرا شوند را توصیف میکند.
این معماری با یک پوشش نازک در اطراف یک تکمیل چت واحد متفاوت است. یک عامل به سبک DeerFlow میتواند یک درخواست را به کارهای کوچکتر تقسیم کند، آن کارها را به عاملهای تخصصی اختصاص دهد، ابزارهای خارجی را فراخوانی کند، فایلهای تولیدشده را بررسی کند و پس از بازگشت نتایج میانی به کار ادامه دهد.
مزیت این است که تجربه عامل توانمندتری ایجاد میشود. معاوضه این است که پیچیدگی عملیاتی افزایش مییابد: تماسهای بیشتر، زمینههای بیشتر، تلاشهای مجدد بیشتر، خروجیهای ابزار بیشتر و شانسهای بیشتری برای اینکه یک ارائهدهنده یا یک انتخاب مدل به گلوگاه تبدیل شود.
چرا مسیریابی برای DeerFlow اهمیت دارد
انتخاب مدل زمانی که یک عامل کار واقعی انجام میدهد، دقیقتر میشود. یک مرحله برنامهریزی ممکن است به استدلال قویتری نیاز داشته باشد. یک مرحله کدنویسی ممکن است به مدلی متمرکز بر کد نیاز داشته باشد. یک مرحله خلاصهسازی ممکن است به هزینه کم و توان عملیاتی بالا نیاز داشته باشد. یک مسیر پشتیبان ممکن است نیاز به تغییر ارائهدهنده داشته باشد زمانی که یک مدل در دسترس نیست یا خیلی کند است.
بدون یک لایه مسیریابی، تیمها اغلب انتخابهای ارائهدهنده را به صورت سختکد در برنامه قرار میدهند، ردیابی استفاده را در چندین حساب پراکنده میکنند و صورتحساب را جدا از ارزشی که برنامه ارائه میدهد مدیریت میکنند. این ممکن است در طول آزمایش کار کند. اما زمانی که مشتریان، فضاهای کاری یا استقرارها شروع به استفاده از عاملها در حجمهای بسیار متفاوت میکنند، سختتر میشود.
یک الگوی تمیزتر این است که DeerFlow را بر روی هماهنگی متمرکز نگه دارید در حالی که ترافیک مدل را از طریق یک لایه API اختصاصی مسیریابی کنید. هارنس عامل تصمیم میگیرد چه کاری انجام دهد. لایه مسیریابی کمک میکند تصمیم بگیرد کدام مسیر مدل باید هر کلاس از درخواستها را مدیریت کند.
برای الگوی گستردهتر در میان پشتههای عامل، به راهنمای ShareAI برای اتصال چارچوبهای عامل هوش مصنوعی به یک API.
ShareAI در یک پشته DeerFlow کجا قرار میگیرد
ShareAI به تیمها یک مسیر API واحد برای دسترسی به مدلها در سراسر بازار ارائه میدهد. توسعهدهندگان میتوانند با مرجع API, ، گزینههای موجود را مقایسه کنند در بازار مدل, ، و استفاده از هوش مصنوعی را بدون تبدیل هر تغییر مدل یا ارائهدهنده به بازنویسی برنامه هدایت کنند.
برای یک اپلیکیشن DeerFlow، این میتواند از چند هدف عملی پشتیبانی کند:
- استفاده از مدلهای قویتر برای برنامهریزی، استدلال پیچیده، یا مراحل سنگین کدنویسی.
- استفاده از مدلهای سریعتر یا کمهزینهتر برای خلاصهسازی، استخراج، طبقهبندی، و وظایف پاکسازی.
- نگه داشتن دید استفاده نزدیکتر به اپلیکیشن، مشتری، فضای کاری، یا ویژگیای که ترافیک را ایجاد کرده است.
- تغییر مسیرهای مدل بدون بازسازی محصول عامل حول یک حساب ارائهدهنده.
