DeerFlow ให้วิธีการแบบโอเพ่นซอร์สแก่ผู้พัฒนาในการใช้งาน AI agents ระยะยาวสำหรับการวิจัย การเขียนโค้ด การสร้างเนื้อหา งานไฟล์ การเรียกใช้เครื่องมือ และการดำเนินการหลายขั้นตอน ซึ่งมีประโยชน์ แต่ก็เปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์ของการใช้งานโมเดลด้วยเช่นกัน.
แชทบอททั่วไปอาจส่งคำถามหนึ่งครั้งและตอบกลับหนึ่งคำตอบ แต่ harness ของ agent สามารถวางแผน สร้าง sub-agents เรียกใช้เครื่องมือ ลองใหม่เมื่อเกิดข้อผิดพลาด ย่อบริบท และทำงานต่อเนื่องเป็นเวลาหลายนาทีหรือหลายชั่วโมง ทุกขั้นตอนสามารถสร้างการเรียกใช้โมเดลเพิ่มเติมได้ สำหรับทีมที่สร้างบน DeerFlow ชั้นการจัดเส้นทางมีความสำคัญเท่ากับ runtime ของ agent.
ShareAI ไม่ได้สร้างหรือโฮสต์แอปพลิเคชัน DeerFlow ให้คุณ แอปพลิเคชัน เวิร์กโฟลว์ หรือผลิตภัณฑ์ agent จะอยู่นอก ShareAI ShareAI เหมาะสมในฐานะตลาด AI และชั้น API ที่อยู่เบื้องหลัง: API เดียวสำหรับโมเดลกว่า 150+ โมเดล การจัดเส้นทางโมเดล การสำรองข้อมูล การมองเห็นการใช้งาน และการสร้างรายได้ของ Builder เมื่อประสบการณ์ agent เป็นส่วนหนึ่งของแอปที่คุณเป็นเจ้าของหรือดูแล.
สิ่งที่ DeerFlow เปลี่ยนแปลงเกี่ยวกับภาระงานของ Agent
เดียร์โฟลว์ ถูกออกแบบมาเป็น harness SuperAgent แบบโอเพ่นซอร์ส เอกสารสาธารณะของมันอธิบายการจัดการ sub-agent หน่วยความจำ การดำเนินการใน sandbox ทักษะที่กำหนดเอง การรวม MCP และการสนับสนุนหลายโมเดลสำหรับ agents ที่อาจทำงานในงานที่ยาวนานขึ้น.
สถาปัตยกรรมนี้แตกต่างจาก wrapper บาง ๆ รอบการเสร็จสิ้นการแชทเดียว Agent สไตล์ DeerFlow สามารถแบ่งคำขอออกเป็นงานย่อย มอบหมายงานเหล่านั้นให้กับ agents เฉพาะทาง เรียกใช้เครื่องมือภายนอก ตรวจสอบไฟล์ที่สร้างขึ้น และดำเนินการงานต่อหลังจากผลลัพธ์ระหว่างทางกลับมา.
ข้อดีคือประสบการณ์ agent ที่มีความสามารถมากขึ้น การแลกเปลี่ยนคือความซับซ้อนในการดำเนินงาน: การเรียกใช้มากขึ้น บริบทมากขึ้น การลองใหม่มากขึ้น ผลลัพธ์เครื่องมือมากขึ้น และโอกาสมากขึ้นที่ผู้ให้บริการหนึ่งรายหรือการเลือกโมเดลหนึ่งจะกลายเป็นคอขวด.
ทำไมการจัดเส้นทางจึงสำคัญสำหรับ DeerFlow
การเลือกโมเดลกลายเป็นละเอียดมากขึ้นเมื่อ agent กำลังทำงานจริง ขั้นตอนการวางแผนอาจต้องการการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้น ขั้นตอนการเขียนโค้ดอาจต้องการโมเดลที่เน้นโค้ด ขั้นตอนการสรุปอาจต้องการต้นทุนต่ำและปริมาณงานสูง เส้นทางสำรองอาจต้องเปลี่ยนผู้ให้บริการเมื่อโมเดลไม่พร้อมใช้งานหรือช้าเกินไป.
