बहु-एजंट प्रणालींसाठी ग्राफ अभियांत्रिकी: एजंट कार्य नियंत्रित करा

मल्टी-एजंट प्रणाली साध्या चॅटबॉट्ससारख्या अयशस्वी होत नाहीत. त्या हँडऑफ्सद्वारे अयशस्वी होतात: नियोजक चुकीच्या विशेषज्ञाला कॉल करतो, पुनर्प्राप्ती चरण एका अटीला वगळतो, एक साधन नोड खूप खर्च करते, किंवा दीर्घकालीन कार्य महागड्या कामाचे रूटिंग त्याच फ्रंटियर मॉडेलकडे ठेवते.

म्हणूनच ग्राफ अभियांत्रिकी उत्पादनात एजंट तयार करणाऱ्या टीम्ससाठी एक व्यावहारिक शिस्त बनत आहे. ग्राफ हा एजंट कामासाठी ऑपरेटिंग नकाशा आहे. तो परिभाषित करतो की कोणते नोड्स कार्य करू शकतात, कोणते एजेस घेतले जाऊ शकतात, कुठे स्थिती ठेवली जाते, कधी मानवाला पुढील चरण मंजूर करणे आवश्यक आहे, आणि मॉडेल कॉल्स नियंत्रित API स्तराद्वारे कुठे रूट केले पाहिजेत.

ग्राफ अभियांत्रिकी आता का महत्त्वाचे आहे

सुरुवातीच्या एजंट प्रणाली अनेकदा एका लूपसारख्या दिसत होत्या: एक उद्दिष्ट प्राप्त करा, मॉडेल कॉल करा, एक साधन वापरा, परिणाम तपासा, पुन्हा करा. आधुनिक एजंट प्रणाली अधिक संरचित होत आहेत. अशा फ्रेमवर्क्स LangGraph स्थिती, नोड्स, आणि एजेसद्वारे ग्राफ्सचे वर्णन करतात. Google ने Agent2Agent इंटरऑपरेबिलिटी एजंट हँडऑफ्ससाठी प्रोत्साहन दिले आहे. MCP AI अनुप्रयोगांना साधने, डेटा, आणि कार्यप्रवाह.

यांच्याशी जोडण्यासाठी एक मानक मार्ग देते. या घटकांमुळे एजंट प्रणाली अधिक सक्षम होतात, परंतु त्या कार्यान्वयन मार्ग अधिक कठीण बनवतात. एकदा एजंट प्रतिनिधी देऊ शकतात, शाखा करू शकतात, पुन्हा प्रयत्न करू शकतात, आणि बाह्य साधनांना कॉल करू शकतात, तेव्हा प्रणालीचा खर्च आणि धोका एका सिंगल प्रॉम्प्टमध्ये मर्यादित राहत नाही. ते ग्राफमध्ये वितरित होतात.

ग्राफला उत्पादन आर्किटेक्चर म्हणून वागवा

उत्पादन एजंट ग्राफ इतका स्पष्ट असावा की एक अभियंता प्रत्येक प्रॉम्प्ट वाचल्याशिवाय सहा प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकेल:

• कोणते नोड्स मॉडेलला कॉल करण्यास परवानगी देतात?
• कोणते नोड्स साधने किंवा बाह्य प्रणाली वापरू शकतात?
• कोणत्या संक्रमणांना मानवी पुनरावलोकन आवश्यक आहे?
• प्रत्येक टप्प्यासाठी कोणता मॉडेल किंवा मॉडेल वर्ग योग्य आहे?
• पुनःप्रयत्न, फॉलबॅक आणि बजेट मर्यादा कोठे लागू केल्या जातात?
• खराब रन झाल्यानंतर टीम काय घडले हे कसे पुन्हा तयार करेल?

हे फक्त निरीक्षणक्षमतेचे व्यायाम नाही. हे उत्पादन आणि मार्जिन व्यायाम देखील आहे. कमी-जोखीम वर्गीकरण नोड, पुनर्प्राप्ती नोड, कोड-जनरेशन नोड, आणि अंतिम पुनरावलोकन नोड यांना समान मॉडेल वापरण्याची आवश्यकता नाही. जेव्हा प्रत्येक नोड डीफॉल्टने सर्वात महाग मॉडेल वापरतो, तेव्हा ग्राफ खर्च वाढवणारा बनतो.

