DeerFlow huwapa watengenezaji njia ya wazi ya kutumia mawakala wa AI wa muda mrefu kwa utafiti, usimbaji, uundaji wa maudhui, kazi za faili, miito ya zana, na utekelezaji wa hatua nyingi. Hiyo ni muhimu, lakini pia hubadilisha uchumi wa matumizi ya modeli.
Chatbot ya kawaida inaweza kutuma mwongozo mmoja na kurudisha jibu moja. Harness ya wakala inaweza kupanga, kuunda mawakala wadogo, kuita zana, kurudia makosa, kubana muktadha, na kuendelea kufanya kazi kwa dakika au masaa. Kila hatua inaweza kuunda miito zaidi ya modeli. Kwa timu zinazojenga kwenye DeerFlow, safu ya usambazaji ni muhimu kama muda wa wakala.
ShareAI haijengi au kuendesha programu ya DeerFlow kwa ajili yako. Programu, mtiririko wa kazi, au bidhaa ya wakala inabaki nje ya ShareAI. ShareAI inafaa kama soko la AI na safu ya API nyuma yake: API moja kwa modeli 150+, usambazaji wa modeli, kushindwa, mwonekano wa matumizi, na mapato ya Builder wakati uzoefu wa wakala ni sehemu ya programu unayomiliki au kudumisha.
Mabadiliko ya DeerFlow Kuhusu Mizigo ya Kazi ya Mawakala
DeerFlow imeundwa kama harness ya SuperAgent ya chanzo wazi. Nyaraka zake za umma zinaelezea uratibu wa mawakala wadogo, kumbukumbu, utekelezaji wa sandbox, ujuzi maalum, ujumuishaji wa MCP, na msaada wa modeli nyingi kwa mawakala ambao wanaweza kuendesha kazi ndefu.
Usanifu huo ni tofauti na kifuniko chembamba karibu na kukamilisha mazungumzo moja. Wakala wa mtindo wa DeerFlow unaweza kugawanya ombi katika kazi ndogo, kugawa kazi hizo kwa mawakala maalum, kuita zana za nje, kukagua faili zilizotengenezwa, na kuendelea na kazi baada ya matokeo ya kati kurudi.
Faida ni uzoefu wa wakala wenye uwezo zaidi. Mabadilishano ni ugumu wa kiutendaji: miito zaidi, muktadha zaidi, kurudia zaidi, matokeo zaidi ya zana, na nafasi zaidi kwa mtoa huduma mmoja au chaguo moja la modeli kuwa kikwazo.
Kwa Nini Usambazaji Ni Muhimu Kwa DeerFlow
Uchaguzi wa modeli unakuwa wa kina zaidi wakati wakala anafanya kazi halisi. Hatua ya kupanga inaweza kuhitaji uamuzi wenye nguvu. Hatua ya usimbaji inaweza kuhitaji modeli inayolenga msimbo. Hatua ya muhtasari inaweza kuhitaji gharama ya chini na kasi ya juu. Njia ya kurudi nyuma inaweza kuhitaji kubadilisha watoa huduma wakati modeli haipatikani au ni polepole sana.
Bila safu ya usambazaji, timu mara nyingi huweka chaguo za watoa huduma ndani ya programu, kutawanya ufuatiliaji wa matumizi kwenye akaunti nyingi, na kushughulikia malipo tofauti na thamani ya programu wanayotoa. Hiyo inaweza kufanya kazi wakati wa majaribio. Inakuwa ngumu zaidi wakati wateja, maeneo ya kazi, au utekelezaji huanza kutumia mawakala kwa viwango tofauti sana.
Muundo safi zaidi ni kuweka DeerFlow ikilenga uratibu huku ikielekeza trafiki ya modeli kupitia safu ya API iliyojitolea. Harness ya wakala inaamua kazi gani ya kufanya. Safu ya usambazaji husaidia kuamua njia gani ya modeli inapaswa kushughulikia kila darasa la ombi.