หากไม่มีชั้นการจัดเส้นทาง ทีมมักจะเขียนโค้ดการเลือกผู้ให้บริการไว้ในแอป ติดตามการใช้งานกระจัดกระจายผ่านหลายบัญชี และจัดการการเรียกเก็บเงินแยกจากมูลค่าของแอปพลิเคชันที่พวกเขากำลังส่งมอบ สิ่งนี้อาจทำงานได้ในระหว่างการทดสอบ แต่จะยากขึ้นเมื่อลูกค้า พื้นที่ทำงาน หรือการปรับใช้เริ่มใช้งาน agents ในปริมาณที่แตกต่างกันมาก.
รูปแบบที่สะอาดขึ้นคือการให้ DeerFlow มุ่งเน้นไปที่การจัดการในขณะที่จัดเส้นทางการจราจรของโมเดลผ่านชั้น API เฉพาะ harness ของ agent ตัดสินใจว่าจะทำงานอะไร ชั้นการจัดเส้นทางช่วยตัดสินใจว่าเส้นทางโมเดลใดควรจัดการคำขอแต่ละประเภท.
สำหรับรูปแบบที่กว้างขึ้นใน stack ของ agent ดูคำแนะนำของ ShareAI เกี่ยวกับ การเชื่อมต่อกรอบงาน AI agent กับ API เดียว.
ตำแหน่งของ ShareAI ใน stack ของ DeerFlow
ShareAI มอบเส้นทาง API เดียวให้กับทีมสำหรับการเข้าถึงโมเดลในตลาดทั้งหมด เอกสารอ้างอิง API, นักพัฒนาสามารถเริ่มต้นด้วย ตลาดโมเดล, เปรียบเทียบตัวเลือกที่มีอยู่ใน.
และกำหนดเส้นทางการใช้งาน AI โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโมเดลหรือผู้ให้บริการทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลง
- สำหรับแอป DeerFlow นั้นสามารถรองรับเป้าหมายที่ใช้งานได้จริงบางประการ:.
- ใช้โมเดลที่แข็งแกร่งขึ้นสำหรับการวางแผน การให้เหตุผลที่ซับซ้อน หรือขั้นตอนที่เน้นการเขียนโค้ด.
- ใช้โมเดลที่เร็วขึ้นหรือมีต้นทุนต่ำลงสำหรับการสรุป การดึงข้อมูล การจัดประเภท และงานทำความสะอาด.
- รักษาการมองเห็นการใช้งานให้ใกล้กับแอป ลูกค้า พื้นที่ทำงาน หรือฟีเจอร์ที่สร้างการจราจร.
- เปลี่ยนเส้นทางโมเดลโดยไม่ต้องสร้างผลิตภัณฑ์ตัวแทนใหม่รอบบัญชีผู้ให้บริการเดียว.
เพิ่มการสำรองข้อมูลสำหรับลูปตัวแทนที่ควรดำเนินต่อไปแม้ว่าเส้นทางโมเดลที่ต้องการจะไม่พร้อมใช้งาน.
สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะเมื่อ DeerFlow ถูกฝังอยู่ในผลิตภัณฑ์ โครงการโอเพ่นซอร์ส เวิร์กโฟลว์ของลูกค้า หรือเครื่องมือที่โฮสต์เองซึ่งการใช้งาน AI แตกต่างกันอย่างมากตามผู้ใช้
การสร้างรายได้สำหรับแอป DeerFlow.
โครงการตัวแทนหลายโครงการเริ่มต้นจากการทดลองหรือเครื่องมือภายใน ปัญหาด้านต้นทุนจะปรากฏในภายหลัง เมื่อผู้ใช้บางรายใช้งานหนัก ทำงานยาวนาน สร้างหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ หรือเรียกใช้เครื่องมือซ้ำๆ การกำหนดราคาคงที่สามารถซ่อนต้นทุนเหล่านั้นได้จนกว่ากำไรจะเริ่มลดลง.
