วิศวกรรมกราฟสำหรับระบบหลายตัวแทน: ควบคุมการทำงานของตัวแทน

ระบบหลายตัวแทนไม่ได้ล้มเหลวเหมือนแชทบอทธรรมดา พวกมันล้มเหลวผ่านการส่งต่อ: ตัววางแผนเรียกผู้เชี่ยวชาญผิดคน ขั้นตอนการดึงข้อมูลข้ามข้อจำกัด โหนดเครื่องมือใช้จ่ายมากเกินไป หรือภารกิจที่ดำเนินการนานส่งงานที่มีค่าใช้จ่ายสูงไปยังโมเดลแนวหน้าเดิมซ้ำๆ.

นั่นคือเหตุผลที่วิศวกรรมกราฟกำลังกลายเป็นวินัยที่ใช้งานได้จริงสำหรับทีมที่สร้างตัวแทนในสายการผลิต กราฟคือแผนที่การดำเนินงานสำหรับงานของตัวแทน มันกำหนดว่าโหนดใดสามารถทำงานได้ ขอบใดสามารถถูกเลือก สถานะถูกพกพาไปที่ใด เมื่อใดที่มนุษย์ต้องอนุมัติขั้นตอนถัดไป และการเรียกโมเดลควรถูกส่งผ่านชั้น API ที่ควบคุม.

ทำไมวิศวกรรมกราฟถึงสำคัญในตอนนี้

ระบบตัวแทนในยุคแรกมักดูเหมือนวงลูป: รับเป้าหมาย เรียกโมเดล ใช้เครื่องมือ ตรวจสอบผลลัพธ์ ทำซ้ำ ระบบตัวแทนสมัยใหม่กำลังกลายเป็นโครงสร้างที่มีระเบียบมากขึ้น เฟรมเวิร์กเช่น LangGraph อธิบายกราฟผ่านสถานะ โหนด และขอบ. Google ได้ส่งเสริม การทำงานร่วมกันของ Agent2Agent สำหรับการส่งต่อของตัวแทน MCP ให้แอปพลิเคชัน AI มีวิธีมาตรฐานในการเชื่อมต่อกับ เครื่องมือ ข้อมูล และเวิร์กโฟลว์.

ชิ้นส่วนเหล่านั้นทำให้ระบบตัวแทนมีความสามารถมากขึ้น แต่พวกมันก็ทำให้เส้นทางการดำเนินการยากต่อการวิเคราะห์ เมื่อระบบตัวแทนสามารถมอบหมาย แยกสาขา ลองใหม่ และเรียกใช้เครื่องมือภายนอก ค่าใช้จ่ายและความเสี่ยงของระบบจะไม่ถูกจำกัดอยู่ในคำสั่งเดียวอีกต่อไป พวกมันถูกกระจายไปทั่วกราฟ.

ปฏิบัติต่อกราฟเหมือนสถาปัตยกรรมการผลิต

กราฟตัวแทนในสายการผลิตควรชัดเจนพอที่วิศวกรสามารถตอบคำถามหกข้อได้โดยไม่ต้องอ่านคำสั่งทั้งหมด:

• โหนดใดที่ได้รับอนุญาตให้เรียกโมเดล?
• โหนดใดที่สามารถใช้เครื่องมือหรือระบบภายนอกได้?
• การเปลี่ยนผ่านใดที่ต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์?
• โมเดลหรือคลาสโมเดลใดที่เหมาะสมสำหรับแต่ละขั้นตอน?
• การลองใหม่ การสำรองข้อมูล และข้อจำกัดงบประมาณถูกบังคับใช้ที่ไหน?
• ทีมจะสร้างสิ่งที่เกิดขึ้นใหม่หลังจากการทำงานที่ผิดพลาดได้อย่างไร?

นี่ไม่ใช่แค่การฝึกสังเกตการณ์เท่านั้น แต่ยังเป็นการฝึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และกำไรด้วย โหนดการจัดประเภทความเสี่ยงต่ำ โหนดการดึงข้อมูล โหนดการสร้างโค้ด และโหนดการตรวจสอบขั้นสุดท้ายไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลเดียวกันเสมอไป เมื่อทุกโหนดใช้โมเดลที่แพงที่สุดโดยค่าเริ่มต้น กราฟจะกลายเป็นตัวขยายต้นทุน.

