مهار عامل هوش مصنوعی: لایه اجرایی مورد نیاز عوامل تولید

یک مهار عامل هوش مصنوعی لایه زمان اجرا است که یک مدل، ابزارها، دستورالعمل‌ها و اهداف کاربر را به یک جریان کاری تولیدی تبدیل می‌کند. این خود مدل نیست. این فقط یک چارچوب عامل نیست. این لایه عملیاتی اطراف عامل است: حلقه، فراخوانی ابزارها، تأییدها، اعتبارنامه‌ها، کنترل‌های زمینه، محیط ایزوله، ردیابی‌ها و قابلیت مشاهده استفاده که اجرای عامل را ایمن‌تر می‌کند.

این تمایز زمانی اهمیت پیدا می‌کند که تیم‌ها از نمایش‌های اولیه فراتر بروند. یک نمونه اولیه می‌تواند یک مدل و یک ابزار را فراخوانی کند. یک عامل تولیدی ممکن است به مخازن، اسناد داخلی، سوابق مشتری، اقدامات صورتحساب، تیکت‌های پشتیبانی یا سیستم‌های جریان کاری دسترسی داشته باشد. در آن نقطه، سؤال سخت دیگر این نیست که “کدام مدل را باید استفاده کنیم؟” بلکه این است که “چه چیزی مدل را در حین عمل کنترل می‌کند؟”

ShareAI در این پشته به عنوان بازار هوش مصنوعی و لایه API برای دسترسی به مدل، مسیریابی، پشتیبانی از خرابی و قابلیت مشاهده بازار قرار می‌گیرد. تیم‌ها می‌توانند مدل‌ها را مقایسه کنند, ، ترافیک را از طریق یک API مسیریابی کنند و استفاده از مدل را قابل اندازه‌گیری نگه دارند در حالی که برنامه یا مهار اطراف آن خارج از ShareAI باقی می‌ماند.

مهار عامل هوش مصنوعی در واقع چه کاری انجام می‌دهد

یک مهار عامل هوش مصنوعی حلقه اجرای اطراف یک مدل را مدیریت می‌کند. الگوی رایج برنامه‌ریزی، عمل، مشاهده و تصمیم‌گیری برای ادامه یا توقف است. مهار فراخوانی‌های مدل را ارسال می‌کند، ابزارها را فراخوانی می‌کند، نتایج ابزار را دریافت می‌کند، زمینه را به‌روزرسانی می‌کند و زمانی که کار کامل شد یا محدودیتی رسید، متوقف می‌شود.

زمان اجرا همچنین بخش‌هایی را مدیریت می‌کند که عوامل تولیدی را از چت‌بات‌ها متمایز می‌کند: مجوزهای ابزار، مدیریت اسرار، تأیید برای اقدامات پرخطر، قابلیت مشاهده، ردیابی هزینه، وضعیت، تلاش مجدد و اجرای ایزوله. بدون آن لایه، هر تیم تمایل دارد همان زیرساخت شکننده را برای هر عامل بازسازی کند.

• دسترسی به مدل: انتخاب و فراخوانی مدل مناسب برای کار.
• مسیریابی ابزار: اتصال عامل به APIها، ابزارهای MCP، پایگاه‌های داده، فایل‌ها یا اجرای کد.
• کنترل زمینه: نگه داشتن کار طولانی‌مدت در یک پنجره زمینه مدل مفید.
• تأییدها: متوقف کردن اقدامات مخرب یا حساس قبل از اجرا.
• مدیریت اعتبارنامه: نگه داشتن کلیدهای ارائه‌دهنده و توکن‌های ابزار خارج از درخواست‌ها و تنظیمات عامل.
• مشاهده‌پذیری: ردیابی تماس‌های مدل، تماس‌های ابزار، تأخیر، توکن‌ها و هزینه به ازای هر اجرا.

چرا هارنس تصمیم واقعی بین ساختن و خریدن است

تماس‌های مدل نسبتاً ساده هستند. تعریف ابزارها به طور فزاینده‌ای استاندارد شده‌اند. بخش پرهزینه، زمان اجرای تکرارپذیر اطراف مدل است: چرخه عمر سندباکس، تلاش‌های مجدد، بودجه‌ها، تأییدها، گزارش‌های حسابرسی، مجوزها، فشرده‌سازی زمینه و مشاهده هزینه به ازای هر مرحله.