- افزودن قابلیت پشتیبانگیری برای حلقههای عامل که باید ادامه یابند حتی زمانی که مسیر مدل ترجیحی در دسترس نیست.
این بهویژه زمانی مرتبط است که DeerFlow در یک محصول، پروژه متنباز، جریان کاری مشتری، یا ابزار خودمیزبانی شده جاسازی شده باشد که استفاده از هوش مصنوعی به شدت توسط کاربر متفاوت است.
کسب درآمد سازنده برای اپلیکیشنهای DeerFlow
بسیاری از پروژههای عامل بهعنوان آزمایشها یا ابزارهای داخلی آغاز میشوند. مشکل هزینه بعداً ظاهر میشود، زمانی که چند کاربر سنگین وظایف طولانی اجرا میکنند، پنجرههای زمینه بزرگ ایجاد میکنند، یا تماسهای مکرر ابزار را فعال میکنند. قیمتگذاری ثابت میتواند این هزینهها را پنهان کند تا زمانی که حاشیه شروع به نشت کند.
مدل سازنده ShareAI برای تیمهایی طراحی شده است که قبلاً یک اپلیکیشن خارج از ShareAI دارند یا نگهداری میکنند. سازنده ترافیک استنتاج هوش مصنوعی را از آن اپلیکیشن به ShareAI متصل میکند، یک هزینه اضافی یا حاشیه تنظیم میکند، و به مشتری نهایی اجازه میدهد مستقیماً به ShareAI برای استفاده هدایتشده هوش مصنوعی پرداخت کند. سپس ShareAI ماهانه به سازنده بر اساس درآمد تولید شده از آن ترافیک پرداخت میکند.
برای تیمهای DeerFlow، این میتواند قیمتگذاری استفاده عامل را حول کار واقعی آسانتر کند. به جای شارژ کردن هر مشتری به همان مقدار برای فعالیت غیرقابل پیشبینی هوش مصنوعی، سازنده میتواند استفاده هدایتشده را به جریانهای کاری که هزینه و ارزش ایجاد میکنند مرتبط کند: اجرای تحقیقات، وظایف کدنویسی، پردازش اسناد، اتوماسیون داخلی، بررسی پشتیبانی، یا تولید محتوا.
تفاوت مهم این است که پرداخت سازنده همانند پاداشهای ارائهدهنده نیست. یک سازنده از ترافیک اپلیکیشن که از طریق ShareAI هدایت میکنند درآمد کسب میکند. یک ارائهدهنده با ارائه ظرفیت محاسباتی واجد شرایط به شبکه ShareAI درآمد کسب میکند. یک نگهدارنده DeerFlow، تیم SaaS، یا آژانس معمولاً بهعنوان یک سازنده عمل میکند زمانی که درآمد از استفاده اپلیکیشن آنها حاصل میشود.
یک برنامه عملیاتی مسیریابی برای تیمهای DeerFlow
اگر در حال ارزیابی DeerFlow برای یک محصول واقعی یا جریان کاری هستید، قبل از افزایش استفاده، با قوانین مسیریابی شروع کنید. هدف این نیست که نسخه اول بیش از حد پیچیده شود. هدف این است که از تصمیمات سختکدنویسی هزینه، قابلیت اطمینان و درآمدزایی در مکانهایی که تغییر آنها در آینده دردناک خواهد بود، جلوگیری شود.
- مراحل عامل را نقشهبرداری کنید. برنامهریزی، تحقیق، کدنویسی، خلاصهسازی، استخراج، اعتبارسنجی و تولید پاسخ نهایی را جدا کنید.
- الزامات مدل را تعیین کنید. تصمیم بگیرید که کدام مراحل به کیفیت استدلال، قدرت کدنویسی، سرعت، هزینه کم یا پشتیبانی چندوجهی نیاز دارند.
- مسیرهای جایگزین را تنظیم کنید. مشخص کنید چه اتفاقی میافتد وقتی یک مدل ترجیحی کند، غیرقابل دسترس یا برای وظیفه فعلی بسیار گران باشد.