โมเดล Builder ของ ShareAI ได้รับการออกแบบมาสำหรับทีมที่เป็นเจ้าของหรือดูแลแอปพลิเคชันนอก ShareAI อยู่แล้ว Builder เชื่อมต่อการจราจรการอนุมาน AI จากแอปนั้นไปยัง ShareAI กำหนดค่าค่าบริการเพิ่มเติมหรือกำไร และให้ลูกค้าปลายทางชำระเงินให้ ShareAI โดยตรงสำหรับการใช้งาน AI ที่กำหนดเส้นทาง ShareAI จะจ่ายเงินให้ Builder รายเดือนตามรายได้ที่เกิดจากการจราจรนั้น.
สำหรับทีม DeerFlow นั่นสามารถทำให้การใช้งานตัวแทนง่ายขึ้นในการกำหนดราคาตามงานจริง แทนที่จะเรียกเก็บเงินจากลูกค้าทุกคนในจำนวนเท่ากันสำหรับกิจกรรม AI ที่ไม่สามารถคาดเดาได้ Builder สามารถผูกการใช้งานที่กำหนดเส้นทางกับเวิร์กโฟลว์ที่สร้างต้นทุนและมูลค่า: การวิจัย การเขียนโค้ด การประมวลผลเอกสาร ระบบอัตโนมัติภายใน การตรวจสอบการสนับสนุน หรือการผลิตเนื้อหา.
แผนการกำหนดเส้นทางที่ใช้งานได้จริงสำหรับทีม DeerFlow
หากคุณกำลังประเมิน DeerFlow สำหรับผลิตภัณฑ์หรือเวิร์กโฟลว์จริง ให้เริ่มต้นด้วยกฎการกำหนดเส้นทางก่อนที่การใช้งานจะเพิ่มขึ้น เป้าหมายคือไม่ใช้ออกแบบเวอร์ชันแรกมากเกินไป แต่เพื่อหลีกเลี่ยงการตัดสินใจเกี่ยวกับต้นทุน ความน่าเชื่อถือ และการสร้างรายได้ที่ยากต่อการเปลี่ยนแปลงในภายหลัง.
- ทำแผนที่ขั้นตอนของตัวแทน แยกการวางแผน การวิจัย การเขียนโค้ด การสรุป การสกัด การตรวจสอบ และการสร้างการตอบกลับขั้นสุดท้าย.
- กำหนดข้อกำหนดของโมเดล ตัดสินใจว่าขั้นตอนใดต้องการคุณภาพการให้เหตุผล ความแข็งแกร่งของโค้ด ความเร็ว ต้นทุนต่ำ หรือการสนับสนุนแบบมัลติโหมด.
- ตั้งค่าเส้นทางสำรอง เลือกว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อโมเดลที่ต้องการช้า ไม่พร้อมใช้งาน หรือมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไปสำหรับงานปัจจุบัน.
- ติดตามการใช้งานตามลูกค้าหรือพื้นที่ทำงาน ตัวแทนที่ทำงานระยะยาวควรวัดผลในที่ที่สร้างมูลค่าทางธุรกิจ ไม่ใช่แค่ในระดับบัญชีผู้ให้บริการ.
- เพิ่มการสร้างรายได้ของ Builder เมื่อตัวแทนกลายเป็นส่วนหนึ่งของแอปที่ต้องชำระเงิน โครงการโอเพนซอร์ส ผลงานของเอเจนซี่ หรือผลิตภัณฑ์ที่โฮสต์เอง.
DeerFlow’s เอกสาร เป็นสถานที่ที่เหมาะสมในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับการทำงาน การกำหนดค่า และคุณสมบัติของตัวแทน ShareAI จะมีความเกี่ยวข้องเมื่อการจราจรของโมเดลที่อยู่เบื้องหลังการทำงานนั้นต้องการการเข้าถึงตลาด การควบคุมการใช้งาน ความยืดหยุ่นในการกำหนดเส้นทาง หรือการสร้างรายได้ของ Builder.
