बहु-एजेंट प्रणालियों के लिए ग्राफ इंजीनियरिंग: एजेंट कार्य को संचालित करें

बहु-एजेंट सिस्टम साधारण चैटबॉट्स की तरह विफल नहीं होते। वे हैंडऑफ्स के माध्यम से विफल होते हैं: प्लानर गलत विशेषज्ञ को कॉल करता है, पुनर्प्राप्ति चरण एक बाधा को छोड़ देता है, एक टूल नोड बहुत अधिक खर्च करता है, या एक लंबा चलने वाला कार्य महंगे काम को बार-बार उसी फ्रंटियर मॉडल पर रूट करता रहता है।.

यही कारण है कि ग्राफ इंजीनियरिंग उत्पादन में एजेंट बनाने वाली टीमों के लिए एक व्यावहारिक अनुशासन बनता जा रहा है। ग्राफ एजेंट कार्य के लिए ऑपरेटिंग मानचित्र है। यह परिभाषित करता है कि कौन से नोड्स कार्य कर सकते हैं, कौन से किनारे लिए जा सकते हैं, कहां स्थिति ले जाई जाती है, कब किसी मानव को अगले चरण को मंजूरी देनी चाहिए, और मॉडल कॉल्स को नियंत्रित API लेयर के माध्यम से कहां रूट किया जाना चाहिए।.

अब ग्राफ इंजीनियरिंग क्यों महत्वपूर्ण है

प्रारंभिक एजेंट सिस्टम अक्सर एक लूप की तरह दिखते थे: एक लक्ष्य प्राप्त करें, एक मॉडल कॉल करें, एक टूल का उपयोग करें, परिणाम का निरीक्षण करें, दोहराएं। आधुनिक एजेंट सिस्टम अधिक संरचित हो रहे हैं। जैसे फ्रेमवर्क LangGraph स्थिति, नोड्स, और किनारों के माध्यम से ग्राफ्स का वर्णन करता है।. Google ने Agent2Agent इंटरऑपरेबिलिटी को एजेंट हैंडऑफ्स के लिए बढ़ावा दिया है। MCP AI अनुप्रयोगों को टूल्स, डेटा, और वर्कफ्लो.

के साथ कनेक्ट करने का एक मानक तरीका प्रदान करता है। ये तत्व एजेंट सिस्टम को अधिक सक्षम बनाते हैं, लेकिन वे निष्पादन पथ को समझने में भी कठिन बना देते हैं। एक बार जब एजेंट प्रतिनिधि, शाखा, पुनः प्रयास, और बाहरी टूल्स को कॉल कर सकते हैं, तो सिस्टम की लागत और जोखिम अब एकल प्रॉम्प्ट में सीमित नहीं रहते। वे ग्राफ में वितरित हो जाते हैं।.

ग्राफ को उत्पादन आर्किटेक्चर के रूप में मानें

एक उत्पादन एजेंट ग्राफ इतना स्पष्ट होना चाहिए कि एक इंजीनियर बिना हर प्रॉम्प्ट को पढ़े छह सवालों का जवाब दे सके:

• कौन से नोड्स को मॉडल कॉल करने की अनुमति है?
• कौन से नोड्स टूल्स या बाहरी सिस्टम का उपयोग कर सकते हैं?
• कौन से ट्रांजिशन मानव समीक्षा की आवश्यकता रखते हैं?
• प्रत्येक चरण के लिए कौन सा मॉडल या मॉडल वर्ग उपयुक्त है?
• पुनः प्रयास, फॉलबैक और बजट सीमाएं कहाँ लागू की जाती हैं?
• खराब रन के बाद टीम क्या हुआ था, इसे कैसे पुनर्निर्मित करेगी?

यह केवल एक अवलोकनीयता अभ्यास नहीं है। यह एक उत्पाद और मार्जिन अभ्यास भी है। एक कम जोखिम वर्गीकरण नोड, एक पुनर्प्राप्ति नोड, एक कोड-जनरेशन नोड, और एक अंतिम समीक्षा नोड को जरूरी नहीं कि एक ही मॉडल का उपयोग करना चाहिए। जब हर नोड डिफ़ॉल्ट रूप से सबसे महंगे मॉडल का उपयोग करता है, तो ग्राफ लागत प्रवर्धक बन जाता है।.