اگر هر تیم داخلی آن هارنس را به طور مستقل بسازد، هر تیم همچنین یک مدل امنیتی متفاوت را مالک خواهد بود. ممکن است یکی گزارش‌های حسابرسی قوی داشته باشد اما بهداشت ضعیف اعتبارنامه. دیگری ممکن است دسترسی به ابزار داشته باشد اما بدون دروازه‌های تأیید. سومی ممکن است برای یک جریان کاری خوب عمل کند اما وقتی یک وظیفه طولانی پنجره زمینه را پر می‌کند، شکست بخورد.

یک هارنس مشترک به تیم‌های پلتفرم یک مکان می‌دهد تا انتظارات زمان اجرا را تعریف کنند. تیم‌های برنامه همچنان مالک دستورالعمل‌های عامل، جریان‌های کاری و منطق محصول خود هستند، اما کنترل‌های مشترک نیازی به بازسازی از ابتدا ندارند.

قابلیت‌های هارنس عامل هوش مصنوعی برای ارزیابی

قابلیت	چرا این مهم است
مسیریابی مدل متمرکز	به تیم‌ها اجازه می‌دهد مدل‌ها را بر اساس قیمت، تأخیر، دسترسی و تناسب وظیفه انتخاب کنند به جای اینکه یک ارائه‌دهنده را به صورت سخت‌کد شده انتخاب کنند.
حاکمیت ابزار	کنترل می‌کند که عامل کدام ابزارها را می‌تواند فراخوانی کند، تحت کدام هویت و با کدام مجوزها.
دروازه‌های تأیید	اقدامات حساس مانند بازپرداخت‌ها، حذف‌ها، استقرارها یا تغییرات داده را متوقف می‌کند تا زمانی که یک انسان تأیید کند.
جداسازی اعتبارنامه	کلیدهای API و توکن‌ها را از درخواست‌ها، تعریف‌های عامل، گزارش‌ها و مخازن دور نگه می‌دارد.
محیط ایزوله (Sandboxing)	عملیات کد یا فایل را بدون دادن دسترسی مستقیم به محیط میزبان به عامل امکان‌پذیر می‌کند.
ردیابی انتها به انتها	نشان می‌دهد که در هر اجرا چه اتفاقی افتاده است، شامل تماس‌های مدل، تماس‌های ابزار، توکن‌ها، تأخیر و هزینه.

مدل پروتکل زمینه مدل یکی از دلایلی است که این لایه اهمیت بیشتری پیدا کرده است. MCP به برنامه‌های هوش مصنوعی راهی سازگارتر برای اتصال به ابزارها، منابع و درخواست‌ها می‌دهد. این سازگاری مفید است، اما همچنین به این معناست که دسترسی به ابزارها نیاز به یک مدل حکمرانی دارد. Harness تصمیم می‌گیرد که چگونه این ابزارها انتخاب، مجاز، مشاهده و محدود شوند.

جایگاه ShareAI در پشته harness عامل

ShareAI یک harness عامل نیست و برنامه یا عامل را برای شما نمی‌سازد. این بازار هوش مصنوعی و لایه API است که می‌تواند پشت یک عامل، محصول، افزونه، جریان کاری یا برنامه خود میزبان که نیاز به دسترسی به مدل و مشاهده استفاده دارد، قرار گیرد.

برای تیم‌هایی که عامل‌ها را می‌سازند، این موضوع ShareAI را به سه روش عملی مفید می‌کند.

• یک API برای دسترسی به مدل: اتصال به بیش از 150 مدل از طریق یکپارچه‌سازی واحد به جای اتصال جداگانه به هر ارائه‌دهنده.
• مسیریابی و بازیابی خطا: درخواست‌ها را بر اساس انتخاب مدل، قیمت، تأخیر، دسترسی و سیگنال‌های قابلیت اطمینان هدایت کنید زمانی که برنامه برای استفاده از این کنترل‌ها طراحی شده است.
• دیدگاه استفاده: مصرف مدل را قابل اندازه‌گیری نگه دارید تا تیم‌ها بتوانند درباره هزینه، الگوهای ترافیک و رفتار محصول تصمیم‌گیری کنند.