ตำแหน่งของ ShareAI ในกราฟ

ShareAI ให้ทีมเข้าถึงโมเดล AI มากกว่า 150+ ผ่าน API เดียว พร้อมการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะ การสำรองข้อมูล สัญญาณตลาด และการกำหนดราคาตามโทเค็น ในระบบตัวแทนที่ใช้กราฟ สิ่งนี้ทำให้ชั้นการเรียกโมเดลเปลี่ยนแปลงได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องเขียนกราฟใหม่.

ผู้สร้างสามารถเก็บตัวจัดการการทำงาน เฟรมเวิร์กแอป ฐานข้อมูล คิว และการทำงานของตัวแทนไว้นอก ShareAI แล้วใช้ แชร์AI API สำหรับการเข้าถึงโมเดลที่โหนดที่ต้องการการวิเคราะห์ กราฟยังคงควบคุมการทำงาน ShareAI ควบคุมการเข้าถึงโมเดล ความยืดหยุ่นในการกำหนดเส้นทาง และเส้นทางเชิงพาณิชย์รอบการใช้งาน.

ความแตกต่างนั้นสำคัญ ShareAI ไม่ใช่เครื่องยนต์กราฟ แต่เป็นตลาดโมเดลและชั้น API ที่ช่วยให้ทีมรักษาการเลือกโมเดลให้เปิดกว้างเมื่อระบบตัวแทนพัฒนา.

รายการตรวจสอบวิศวกรรมกราฟที่ใช้งานได้จริง

ก่อนที่ระบบตัวแทนหลายตัวจะถึงลูกค้า ให้ทำแผนที่กราฟในแง่การดำเนินงาน:

1. ระบุทุกโหนด. รวมตัวแทน ฟังก์ชันเชิงกำหนด การเรียกเครื่องมือ ประตูอนุมัติ ตัวกำหนดเส้นทาง ตัวประเมินผล และงานเบื้องหลัง.
2. ระบุการเรียกโมเดลทุกครั้ง. ติดตามวัตถุประสงค์ของคำสั่ง ขนาดข้อมูลนำเข้า ขนาดข้อมูลส่งออกที่คาดหวัง และคลาสโมเดลที่ยอมรับได้.
3. แยกการกำหนดเส้นทางออกจากการจัดการกระบวนการ. ให้กราฟตัดสินใจว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป และให้ชั้นโมเดลตัดสินใจว่าโมเดลใดที่เหมาะสมควรให้บริการการเรียกเฉพาะ.
4. กำหนดงบประมาณในระดับกราฟและระดับโหนด. ตั้งค่าขีดจำกัดต่อการรัน ต่อผู้ใช้ ต่อผู้เช่า และต่อโหนดเมื่อเป็นไปได้.
5. ใช้โมเดลที่ราคาถูกกว่าสำหรับงานที่แคบ. การจัดประเภท การสกัด การจัดรูปแบบ และการตรวจสอบครั้งแรกมักไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลเดียวกันกับการให้เหตุผลแบบเปิด.
6. กำหนดพฤติกรรมสำรอง. ตัดสินใจว่าจะลองใหม่เมื่อใด จะกำหนดเส้นทางไปยังโมเดลอื่นเมื่อใด และจะปิดการทำงานเมื่อใด.
7. ต้องการการอนุมัติสำหรับการดำเนินการที่ไม่สามารถย้อนกลับได้. จุดตรวจสอบของมนุษย์ควรอยู่ก่อนผลกระทบภายนอก เช่น การส่งข้อความ การซื้อ การลบข้อมูล หรือการเปลี่ยนแปลงข้อมูลลูกค้า.
8. บันทึกตัวตนของกราฟ. บันทึกเวอร์ชันของกราฟ รหัสการรัน รหัสโหนด รหัสโมเดล รหัสเครื่องมือ ผู้เช่า และบริบทของผู้ใช้.
9. กำหนดเวอร์ชันของคำสั่งและเครื่องมือ. กราฟสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดได้ก็ต่อเมื่อทีมสามารถสร้างคำสั่งและโครงสร้างเครื่องมือที่ใช้ในเวลารันไทม์ได้อย่างถูกต้อง.
10. ตรวจสอบส่วนต่างก่อนเปิดตัว. หากตัวแทนเป็นส่วนหนึ่งของผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าใช้งาน ค่าใช้จ่ายของโมเดลต้องแสดงให้เห็นก่อนที่จะล็อกราคา.