ग्राफ में ShareAI कहाँ फिट होता है

ShareAI टीमों को 150+ AI मॉडल तक पहुंचने के लिए एकल API प्रदान करता है, जिसमें स्मार्ट रूटिंग, फॉलबैक, मार्केटप्लेस संकेत, और प्रति-टोकन मूल्य निर्धारण शामिल है। ग्राफ-आधारित एजेंट सिस्टम में, यह मॉडल-कॉल लेयर को ग्राफ को फिर से लिखे बिना बदलना आसान बनाता है।.

एक बिल्डर ShareAI के बाहर ऑर्केस्ट्रेटर, ऐप फ्रेमवर्क, डेटाबेस, कतार, और एजेंट रनटाइम रख सकता है, फिर शेयरएआई एपीआई उन नोड्स पर मॉडल एक्सेस के लिए उपयोग कर सकता है जिन्हें अनुमान की आवश्यकता होती है। ग्राफ अभी भी वर्कफ़्लो को नियंत्रित करता है। ShareAI मॉडल एक्सेस, रूटिंग लचीलापन, और उपयोग के आसपास वाणिज्यिक मार्ग को नियंत्रित करता है।.

वह भेद महत्वपूर्ण है। ShareAI ग्राफ इंजन नहीं है। यह मॉडल मार्केटप्लेस और API लेयर है जो टीमों को एजेंट सिस्टम के विकसित होने के साथ मॉडल विकल्प खुले रखने में मदद करता है।.

एक व्यावहारिक ग्राफ इंजीनियरिंग चेकलिस्ट

ग्राहकों तक पहुंचने से पहले एक बहु-एजेंट सिस्टम को परिचालन शर्तों में ग्राफ करें:

1. हर नोड को सूचीबद्ध करें।. एजेंट्स, निर्धारक कार्य, टूल कॉल, अनुमोदन गेट्स, राउटर्स, मूल्यांकनकर्ता, और बैकग्राउंड जॉब्स शामिल करें।.
2. हर मॉडल कॉल को लेबल करें।. प्रॉम्प्ट उद्देश्य, अपेक्षित इनपुट आकार, अपेक्षित आउटपुट आकार, और स्वीकार्य मॉडल वर्ग को ट्रैक करें।.
3. ऑर्केस्ट्रेशन से रूटिंग को अलग करें।. ग्राफ को तय करने दें कि आगे क्या होना चाहिए, और मॉडल लेयर को यह तय करने दें कि कौन सा योग्य मॉडल किसी विशेष कॉल को सेवा प्रदान करेगा।.
4. बजट को ग्राफ और नोड स्तर पर रखें।. जहां संभव हो, प्रति-रन, प्रति-उपयोगकर्ता, प्रति-टेनेंट, और प्रति-नोड सीमाएं सेट करें।.
5. संकीर्ण कार्यों के लिए सस्ते मॉडल का उपयोग करें।. वर्गीकरण, निष्कर्षण, स्वरूपण, और प्रथम-पास समीक्षा को अक्सर खुले-समाप्ति तर्क के समान मॉडल की आवश्यकता नहीं होती।.
6. बैकअप व्यवहार को परिभाषित करें।. तय करें कि कब पुनः प्रयास करना है, कब दूसरे मॉडल पर रूट करना है, और कब बंद होकर विफल होना है।.
7. अपरिवर्तनीय कार्यों के लिए अनुमोदन की आवश्यकता रखें।. बाहरी प्रभावों जैसे संदेश भेजना, खरीदारी करना, रिकॉर्ड हटाना, या ग्राहक डेटा बदलने से पहले मानव चेकपॉइंट्स रखें।.
8. ग्राफ पहचान को लॉग करें।. ग्राफ संस्करण, रन आईडी, नोड आईडी, मॉडल आईडी, टूल आईडी, टेनेंट, और उपयोगकर्ता संदर्भ को कैप्चर करें।.
9. प्रॉम्प्ट्स और टूल्स का संस्करण बनाएं।. एक ग्राफ केवल तभी डिबग करने योग्य है जब टीम रनटाइम पर उपयोग किए गए सटीक निर्देशों और टूल स्कीमा को पुन: उत्पन्न कर सके।.
10. लॉन्च से पहले मार्जिन की समीक्षा करें।. यदि एजेंट ग्राहक-सामना करने वाले उत्पाद का हिस्सा है, तो मूल्य निर्धारण लॉक होने से पहले मॉडल लागत दिखाई देनी चाहिए।.