ใครควรพิจารณาการตั้งค่านี้
ชั้นการกำหนดเส้นทางที่สนับสนุนโดย ShareAI อาจเหมาะสมสำหรับผู้ดูแลโอเพนซอร์สที่ต้องการให้โครงการพร้อมใช้งานในขณะที่กำหนดราคาการใช้งาน AI หนักแยกต่างหาก นอกจากนี้ยังเหมาะกับทีมที่โฮสต์เองซึ่งลูกค้ามีปริมาณการอนุมานที่แตกต่างกันมากในแต่ละการปรับใช้.
เอเจนซี่สามารถใช้โมเดลที่คล้ายกันเมื่อพวกเขาส่งมอบเวิร์กโฟลว์ตัวแทนสำหรับลูกค้าและต้องการรายได้ต่อเนื่องที่เชื่อมโยงกับการใช้งาน AI จริงหลังการเปิดตัว ทีม SaaS สามารถใช้มันเมื่อ DeerFlow ขับเคลื่อนคุณสมบัติตัวแทนระดับพรีเมียมและต้นทุนควรตามการนำไปใช้ของลูกค้าแทนที่จะถูกรวมอยู่ในแผนแบบคงที่.
สิ่งที่เหมือนกันคือการควบคุม DeerFlow ช่วยจัดการงาน ShareAI สามารถช่วยกำหนดเส้นทาง วัดผล และสร้างรายได้จากการใช้งานโมเดลที่อยู่เบื้องหลังงานนั้น.
คำถามที่พบบ่อย
DeerFlow AI agent framework คืออะไร?
DeerFlow เป็นเครื่องมือโอเพนซอร์สสำหรับตัวแทนที่ใช้ในงาน AI ระยะยาว โดยมุ่งเน้นไปที่รูปแบบการจัดการ เช่น ตัวแทนย่อย หน่วยความจำ เครื่องมือ การดำเนินการในพื้นที่ปลอดภัย ทักษะ และเวิร์กโฟลว์หลายโมเดล.
ShareAI เป็นทางเลือกแทน DeerFlow หรือไม่?
ไม่ใช่ DeerFlow เป็นเฟรมเวิร์กหรือฮาร์เนสสำหรับเอเจนต์ ส่วน ShareAI เป็นตลาด AI และชั้น API ทีมสามารถสร้างหรือใช้งานแอป DeerFlow นอก ShareAI และกำหนดเส้นทางการใช้งานโมเดลของแอปผ่าน ShareAI.
ทำไมต้องกำหนดเส้นทางการเรียกใช้โมเดล DeerFlow ผ่าน API เดียว?
API เดียวช่วยให้การเข้าถึงโมเดล การสำรอง การมองเห็นการใช้งาน และการเปลี่ยนผู้ให้บริการใกล้กับสถาปัตยกรรมแอปมากขึ้น ซึ่งสำคัญเมื่อวงจรเอเจนต์สร้างการเรียกใช้จำนวนมากในกระบวนการวางแผน เครื่องมือ การลองใหม่ และคำตอบสุดท้าย.
DeerFlow สามารถใช้โมเดลหลายตัวได้หรือไม่?
ได้ DeerFlow ถูกออกแบบมาเพื่อการใช้งานหลายโมเดล และเอกสารของมันอธิบายการสนับสนุนการกำหนดค่าของโมเดลที่เข้ากันได้กับ OpenAI ทีมยังควรทดสอบเส้นทางโมเดลแต่ละตัวกับงานของตัวเองก่อนกำหนดเส้นทางการใช้งานจริง.
ShareAI สามารถช่วยควบคุมค่าใช้จ่ายของ DeerFlow ได้อย่างไร?
ShareAI ช่วยโดยให้ทีมมีตลาด/ชั้น API ที่สามารถติดตามและควบคุมการใช้งานโมเดลที่กำหนดเส้นทางได้อย่างตั้งใจมากขึ้น ประโยชน์ที่เป็นรูปธรรมคือการแยกแยะระหว่างตรรกะของเอเจนต์และการตัดสินใจเข้าถึงโมเดลได้ชัดเจนขึ้น.
ShareAI โฮสต์หรือสร้างแอป DeerFlow หรือไม่?