ग्राफमध्ये ShareAI कुठे बसते

ShareAI टीम्सना 150+ AI मॉडेल्ससाठी एकच API देते, स्मार्ट रूटिंग, फॉलबॅक, मार्केटप्लेस सिग्नल्स, आणि पे-पर-टोकन प्राइसिंगसह. ग्राफ-आधारित एजंट सिस्टममध्ये, हे मॉडेल-कॉल लेयर ग्राफ स्वतः पुन्हा लिहिल्याशिवाय बदलणे सोपे करते.

एक बिल्डर ShareAI च्या बाहेर ऑर्केस्ट्रेटर, अॅप फ्रेमवर्क, डेटाबेस, क्यू, आणि एजंट रनटाइम ठेवू शकतो, नंतर शेअरएआय एपीआय ज्या नोड्सना इनफरन्सची गरज आहे तिथे मॉडेल ऍक्सेससाठी वापरू शकतो. ग्राफ अजूनही वर्कफ्लो नियंत्रित करतो. ShareAI मॉडेल ऍक्सेस, रूटिंग लवचिकता, आणि वापराभोवती व्यावसायिक मार्ग नियंत्रित करते.

तो फरक महत्त्वाचा आहे. ShareAI ग्राफ इंजिन नाही. हे मॉडेल मार्केटप्लेस आणि API लेयर आहे जे एजंट सिस्टम विकसित होत असताना टीम्सना मॉडेल निवड खुली ठेवण्यास मदत करते.

व्यावहारिक ग्राफ अभियांत्रिकी चेकलिस्ट

मल्टी-एजंट सिस्टम ग्राहकांपर्यंत पोहोचण्यापूर्वी, ग्राफ ऑपरेशनल अटींमध्ये मॅप करा:

1. प्रत्येक नोडची यादी करा. एजंट्स, निर्धारात्मक फंक्शन्स, टूल कॉल्स, मंजुरी गेट्स, राऊटर्स, मूल्यांकन करणारे, आणि बॅकग्राउंड जॉब्स समाविष्ट करा.
2. प्रत्येक मॉडेल कॉलला लेबल करा. प्रॉम्प्टचा उद्देश, अपेक्षित इनपुट आकार, अपेक्षित आउटपुट आकार, आणि स्वीकार्य मॉडेल वर्ग ट्रॅक करा.
3. ऑर्केस्ट्रेशनपासून रूटिंग वेगळे करा. ग्राफला पुढे काय घडावे हे ठरवू द्या आणि मॉडेल स्तराला ठरवू द्या की कोणते पात्र मॉडेल विशिष्ट कॉलसाठी सेवा देईल.
4. ग्राफ आणि नोड स्तरावर बजेट ठेवा. शक्य असल्यास प्रति-रन, प्रति-युजर, प्रति-टेनंट आणि प्रति-नोड मर्यादा सेट करा.
5. संकुचित कामासाठी स्वस्त मॉडेल वापरा. वर्गीकरण, निष्कर्ष, स्वरूपन आणि पहिल्या-पास पुनरावलोकनासाठी उघड-शेवटच्या विचारसरणीप्रमाणे समान मॉडेलची आवश्यकता नसते.
6. फॉलबॅक वर्तन परिभाषित करा. पुन्हा प्रयत्न कधी करायचे, दुसऱ्या मॉडेलकडे रूट कधी करायचे आणि बंद होण्यास अपयशी कधी ठरवायचे ते ठरवा.
7. अपरिवर्तनीय क्रियांसाठी मंजुरी आवश्यक आहे. मानवी चेकपॉइंट्स बाह्य साइड इफेक्ट्स जसे की संदेश पाठवणे, खरेदी करणे, नोंदी हटवणे किंवा ग्राहक डेटा बदलण्यापूर्वी असणे आवश्यक आहे.
8. ग्राफ ओळख लॉग करा. ग्राफ आवृत्ती, रन आयडी, नोड आयडी, मॉडेल आयडी, टूल आयडी, टेनंट आणि युजर संदर्भ कॅप्चर करा.
9. प्रॉम्प्ट्स आणि टूल्सची आवृत्ती तयार करा. ग्राफ केवळ डीबग करण्यायोग्य आहे जर टीम रनटाइमवर वापरलेल्या अचूक सूचना आणि टूल स्कीमा पुनरुत्पादित करू शकते.
10. लॉन्चपूर्वी मार्जिन पुनरावलोकन करा. एजंट ग्राहक-सामोरे उत्पादनाचा भाग असल्यास, किंमत निश्चित होण्यापूर्वी मॉडेल खर्च दिसला पाहिजे.