Kwa muundo mpana katika safu za mawakala, angalia mwongozo wa ShareAI kuhusu kuunganisha mifumo ya wakala wa AI na API moja.
Mahali ShareAI Inafaa Katika Safu ya DeerFlow
ShareAI huwapa timu njia moja ya API kwa ufikiaji wa modeli katika soko. Waendelezaji wanaweza kuanza na Marejeleo ya API, kulinganisha chaguo zinazopatikana katika Soko la Mifano, na kuelekeza matumizi ya AI bila kubadilisha kila mabadiliko ya modeli au mtoa huduma kuwa uandishi upya wa programu.
Kwa programu ya DeerFlow, hiyo inaweza kusaidia malengo kadhaa ya vitendo:
- Tumia modeli zenye nguvu zaidi kwa mipango, hoja ngumu, au hatua zenye msimbo mwingi.
- Tumia modeli za haraka au za gharama ya chini kwa muhtasari, uchimbaji, uainishaji, na kazi za kusafisha.
- Weka mwonekano wa matumizi karibu na programu, mteja, nafasi ya kazi, au kipengele kilichozalisha trafiki.
- Badilisha njia za modeli bila kujenga upya bidhaa ya wakala karibu na akaunti moja ya mtoa huduma.
- Ongeza usaidizi wa kushindwa kwa mizunguko ya wakala ambayo inapaswa kuendelea hata wakati njia ya modeli inayopendelewa haipatikani.
Hii ni muhimu hasa wakati DeerFlow imejumuishwa katika bidhaa, mradi wa chanzo huria, mtiririko wa kazi wa mteja, au zana inayojihudumia ambapo matumizi ya AI yanatofautiana sana na mtumiaji.
Umonetishaji wa Wajenzi kwa Programu za DeerFlow
Miradi mingi ya wakala huanza kama majaribio au zana za ndani. Tatizo la gharama hujitokeza baadaye, wakati watumiaji wachache wazito wanaendesha kazi ndefu, kuzalisha madirisha makubwa ya muktadha, au kusababisha simu za zana zinazojirudia. Bei ya gorofa inaweza kuficha gharama hizo hadi faida ianze kupotea.
Mfano wa Wajenzi wa ShareAI umeundwa kwa timu ambazo tayari zinamiliki au kudumisha programu nje ya ShareAI. Mjenzi huunganisha trafiki ya inference ya AI kutoka kwa programu hiyo hadi ShareAI, huweka ada ya ziada au faida, na kumruhusu mteja wa mwisho kulipa ShareAI moja kwa moja kwa matumizi ya AI yaliyopitishwa. ShareAI kisha humlipa Mjenzi kila mwezi kulingana na mapato yaliyotokana na trafiki hiyo.
Kwa timu za DeerFlow, hiyo inaweza kufanya matumizi ya wakala kuwa rahisi kupangia bei kulingana na kazi halisi. Badala ya kutoza kila mteja kiasi sawa kwa shughuli za AI zisizotabirika, Mjenzi anaweza kuunganisha matumizi yaliyopitishwa na mitiririko ya kazi inayounda gharama na thamani: uendeshaji wa utafiti, kazi za usimbaji, usindikaji wa nyaraka, otomatiki ya ndani, uchunguzi wa msaada, au uzalishaji wa maudhui.
Tofauti muhimu ni kwamba malipo ya Mjenzi si sawa na zawadi za Mtoa Huduma. Mjenzi hupata kutokana na trafiki ya programu wanayoelekeza kupitia ShareAI. Mtoa Huduma hupata kwa kuchangia uwezo wa kompyuta unaostahiki kwenye mtandao wa ShareAI. Mdumishaji wa DeerFlow, timu ya SaaS, au wakala kwa kawaida hufanya kama Mjenzi wakati mapato yanatokana na matumizi ya programu yao.