- استفاده را بر اساس مشتری یا فضای کاری پیگیری کنید. عوامل طولانیمدت باید در جایی که ارزش کسبوکار ایجاد میشود اندازهگیری شوند، نه فقط در سطح حساب ارائهدهنده.
- درآمدزایی Builder را اضافه کنید وقتی عامل بخشی از یک اپلیکیشن پولی، پروژه متنباز، تحویل آژانس یا محصول خودمیزبان میشود.
DeerFlow مستندات مکان مناسبی برای درک زمان اجرا، پیکربندی و ویژگیهای عامل آن است. ShareAI زمانی مرتبط میشود که ترافیک مدل پشت آن زمان اجرا نیاز به دسترسی به بازار، کنترلهای استفاده، انعطافپذیری مسیریابی یا درآمدزایی Builder داشته باشد.
چه کسانی باید این تنظیمات را در نظر بگیرند
یک لایه مسیریابی پشتیبانیشده توسط ShareAI میتواند برای نگهدارندگان متنباز که میخواهند پروژه را در دسترس نگه دارند در حالی که استفاده سنگین از AI را جداگانه قیمتگذاری میکنند، منطقی باشد. همچنین میتواند مناسب تیمهای خودمیزبان باشد که مشتریان آنها حجمهای استنتاج بسیار متفاوتی در میان استقرارها دارند.
آژانسها میتوانند از مدل مشابهی استفاده کنند وقتی که یک جریان کاری عامل را برای مشتری ارائه میدهند و میخواهند درآمد مداوم مرتبط با استفاده واقعی از AI پس از راهاندازی داشته باشند. تیمهای SaaS میتوانند از آن استفاده کنند وقتی DeerFlow یک ویژگی عامل پریمیوم را تأمین میکند و هزینه باید به جای جذب شدن در یک برنامه ثابت، با پذیرش مشتری دنبال شود.
موضوع مشترک کنترل است. DeerFlow به هماهنگی کار کمک میکند. ShareAI میتواند به مسیریابی، اندازهگیری و درآمدزایی استفاده مدل پشت آن کار کمک کند.
سوالات متداول
چارچوب عامل AI DeerFlow چیست؟
DeerFlow یک چارچوب عامل متنباز برای وظایف AI با افق طولانی است. این چارچوب بر الگوهای هماهنگی مانند زیرعاملها، حافظه، ابزارها، اجرای در محیط ایزوله، مهارتها و جریانهای کاری چندمدلی تمرکز دارد.
آیا ShareAI جایگزینی برای DeerFlow است؟
خیر. DeerFlow یک چارچوب یا هارنس عامل است. ShareAI یک بازار هوش مصنوعی و لایه API است. یک تیم میتواند یک اپلیکیشن DeerFlow را خارج از ShareAI بسازد یا اجرا کند و استفاده از مدل اپلیکیشن را از طریق ShareAI هدایت کند.
چرا باید تماسهای مدل DeerFlow را از طریق یک API هدایت کرد؟
یک API کمک میکند دسترسی به مدل، جایگزینی، دید استفاده و تغییر ارائهدهنده به معماری اپلیکیشن نزدیکتر باشد. این موضوع زمانی اهمیت دارد که یک حلقه عامل تماسهای زیادی در برنامهریزی، ابزارها، تلاشهای مجدد و پاسخهای نهایی ایجاد کند.
آیا DeerFlow میتواند از مدلهای متعدد استفاده کند؟
بله. DeerFlow برای استفاده چندمدلی طراحی شده است و مستندات آن پشتیبانی از پیکربندی مدل سازگار با OpenAI را توضیح میدهد. تیمها باید هر مسیر مدل را در برابر وظایف خود آزمایش کنند قبل از اینکه ترافیک تولید را هدایت کنند.