बिल्डर एंगल: ग्राफ लागत उत्पाद मार्जिन बन जाती है।

बिल्डर्स के लिए, ग्राफ इंजीनियरिंग केवल विश्वसनीयता के बारे में नहीं है। यह एआई उपयोग को उत्पाद व्यवसाय मॉडल के साथ संरेखित रखने के बारे में है।.

यदि कोई ऐप ग्राहकों को रिसर्च एजेंट, सपोर्ट एजेंट, कोडिंग एजेंट, या वर्कफ़्लो एजेंट चलाने देता है, तो प्रत्येक ग्राफ पथ एक अलग लागत प्रोफ़ाइल बना सकता है। एक छोटा सारांश प्रवाह बेस प्लान में शामिल करना आसान हो सकता है। एक गहरी मल्टी-एजेंट जांच में उपयोग सीमा, भुगतान टॉप-अप, या अधिभार की आवश्यकता हो सकती है।.

मॉडल ShareAI बिल्डर कंसोल ऐप मालिकों को बाहरी एप्लिकेशन को ShareAI से जोड़ने, उनके एआई मार्जिन या अधिभार सेट करने, और ग्राहकों को सीधे उपयोग के लिए ShareAI को भुगतान करने में मदद करता है। यह बिल्डर्स को एजेंट ग्राफ्स के अंदर मॉडल कॉल्स से स्थायी ग्राहक मूल्य निर्धारण तक एक स्पष्ट मार्ग देता है।.

ग्राफ को डिज़ाइन करें इससे पहले कि यह आपकी लागत संरचना को डिज़ाइन करे।

एजेंट ग्राफ्स चुपचाप बढ़ने की प्रवृत्ति रखते हैं। एक योजनाकार को एक और विशेषज्ञ मिलता है। एक विशेषज्ञ को एक और उपकरण मिलता है। एक सपोर्ट वर्कफ़्लो को मानव समीक्षा पथ मिलता है। एक फॉलबैक दूसरा मॉडल कॉल बन जाता है। इनमें से कोई भी विकल्प आवश्यक रूप से गलत नहीं है, लेकिन प्रत्येक लागत और नियंत्रण सतह को बदलता है।.

उपयोगी कदम ग्राफ को जल्दी दिखाई देना बनाना है। ऑर्केस्ट्रेशन को स्पष्ट रखें, मॉडल कॉल्स को एक लेयर के माध्यम से रूट करें जो मॉडल बदलने पर बदल सकता है, और ग्राहक-सामना करने वाले उपयोग को मूल्य निर्धारण करें इससे पहले कि एजेंट का काम समझने के लिए बहुत महंगा हो जाए।.

शुरू करें अन्वेषण करके। ShareAI मॉडल मार्केटप्लेस से और ShareAI दस्तावेज़ीकरण.

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

मल्टी-एजेंट सिस्टम के लिए ग्राफ इंजीनियरिंग क्या है?

ग्राफ इंजीनियरिंग वह अभ्यास है जिसमें नोड्स, एजेस, स्टेट, अनुमोदन, टूल कॉल्स, और मॉडल कॉल्स को डिज़ाइन किया जाता है जो एक मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो बनाते हैं। यह इस पर केंद्रित है कि काम सिस्टम के माध्यम से कैसे चलता है, न कि केवल इस पर कि प्रत्येक प्रॉम्प्ट कैसे लिखा गया है।.

ग्राफ इंजीनियरिंग प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से कैसे अलग है?

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग मॉडल को दिए गए निर्देशों में सुधार करता है। ग्राफ इंजीनियरिंग परिभाषित करता है कि कौन सा एजेंट या फ़ंक्शन अगला चलेगा, कौन से उपकरण उपलब्ध हैं, कौन सा मॉडल कॉल किया जाना चाहिए, और कब रन को रोकना, शाखा बनाना, पुनः प्रयास करना, या अनुमोदन का अनुरोध करना चाहिए।.

क्या मुझे ग्राफ इंजीनियरिंग विचारों का उपयोग करने के लिए LangGraph की आवश्यकता है?

नहीं। LangGraph ग्राफ-आधारित एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन का एक उपयोगी उदाहरण है, लेकिन मुख्य विचार किसी भी सिस्टम पर लागू होता है जहां कई एजेंट, उपकरण, मॉडल कॉल्स, और निर्णय बिंदु एक वर्कफ़्लो में जुड़े होते हैं।.