Mpango wa Kuweka Njia kwa Timu za DeerFlow
Ikiwa unakadiria DeerFlow kwa bidhaa halisi au mtiririko wa kazi, anza na sheria za kuweka njia kabla ya matumizi kuongezeka. Lengo si kuunda toleo la kwanza kwa uhandisi wa kupita kiasi. Ni kuepuka maamuzi ya gharama, uaminifu, na mapato yaliyowekwa moja kwa moja katika maeneo ambayo yatakuwa magumu kubadilisha baadaye.
- Panga hatua za wakala. Tenganisha upangaji, utafiti, uandishi wa programu, muhtasari, uchimbaji, uthibitishaji, na kizazi cha majibu ya mwisho.
- Weka mahitaji ya modeli. Amua ni hatua zipi zinahitaji ubora wa kufikiri, nguvu ya programu, kasi, gharama ya chini, au msaada wa multimodal.
- Weka njia za kurudi nyuma. Chagua kinachotokea wakati modeli inayopendelewa ni polepole, haipatikani, au ni ghali sana kwa kazi ya sasa.
- Fuatilia matumizi kwa mteja au eneo la kazi. Mawakala wa muda mrefu wanapaswa kupimwa mahali ambapo thamani ya biashara inaundwa, si tu katika kiwango cha akaunti ya mtoa huduma.
- Ongeza mapato ya Builder wakati wakala unakuwa sehemu ya programu inayolipiwa, mradi wa chanzo wazi, utoaji wa wakala, au bidhaa inayojihudumia.
DeerFlow’s nyaraka ni mahali sahihi pa kuelewa muda wake wa kukimbia, usanidi, na vipengele vya wakala. ShareAI inakuwa muhimu wakati trafiki ya modeli nyuma ya muda huo wa kukimbia inahitaji ufikiaji wa soko, udhibiti wa matumizi, kubadilika kwa njia, au mapato ya Builder.
Nani Anapaswa Kuzingatia Mpangilio Huu
Safu ya kuweka njia inayoungwa mkono na ShareAI inaweza kuwa na maana kwa watunzaji wa chanzo wazi ambao wanataka kuweka mradi upatikane huku wakipanga matumizi makubwa ya AI tofauti. Inaweza pia kufaa timu zinazojihudumia ambazo wateja wao wana viwango tofauti sana vya inference katika usambazaji.
Mashirika yanaweza kutumia modeli sawa wakati wanatoa mtiririko wa kazi wa wakala kwa mteja na wanataka mapato endelevu yanayohusiana na matumizi halisi ya AI baada ya uzinduzi. Timu za SaaS zinaweza kuitumia wakati DeerFlow inaendesha kipengele cha wakala cha premium na gharama inapaswa kufuata kupitishwa kwa mteja badala ya kuingizwa katika mpango wa gorofa.
Kitu cha kawaida ni udhibiti. DeerFlow husaidia kuratibu kazi. ShareAI inaweza kusaidia kuweka njia, kupima, na kupata mapato ya matumizi ya modeli nyuma ya kazi hiyo.
Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara
DeerFlow ni nini mfumo wa wakala wa AI?
DeerFlow ni harness ya wakala ya chanzo wazi kwa kazi za AI za muda mrefu. Inazingatia mifumo ya uratibu kama wakala wa ndogo, kumbukumbu, zana, utekelezaji wa sandbox, ujuzi, na mtiririko wa kazi wa modeli nyingi.
Je, ShareAI ni mbadala wa DeerFlow?
Hapana. DeerFlow ni mfumo wa wakala au harness. ShareAI ni soko la AI na safu ya API. Timu inaweza kujenga au kuendesha programu ya DeerFlow nje ya ShareAI na kuelekeza matumizi ya modeli ya programu kupitia ShareAI.
Kwa nini kuelekeza miito ya modeli ya DeerFlow kupitia API moja?
API moja husaidia kuweka ufikiaji wa modeli, fallback, mwonekano wa matumizi, na kubadilisha mtoa huduma karibu na usanifu wa programu. Hilo ni muhimu wakati mzunguko wa wakala unaunda miito mingi katika upangaji, zana, majaribio, na majibu ya mwisho.