बिल्डर अँगल: ग्राफ खर्च उत्पादन मार्जिन बनतो

बिल्डर्ससाठी, ग्राफ अभियांत्रिकी केवळ विश्वसनीयतेबद्दल नाही. हे AI वापर उत्पादन व्यवसाय मॉडेलशी संरेखित ठेवण्याबद्दल आहे.

जर अॅप ग्राहकांना संशोधन एजंट्स, सपोर्ट एजंट्स, कोडिंग एजंट्स किंवा वर्कफ्लो एजंट्स चालवू देत असेल, तर प्रत्येक ग्राफ पथ वेगळा खर्च प्रोफाइल तयार करू शकतो. एक लहान संक्षेप प्रवाह बेस प्लॅनमध्ये समाविष्ट करणे सोपे असू शकते. एक खोल मल्टी-एजंट तपासणीला वापर मर्यादा, सशुल्क टॉप-अप्स किंवा अधिभार आवश्यक असू शकतो.

मॉडेल ShareAI बिल्डर कन्सोल अॅप मालकांना बाह्य अनुप्रयोग ShareAI शी जोडण्यास, त्यांचा AI मार्जिन किंवा अधिभार सेट करण्यास, आणि ग्राहकांना वापरासाठी ShareAI ला थेट पैसे देण्यास मदत करते. हे बिल्डर्सना एजंट ग्राफ्समधील मॉडेल कॉल्सपासून टिकाऊ ग्राहक किंमतीपर्यंत स्पष्ट मार्ग देते.

तुमच्या खर्च संरचनेची रचना करण्यापूर्वी ग्राफ डिझाइन करा

एजंट ग्राफ्स शांतपणे वाढण्याची प्रवृत्ती असते. एक नियोजक आणखी एक विशेषज्ञ मिळवतो. एक विशेषज्ञ आणखी एक साधन मिळवतो. एक सपोर्ट वर्कफ्लो मानवी पुनरावलोकन पथ मिळवतो. एक फॉलबॅक दुसरा मॉडेल कॉल बनतो. त्या निवडींपैकी कोणतीही आवश्यकतः चुकीची नाही, परंतु प्रत्येक निवड खर्च आणि नियंत्रण पृष्ठभाग बदलते.

उपयुक्त पाऊल म्हणजे ग्राफ लवकर दिसणे. ऑर्केस्ट्रेशन स्पष्ट ठेवा, मॉडेल कॉल्स एका थराद्वारे मार्गित करा जो मॉडेल्स बदलल्यावर बदलू शकतो, आणि ग्राहक-सामोरे वापराची किंमत एजंट काम समजण्यास खूप महाग होण्यापूर्वी निश्चित करा.

एक्सप्लोर करण्यास सुरुवात करा ShareAI मॉडेल मार्केटप्लेस मधून आणि ShareAI दस्तऐवजीकरण.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

मल्टी-एजंट सिस्टमसाठी ग्राफ अभियांत्रिकी म्हणजे काय?

ग्राफ अभियांत्रिकी म्हणजे नोड्स, एजेस, स्टेट, मंजुरी, टूल कॉल्स, आणि मॉडेल कॉल्स डिझाइन करण्याची पद्धत जी मल्टी-एजंट वर्कफ्लो बनवते. हे काम प्रणालीद्वारे कसे हलते यावर लक्ष केंद्रित करते, केवळ प्रत्येक प्रॉम्प्ट कसा लिहिला जातो यावर नाही.

ग्राफ अभियांत्रिकी प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकीपेक्षा कसे वेगळे आहे?

प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकी मॉडेलला दिलेल्या सूचनांमध्ये सुधारणा करते. ग्राफ अभियांत्रिकी परिभाषित करते की पुढे कोणता एजंट किंवा फंक्शन चालवले जाईल, कोणती साधने उपलब्ध आहेत, कोणता मॉडेल कॉल केला पाहिजे, आणि रन कधी थांबवायचा, शाखा करायची, पुन्हा प्रयत्न करायचा किंवा मंजुरी मागायची.

ग्राफ अभियांत्रिकी कल्पना वापरण्यासाठी मला LangGraph ची आवश्यकता आहे का?

नाही. LangGraph ग्राफ-आधारित एजंट ऑर्केस्ट्रेशनचे एक उपयुक्त उदाहरण आहे, परंतु मुख्य कल्पना कोणत्याही प्रणालीसाठी लागू होते जिथे अनेक एजंट्स, साधने, मॉडेल कॉल्स, आणि निर्णय बिंदू वर्कफ्लोमध्ये जोडलेले असतात.