एजेंट ग्राफ में मॉडल रूटिंग कहाँ फिट होती है?

मॉडल रूटिंग हर उस नोड पर होती है जिसे इनफेरेंस की आवश्यकता होती है। ग्राफ तय करता है कि मॉडल कॉल की आवश्यकता है; रूटिंग लेयर लागत, विलंबता, उपलब्धता, और कार्य उपयुक्तता के आधार पर तय करती है कि कौन सा योग्य मॉडल उस कॉल को संभालेगा।.

क्या ShareAI मेरे एजेंट ऑर्केस्ट्रेटर को बदल सकता है?

नहीं। ShareAI ऑर्केस्ट्रेटर या ऐप फ्रेमवर्क नहीं है। यह एक लोगों द्वारा संचालित AI मार्केटप्लेस और API है जो बिल्डर्स को उनके द्वारा स्वामित्व और अन्यत्र चलाए जाने वाले एप्लिकेशन से मॉडल कॉल्स को एक्सेस और रूट करने में मदद करता है।.

ग्राफ इंजीनियरिंग AI लागत को कैसे कम कर सकती है?

यह महंगे रास्तों को स्पष्ट करती है। एक बार जब टीमें जान जाती हैं कि कौन से नोड्स मॉडल्स को कॉल करते हैं, वे नोड्स कितनी बार चलते हैं, और प्रत्येक नोड को कौन सा मॉडल क्लास चाहिए, तो वे सरल कार्य को कम लागत वाले मॉडल्स में स्थानांतरित कर सकते हैं और उच्च-मूल्य वाले चरणों के लिए फ्रंटियर मॉडल्स को आरक्षित कर सकते हैं।.

ग्राहक-सामना करने वाले एजेंट ग्राफ्स में बिल्डर्स को क्या ट्रैक करना चाहिए?

बिल्डर्स को टेनेंट, उपयोगकर्ता, ग्राफ संस्करण, नोड, मॉडल, टोकन, विलंबता, लागत, फॉलबैक इवेंट्स, और बिल योग्य उपयोग स्थिति को ट्रैक करना चाहिए। ये फील्ड ग्राहकों का समर्थन करने और AI मार्जिन की सुरक्षा करने में मदद करते हैं।.

क्या ग्राफ इंजीनियरिंग गोपनीयता-प्रथम या स्व-होस्टेड ऐप्स के लिए प्रासंगिक है?

हाँ। गोपनीयता-प्रथम और स्व-होस्टेड ऐप्स को अभी भी यह स्पष्ट नियंत्रण चाहिए कि डेटा कहाँ प्रवाहित होता है, कौन से मॉडल एंडपॉइंट्स उपयोग किए जाते हैं, और कौन से ग्राहक क्रियाओं को अनुमोदन की आवश्यकता होती है। ग्राफ उन सीमाओं को दस्तावेज़ करने में मदद करता है।.

MCP ग्राफ डिज़ाइन को कैसे बदलता है?

MCP टूल्स और डेटा स्रोतों को एजेंट्स के लिए उजागर करना आसान बना सकता है, लेकिन यह एक्सेस नियंत्रण, टूल सीमाओं, स्कीमा समीक्षा, और प्रति-नोड अनुमतियों की आवश्यकता को भी बढ़ाता है। टूल एक्सेस ग्राफ डिज़ाइन का हिस्सा होना चाहिए, न कि बाद में विचार किया गया।.

ग्राफ में मानव अनुमोदन कब शामिल होना चाहिए?

मानव अनुमोदन अपरिवर्तनीय या उच्च-जोखिम वाले कार्यों से पहले होना चाहिए, जैसे बाहरी संदेश भेजना, बिलिंग स्थिति बदलना, डेटा हटाना, समर्थन मामलों को बढ़ाना, या ग्राहक खाते को प्रभावित करने वाले निर्णय लेना।.

शासित एजेंट ग्राफ की ओर पहला कदम क्या है?

वर्तमान वर्कफ़्लो को नोड्स और ट्रांज़िशन के रूप में बनाएं, फिर प्रत्येक मॉडल कॉल, टूल कॉल, अनुमोदन बिंदु, पुनः प्रयास, फॉलबैक, और बजट सीमा को चिह्नित करें। वह मानचित्र आमतौर पर पहले लागत और विश्वसनीयता सुधारों को प्रकट करता है।.