มุมมองของผู้สร้าง: ค่าใช้จ่ายของกราฟกลายเป็นกำไรของผลิตภัณฑ์

สำหรับผู้สร้าง การออกแบบกราฟไม่ได้เกี่ยวกับความน่าเชื่อถือเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการรักษาการใช้งาน AI ให้สอดคล้องกับโมเดลธุรกิจของผลิตภัณฑ์.

หากแอปพลิเคชันให้ลูกค้าใช้งานตัวแทนวิจัย ตัวแทนสนับสนุน ตัวแทนเขียนโค้ด หรือ ตัวแทนจัดการงาน แต่ละเส้นทางของกราฟสามารถสร้างโปรไฟล์ค่าใช้จ่ายที่แตกต่างกันได้ การไหลของการสรุปสั้นๆ อาจรวมอยู่ในแผนพื้นฐานได้ง่าย การตรวจสอบหลายตัวแทนลึกอาจต้องมีการจำกัดการใช้งาน การเติมเงิน หรือค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม.

โมเดล คอนโซล ShareAI Builder ช่วยเจ้าของแอปเชื่อมต่อแอปพลิเคชันภายนอกกับ ShareAI ตั้งค่ากำไรหรือค่าธรรมเนียม AI และให้ลูกค้าจ่ายเงินตรงไปยัง ShareAI สำหรับการใช้งาน ซึ่งช่วยให้ผู้สร้างมีเส้นทางที่ชัดเจนจากการเรียกโมเดลภายในกราฟตัวแทนไปสู่การตั้งราคาลูกค้าที่ยั่งยืน.

ออกแบบกราฟก่อนที่มันจะออกแบบโครงสร้างค่าใช้จ่ายของคุณ

กราฟตัวแทนมักจะเติบโตอย่างเงียบๆ ผู้วางแผนเพิ่มผู้เชี่ยวชาญอีกคน ผู้เชี่ยวชาญเพิ่มเครื่องมืออีกหนึ่งชิ้น การทำงานของการสนับสนุนเพิ่มเส้นทางการตรวจสอบโดยมนุษย์ การสำรองข้อมูลกลายเป็นการเรียกโมเดลครั้งที่สอง ไม่มีตัวเลือกใดที่ผิดโดยสิ้นเชิง แต่แต่ละตัวเลือกเปลี่ยนพื้นผิวของค่าใช้จ่ายและการควบคุม.

การเคลื่อนไหวที่มีประโยชน์คือการทำให้กราฟมองเห็นได้ตั้งแต่ต้น รักษาการจัดการให้ชัดเจน เส้นทางการเรียกโมเดลผ่านชั้นที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้เมื่อโมเดลเปลี่ยนแปลง และตั้งราคาการใช้งานที่ลูกค้าเห็นก่อนที่งานของตัวแทนจะมีค่าใช้จ่ายสูงเกินกว่าจะเข้าใจ.

เริ่มต้นด้วยการสำรวจ ตลาดโมเดล ShareAI และ เอกสาร ShareAI.

คำถามที่พบบ่อย

การออกแบบกราฟสำหรับระบบหลายตัวแทนคืออะไร?

การออกแบบกราฟคือการปฏิบัติในการออกแบบโหนด ขอบ สถานะ การอนุมัติ การเรียกเครื่องมือ และการเรียกโมเดลที่ประกอบขึ้นเป็นการทำงานของระบบหลายตัวแทน โดยมุ่งเน้นที่การเคลื่อนย้ายงานผ่านระบบ ไม่ใช่แค่การเขียนคำสั่งแต่ละคำ.

การออกแบบกราฟแตกต่างจากการออกแบบคำสั่งอย่างไร?

การออกแบบคำสั่งปรับปรุงคำแนะนำที่ให้กับโมเดล การออกแบบกราฟกำหนดว่าตัวแทนหรือฟังก์ชันใดจะทำงานต่อไป เครื่องมือใดที่พร้อมใช้งาน โมเดลใดควรถูกเรียก และเมื่อใดที่การทำงานควรหยุด แตกแขนง ลองใหม่ หรือขอการอนุมัติ.