ShareAI چگونه میتواند به کنترل هزینه DeerFlow کمک کند؟
ShareAI با ارائه یک بازار/لایه API به تیمها کمک میکند که استفاده از مدل هدایتشده را بهطور دقیقتر پیگیری و کنترل کنند. مزیت عملی این است که جدایی قویتری بین منطق عامل و تصمیمات دسترسی به مدل ایجاد میشود.
آیا ShareAI اپلیکیشنهای DeerFlow را میزبانی یا ایجاد میکند؟
خیر. ShareAI یک سازنده اپلیکیشن، پلتفرم میزبانی، چارچوب، CMS یا سازنده جریان کاری نیست. اپلیکیشن DeerFlow توسط تیم خودش ساخته، میزبانی و نگهداری میشود. ShareAI استفاده هدایتشده هوش مصنوعی، صورتحساب، هزینه اضافی و منطق پرداخت را زمانی که به این شکل پیکربندی شود، مدیریت میکند.
چه زمانی کسب درآمد سازنده برای یک اپلیکیشن عامل منطقی است؟
این منطقی است زمانی که مالک اپلیکیشن بخواهد هزینههای هوش مصنوعی و حاشیه سود بر اساس استفاده واقعی باشد. عوامل تحقیقاتی طولانیمدت، عوامل کدنویسی، عوامل اسناد و عوامل پشتیبانی میتوانند ترافیک بسیار نامنظم بین کاربران یا مشتریان ایجاد کنند.
پرداختهای سازنده چگونه با پاداشهای ارائهدهنده متفاوت است؟
یک سازنده از ترافیک هوش مصنوعی ارسالشده توسط یک اپلیکیشن که مالک یا نگهداری میکند، از جمله حاشیه یا هزینه اضافی پیکربندیشده، درآمد کسب میکند. یک ارائهدهنده با ارائه ظرفیت محاسباتی واجد شرایط به شبکه ShareAI درآمد کسب میکند. این نقشها مرتبط هستند، اما یکسان نیستند.
آیا این برای پروژههای DeerFlow متنباز مفید است؟
بله، زمانی که نگهدارنده بخواهد پروژه اصلی را باز نگه دارد در حالی که به کاربران سنگین یک روش مبتنی بر استفاده برای پرداخت هزینه استنتاج هوش مصنوعی هدایتشده ارائه دهد. این میتواند فشار برای تأمین مالی تمام استفاده مدل از طریق کمکهای مالی، حمایتها یا اشتراکهای ثابت را کاهش دهد.
آیا این برای آژانسهایی که عوامل هوش مصنوعی میسازند مفید است؟
بله. یک آژانس میتواند تجربهای مبتنی بر DeerFlow را برای مشتری خارج از ShareAI بسازد، سپس استفاده هوش مصنوعی مشتری را از طریق ShareAI هدایت کرده و یک حاشیه سود تنظیم کند. پرداخت ماهانه به استفاده واقعی هدایتشده بستگی دارد، نه به یک پیشپرداخت تضمینشده.
تیمها قبل از مقیاسدهی DeerFlow باید چه چیزی را نظارت کنند؟
تماسها به ازای هر وظیفه، توکنها به ازای هر مرحله، نرخهای تلاش مجدد، تأخیر مدل، اندازه خروجی ابزار، فراوانی بازگشت به حالت اولیه، و استفاده توسط مشتری یا فضای کاری را نظارت کنید. این سیگنالها به تیمها کمک میکنند تصمیم بگیرند که مدلهای ارزانتر، سریعتر یا قویتر در کجا مناسب هستند.
آیا تیمهای DeerFlow میتوانند از ShareAI بدون کسب درآمد استفاده کنند؟
بله. یک تیم میتواند از ShareAI برای دسترسی به مدل و هدایت استفاده کند بدون اینکه فوراً کسب درآمد از طریق Builder را اضافه کند. لایه کسب درآمد زمانی اهمیت بیشتری پیدا میکند که برنامه عامل مشتریان، استقرارهای مشتری یا استفاده سنگین خارجی داشته باشد.