Je, DeerFlow inaweza kutumia modeli nyingi?
Ndio. DeerFlow imeundwa kwa matumizi ya modeli nyingi, na nyaraka zake zinaelezea msaada kwa usanidi wa modeli zinazolingana na OpenAI. Timu zinapaswa bado kujaribu kila njia ya modeli dhidi ya kazi zao wenyewe kabla ya kuelekeza trafiki ya uzalishaji.
Je, ShareAI inaweza kusaidia kudhibiti gharama za DeerFlow?
ShareAI husaidia kwa kutoa timu safu ya soko/API ambapo matumizi ya modeli yaliyoelekezwa yanaweza kufuatiliwa na kudhibitiwa kwa makusudi zaidi. Faida ya kiutendaji ni kutenganisha kwa nguvu zaidi mantiki ya wakala na maamuzi ya ufikiaji wa modeli.
Je, ShareAI huandaa au kujenga programu za DeerFlow?
Hapana. ShareAI si mjenzi wa programu, jukwaa la mwenyeji, mfumo, CMS, au mjenzi wa mtiririko wa kazi. Programu ya DeerFlow inabaki kujengwa, kuandaliwa, na kudumishwa na timu yake mwenyewe. ShareAI hushughulikia matumizi ya AI yaliyoelekezwa, bili, malipo ya ziada, na mantiki ya malipo inaposanidiwa hivyo.
Je, monetization ya Builder ina maana gani kwa programu ya wakala?
Ina maana wakati mmiliki wa programu anataka gharama za AI na faida zifuate matumizi halisi. Mawakala wa utafiti wa muda mrefu, mawakala wa coding, mawakala wa hati, na mawakala wa msaada wanaweza kuunda trafiki isiyo sawa sana kati ya watumiaji au wateja.
Malipo ya Builder yanatofautianaje na zawadi za Provider?
Builder hupata kutoka kwa trafiki ya AI iliyotumwa na programu wanayomiliki au kudumisha, ikiwa ni pamoja na faida au malipo ya ziada yaliyo sanidiwa. Mtoa huduma hupata kwa kuchangia uwezo wa hesabu unaostahili kwenye mtandao wa ShareAI. Hizi ni majukumu yanayohusiana, lakini si sawa.
Je, hii ni muhimu kwa miradi ya DeerFlow ya chanzo huria?
Ndio, wakati mtunzaji anataka kuweka mradi wa msingi wazi huku akiwapa watumiaji wakubwa njia ya kulipa kwa msingi wa matumizi kwa inference ya AI iliyotumwa. Hii inaweza kupunguza shinikizo la kufadhili matumizi yote ya modeli kupitia michango, udhamini, au usajili wa gorofa.
Je, hii ni muhimu kwa mashirika yanayojenga mawakala wa AI?
Ndio. Shirika linaweza kujenga uzoefu unaotumia DeerFlow kwa mteja nje ya ShareAI, kisha kuelekeza matumizi ya AI ya mteja kupitia ShareAI na kusanidi faida. Malipo ya kila mwezi yanategemea matumizi halisi yaliyopitishwa, si kwa malipo ya uhakika.
Timu zinapaswa kufuatilia nini kabla ya kupanua DeerFlow?
Fuatilia simu kwa kila kazi, tokeni kwa kila hatua, viwango vya kurudia, ucheleweshaji wa modeli, ukubwa wa matokeo ya zana, mara za kurudi nyuma, na matumizi kwa mteja au eneo la kazi. Ishara hizi husaidia timu kuamua wapi modeli za bei nafuu, za haraka, au zenye nguvu zinastahili.
Je, timu za DeerFlow zinaweza kutumia ShareAI bila mapato?
Ndio. Timu inaweza kutumia ShareAI kwa ufikiaji wa modeli na kuelekeza bila kuongeza mapato ya Builder mara moja. Tabaka la mapato linakuwa muhimu zaidi wakati programu ya wakala ina wateja, utekelezaji wa mteja, au matumizi makubwa ya nje.