سازندگان همچنین می‌توانند از ShareAI استفاده کنند زمانی که عامل بخشی از برنامه‌ای است که خارج از ShareAI مالک آن هستند. در این صورت، سازنده ترافیک استنتاج هوش مصنوعی را از طریق ShareAI هدایت می‌کند، یک هزینه اضافی یا حاشیه تعیین می‌کند، به مشتریان اجازه می‌دهد برای استفاده هدایت‌شده به ShareAI پرداخت کنند و پرداخت‌های ماهانه بر اساس درآمد تولید شده دریافت می‌کند. برنامه همچنان خارج از ShareAI ساخته و کنترل می‌شود.

چه چیزی را در اجرای عامل تولیدی ردیابی کنیم

عوامل تولیدی به چیزی بیشتر از گزارش‌های درخواست نیاز دارند. یک ردیابی مفید باید مراحل مرتب‌شده یک اجرا را نشان دهد: تماس‌های مدل، تماس‌های ابزار، تأییدیه‌ها، اقدامات محیط آزمایشی، تلاش‌های مجدد، شمارش توکن‌ها، تأخیر و هزینه. OpenTelemetry ردیابی‌ها را به‌عنوان مجموعه‌ای از بخش‌ها که توسط روابط والد-فرزند متصل شده‌اند توصیف می‌کند، که این مدل ذهنی برای اجرای عامل‌ها نیز مفید است: هر مرحله عامل باید در داخل وظیفه بزرگ‌تر قابل انتساب باشد.

برای تیم‌های عامل، هدف ساده است. وقتی مشکلی پیش می‌آید، باید بتوانید پاسخ دهید: کدام مدل پاسخ داد، کدام ابزار فراخوانی شد، چه داده‌ای منتقل شد، چه کسی آن را تأیید کرد، چند توکن استفاده شد، چقدر طول کشید و هزینه آن چقدر بود. مشخصات OpenTelemetry یک نقطه مرجع مفید برای تیم‌هایی است که استانداردسازی قابلیت مشاهده در خدمات را انجام می‌دهند.

اشتباهات رایج در استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی

• قرار دادن اسرار در تعریف‌های عامل: اسرار باید خارج از درخواست‌ها، تنظیمات و قالب‌های عامل قابل استفاده مجدد مدیریت شوند.
• در نظر گرفتن همه ابزارها به‌عنوان ایمن: ابزارهای فقط خواندنی، ابزارهای نوشتنی و ابزارهای مخرب نیاز به کنترل‌های متفاوت دارند.
• نادیده گرفتن انتساب به هر کاربر: کلیدهای مشترک بررسی اینکه چه کسی باعث فراخوانی مدل یا اقدام ابزار شده را دشوارتر می‌کنند.
• نادیده گرفتن هزینه تا زمانی که صورتحساب برسد: حلقه‌های عامل می‌توانند استفاده از توکن را به سرعت افزایش دهند وقتی که تلاش‌های مجدد، نتایج ابزار، و زمینه طولانی مدیریت نشده باشند.
• اجازه دادن به هر تیم برای ساختن زمان اجرای خود: کار تکراری در چارچوب باعث ایجاد حکمرانی ناسازگار و قابلیت اطمینان نابرابر می‌شود.

زمان شروع با ShareAI

با ShareAI شروع کنید وقتی که عامل یا برنامه نیاز به دسترسی انعطاف‌پذیر به مدل دارد قبل از اینکه تصمیم چارچوب کاملاً مشخص شود. شما می‌توانید از زمین بازی برای آزمایش رفتار مدل، بررسی گزینه‌های مدل در بازار، و استفاده از مستندات زمانی که آماده ادغام یک API هستید.

برای تیم‌های محصول، معماری تمیز معمولاً لایه‌بندی شده است. برنامه مالک تجربه کاربری است. چارچوب مالک رفتار زمان اجرای عامل است. ShareAI دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی، مسیریابی، سیگنال‌های بازار، صورتحساب، و دید استفاده را مدیریت می‌کند جایی که این قابلیت‌ها در جریان کار قرار می‌گیرند.