ไม่ใช่ ShareAI ไม่ใช่ผู้สร้างแอป แพลตฟอร์มโฮสต์ เฟรมเวิร์ก CMS หรือผู้สร้างเวิร์กโฟลว์ แอป DeerFlow ยังคงถูกสร้าง โฮสต์ และดูแลโดยทีมของตัวเอง ShareAI จัดการการใช้งาน AI ที่กำหนดเส้นทาง การเรียกเก็บเงิน ค่าธรรมเนียม และตรรกะการจ่ายเงินเมื่อกำหนดค่าในลักษณะนั้น.
การสร้างรายได้ของ Builder มีความเหมาะสมเมื่อใดสำหรับแอปเอเจนต์?
มีความเหมาะสมเมื่อเจ้าของแอปต้องการให้ค่าใช้จ่าย AI และกำไรสอดคล้องกับการใช้งานจริง เอเจนต์วิจัยที่ดำเนินการยาวนาน เอเจนต์เขียนโค้ด เอเจนต์เอกสาร และเอเจนต์สนับสนุนสามารถสร้างการจราจรที่ไม่สม่ำเสมอมากในหมู่ผู้ใช้หรือลูกค้า.
การจ่ายเงินของ Builder แตกต่างจากรางวัลของ Provider อย่างไร?
Builder ได้รับรายได้จากการจราจร AI ที่ส่งโดยแอปพลิเคชันที่พวกเขาเป็นเจ้าของหรือดูแล รวมถึงกำไรหรือค่าธรรมเนียมที่กำหนดค่าไว้ Provider ได้รับรายได้โดยการมีส่วนร่วมในความสามารถในการประมวลผลที่มีสิทธิ์ในเครือข่าย ShareAI พวกเขาเป็นบทบาทที่เกี่ยวข้องกัน แต่ไม่เหมือนกัน.
สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับโครงการ DeerFlow แบบโอเพ่นซอร์สหรือไม่?
ใช่ เมื่อผู้ดูแลต้องการให้โครงการหลักยังคงเปิดอยู่ในขณะที่ให้ผู้ใช้หนักมีวิธีการชำระเงินตามการใช้งานสำหรับการอนุมาน AI ที่กำหนดเส้นทาง สิ่งนี้สามารถลดแรงกดดันในการจัดหาเงินทุนสำหรับการใช้งานโมเดลทั้งหมดผ่านการบริจาค การสนับสนุน หรือการสมัครสมาชิกแบบคงที่.
สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับหน่วยงานที่สร้างตัวแทน AI หรือไม่?
ใช่ หน่วยงานสามารถสร้างประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย DeerFlow สำหรับลูกค้าภายนอก ShareAI จากนั้นกำหนดเส้นทางการใช้งาน AI ของลูกค้าผ่าน ShareAI และตั้งค่ากำไร ส่วนแบ่งรายเดือนขึ้นอยู่กับการใช้งานที่กำหนดเส้นทางจริง ไม่ใช่ค่าตอบแทนที่รับประกัน.
ทีมควรตรวจสอบอะไรบ้างก่อนที่จะขยาย DeerFlow?
ตรวจสอบการเรียกต่อภารกิจ โทเค็นต่อขั้นตอน อัตราการลองใหม่ ความหน่วงของโมเดล ขนาดผลลัพธ์ของเครื่องมือ ความถี่ในการสำรอง และการใช้งานโดยลูกค้าหรือพื้นที่ทำงาน สัญญาณเหล่านี้ช่วยให้ทีมตัดสินใจได้ว่าควรใช้โมเดลที่ถูกกว่า เร็วกว่า หรือแข็งแกร่งกว่าในที่ใด.
ทีม DeerFlow สามารถใช้ ShareAI โดยไม่ต้องสร้างรายได้ได้หรือไม่?
ใช่ ทีมสามารถใช้ ShareAI เพื่อเข้าถึงและกำหนดเส้นทางโมเดลโดยไม่ต้องเพิ่มการสร้างรายได้ของ Builder ทันที ชั้นการสร้างรายได้จะมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อแอปตัวแทนมีลูกค้า การปรับใช้ลูกค้า หรือการใช้งานภายนอกอย่างหนัก.