एजंट ग्राफमध्ये मॉडेल राउटिंग कुठे बसते?

मॉडेल राउटिंग प्रत्येक नोडवर असते ज्याला इनफरन्सची आवश्यकता असते. ग्राफ ठरवतो की मॉडेल कॉल आवश्यक आहे; राउटिंग लेयर ठरवते की कोणता पात्र मॉडेल त्या कॉलला हाताळेल, खर्च, विलंब, उपलब्धता आणि कार्य फिटनुसार.

ShareAI माझा एजंट ऑर्केस्ट्रेटर बदलू शकतो का?

नाही. ShareAI ऑर्केस्ट्रेटर किंवा अॅप फ्रेमवर्क नाही. हे लोक-संचालित AI मार्केटप्लेस आणि API आहे जे बिल्डर्सना त्यांच्या मालकीच्या आणि इतरत्र चालवलेल्या अॅप्लिकेशन्समधून मॉडेल कॉल्स ऍक्सेस आणि रूट करण्यात मदत करते.

ग्राफ इंजिनिअरिंग AI खर्च कसा कमी करू शकतो?

हे महागडे मार्ग दृश्यमान करते. एकदा टीम्सना कळले की कोणते नोड्स मॉडेल्स कॉल करतात, ते नोड्स किती वेळा चालतात, आणि प्रत्येक नोडला कोणत्या मॉडेल वर्गाची आवश्यकता आहे, ते सोपे काम कमी खर्चाच्या मॉडेल्सकडे हलवू शकतात आणि उच्च-मूल्याच्या टप्प्यांसाठी फ्रंटियर मॉडेल्स राखू शकतात.

ग्राहक-सामोरे एजंट ग्राफ्समध्ये बिल्डर्सने काय ट्रॅक करावे?

बिल्डर्सने भाडेकरू, वापरकर्ता, ग्राफ आवृत्ती, नोड, मॉडेल, टोकन्स, विलंब, खर्च, फॉलबॅक इव्हेंट्स आणि बिल करण्यायोग्य वापर स्थिती ट्रॅक करावी. त्या फील्ड्स ग्राहकांना समर्थन देणे आणि AI मार्जिन संरक्षित करणे सोपे करतात.

गोपनीयता-प्रथम किंवा सेल्फ-होस्टेड अॅप्ससाठी ग्राफ इंजिनिअरिंग संबंधित आहे का?

होय. गोपनीयता-प्रथम आणि सेल्फ-होस्टेड अॅप्सना डेटा कुठे प्रवाहित होतो, कोणते मॉडेल एंडपॉइंट्स वापरले जातात, आणि कोणत्या ग्राहक क्रियांसाठी मंजुरी आवश्यक आहे यावर स्पष्ट नियंत्रण आवश्यक आहे. ग्राफ त्या सीमांचे दस्तऐवजीकरण करण्यात मदत करतो.

MCP ग्राफ डिझाइन कसे बदलतो?

MCP साधने आणि डेटा स्रोत एजंट्ससाठी उघड करणे सोपे करू शकतो, परंतु यामुळे प्रवेश नियंत्रण, साधन सीमा, स्कीमा पुनरावलोकन, आणि प्रति-नोड परवानग्यांची आवश्यकता वाढते. साधन प्रवेश ग्राफ डिझाइनचा भाग असावा, नंतर विचार केला जाऊ नये.

ग्राफमध्ये मानवी मंजुरी कधी समाविष्ट करावी?

मानवी मंजुरी अपरिवर्तनीय किंवा उच्च-जोखीम क्रियांच्या आधी असावी, जसे की बाह्यरित्या संदेश पाठवणे, बिलिंग स्थिती बदलणे, डेटा हटवणे, समर्थन प्रकरणे वाढवणे, किंवा ग्राहक खात्यावर परिणाम करणारे निर्णय घेणे.

शासित एजंट ग्राफकडे जाण्याचा पहिला टप्पा काय आहे?

वर्तमान कार्यप्रवाह नोड्स आणि संक्रमण म्हणून काढा, नंतर प्रत्येक मॉडेल कॉल, टूल कॉल, मंजुरी बिंदू, पुनर्प्रयत्न, फॉलबॅक आणि बजेट मर्यादा चिन्हांकित करा. त्या नकाशामुळे सामान्यतः पहिला खर्च आणि विश्वासार्हता सुधारणा दिसून येते.