سوالات متداول

چارچوب عامل هوش مصنوعی چیست؟

چارچوب عامل هوش مصنوعی لایه زمان اجرا اطراف یک مدل است. این حلقه عامل، فراخوانی ابزار، زمینه، اعتبارنامه‌ها، تأییدها، محیط ایزوله، ردیابی، و دید هزینه را مدیریت می‌کند.

آیا چارچوب عامل هوش مصنوعی همان چارچوب عامل است؟

خیر. یک چارچوب به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند رفتار عامل را تعریف کنند. یک چارچوب عامل آن رفتار را در تولید با کنترل‌هایی مانند مجوزها، ردیابی‌ها، تأییدها، و محدودیت‌های زمان اجرا اجرا و مدیریت می‌کند.

ShareAI در کجای چارچوب عامل هوش مصنوعی قرار می‌گیرد؟

ShareAI به عنوان بازار هوش مصنوعی و لایه API برای دسترسی به مدل‌ها، مسیریابی، پشتیبانی، مشاهده استفاده و صورتحساب عمل می‌کند. عامل یا برنامه خارج از ShareAI ساخته می‌شود.

آیا ShareAI می‌تواند جایگزین یک harness عامل شود؟

خیر. ShareAI زمان اجرای کامل عامل را ارائه نمی‌دهد. این می‌تواند از لایه دسترسی به مدل و مسیریابی که یک harness عامل یا برنامه فراخوانی می‌کند، پشتیبانی کند.

چرا عوامل تولیدی به دروازه‌های تأیید نیاز دارند؟

دروازه‌های تأیید خطر را کاهش می‌دهند زمانی که یک عامل می‌تواند اقدامات حساس انجام دهد، مانند حذف داده‌ها، صدور بازپرداخت، استقرار کد، تغییر سوابق یا فراخوانی ابزارهای دارای امتیاز.

چرا باید اعتبارنامه‌ها از تعاریف عامل دور بمانند؟

اعتبارنامه‌ها در تعاریف عامل می‌توانند از طریق مخازن، گزارش‌ها، صادرات یا پیکربندی‌های کپی شده نشت کنند. سیستم‌های تولیدی باید به طور غیرمستقیم به اعتبارنامه‌ها ارجاع دهند و آن‌ها را از طریق کنترل‌های زمان اجرای تأیید شده تزریق کنند.

MCP چگونه طراحی harness عامل را تغییر می‌دهد؟

MCP اتصالات ابزار و زمینه را استانداردتر می‌کند. این نیاز به یک لایه harness یا gateway را افزایش می‌دهد که تعیین می‌کند کدام ابزارها مجاز هستند، چگونه احراز هویت می‌کنند و چگونه تماس‌ها ممیزی می‌شوند.

تیم‌ها باید در اجرای عامل چه چیزی را نظارت کنند؟

تیم‌ها باید تماس‌های مدل، تماس‌های ابزار، تأییدها، خطاها، استفاده از توکن، تأخیر، هزینه، انتساب کاربر و خروجی نهایی را نظارت کنند. بدون این سیگنال‌ها، اشکالات سخت‌تر قابل رفع هستند.

آیا مسیریابی مدل برای عوامل هوش مصنوعی مفید است؟

بله. مراحل مختلف عامل ممکن است به مدل‌های مختلف نیاز داشته باشند. مسیریابی می‌تواند به تیم‌ها کمک کند تا هزینه، تأخیر، دسترسی و کیفیت را متعادل کنند به جای ارسال هر مرحله به یک مدل پیش‌فرض.

آیا سازندگان می‌توانند استفاده از عامل را با ShareAI کسب درآمد کنند؟

بله، زمانی که سازنده یک برنامه خارج از ShareAI داشته باشد و ترافیک استنتاج هوش مصنوعی خود را از طریق ShareAI مسیریابی کند. سازنده می‌تواند یک حاشیه یا هزینه اضافی تعیین کند و پرداخت‌های ماهانه بر اساس استفاده تولید شده دریافت کند.

اولین قدم برای آزمایش دسترسی به مدل چیست؟

از ShareAI Playground برای آزمایش مدل‌ها استفاده کنید، سپس زمانی که آماده اتصال تماس‌های مدل از برنامه یا زمان اجرای عامل خود هستید، یک کلید API ایجاد کنید.