ฉันจำเป็นต้องใช้ LangGraph เพื่อใช้แนวคิดการออกแบบกราฟหรือไม่?

ไม่ LangGraph เป็นตัวอย่างที่มีประโยชน์ของการจัดการตัวแทนแบบกราฟ แต่แนวคิดหลักสามารถนำไปใช้กับระบบใดๆ ที่มีตัวแทนหลายตัว เครื่องมือ การเรียกโมเดล และจุดตัดสินใจที่เชื่อมโยงกันในกระบวนการทำงาน.

โมเดลการกำหนดเส้นทางอยู่ตรงไหนในกราฟตัวแทน?

โมเดลการกำหนดเส้นทางควรอยู่ที่ทุกโหนดที่ต้องการการวิเคราะห์ กราฟจะตัดสินใจว่าจำเป็นต้องเรียกใช้โมเดล; ชั้นการกำหนดเส้นทางจะตัดสินใจว่าโมเดลที่มีสิทธิ์ใดควรจัดการการเรียกนั้นโดยพิจารณาจากต้นทุน, ความหน่วงเวลา, ความพร้อมใช้งาน, และความเหมาะสมของงาน.

ShareAI สามารถแทนที่ตัวจัดการตัวแทนของฉันได้หรือไม่?

ไม่ ShareAI ไม่ใช่ตัวจัดการหรือกรอบแอปพลิเคชัน มันเป็นตลาด AI ที่ขับเคลื่อนด้วยผู้คนและ API ที่ช่วยให้ Builders เข้าถึงและกำหนดเส้นทางการเรียกโมเดลจากแอปพลิเคชันที่พวกเขาเป็นเจ้าของและดำเนินการที่อื่น.

วิศวกรรมกราฟสามารถลดต้นทุน AI ได้อย่างไร?

มันทำให้เส้นทางที่มีค่าใช้จ่ายสูงมองเห็นได้ เมื่อทีมทราบว่าโหนดใดเรียกใช้โมเดล, ความถี่ที่โหนดเหล่านั้นทำงาน, และคลาสโมเดลที่แต่ละโหนดต้องการ, พวกเขาสามารถย้ายงานที่ง่ายกว่าไปยังโมเดลที่มีต้นทุนต่ำกว่าและสงวนโมเดลขั้นสูงสำหรับขั้นตอนที่มีมูลค่าสูง.

Builders ควรติดตามอะไรในกราฟตัวแทนที่เผชิญหน้ากับลูกค้า?

Builders ควรติดตามผู้เช่า, ผู้ใช้, เวอร์ชันกราฟ, โหนด, โมเดล, โทเค็น, ความหน่วงเวลา, ต้นทุน, เหตุการณ์ fallback, และสถานะการใช้งานที่สามารถเรียกเก็บเงินได้ ฟิลด์เหล่านั้นทำให้การสนับสนุนลูกค้าและการปกป้องกำไรของ AI ง่ายขึ้น.

วิศวกรรมกราฟเกี่ยวข้องกับแอปที่เน้นความเป็นส่วนตัวหรือโฮสต์เองหรือไม่?

ใช่ แอปที่เน้นความเป็นส่วนตัวและโฮสต์เองยังคงต้องการการควบคุมที่ชัดเจนเกี่ยวกับการไหลของข้อมูล, จุดสิ้นสุดโมเดลที่ใช้, และการกระทำของลูกค้าที่ต้องการการอนุมัติ กราฟช่วยบันทึกขอบเขตเหล่านั้น.

MCP เปลี่ยนการออกแบบกราฟอย่างไร?

MCP สามารถทำให้เครื่องมือและแหล่งข้อมูลง่ายขึ้นในการเปิดเผยต่อตัวแทน, แต่ก็เพิ่มความจำเป็นในการควบคุมการเข้าถึง, ขอบเขตเครื่องมือ, การตรวจสอบสคีมา, และสิทธิ์ต่อโหนด การเข้าถึงเครื่องมือควรเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบกราฟ ไม่ใช่สิ่งที่คิดภายหลัง.

เมื่อใดที่กราฟควรรวมการอนุมัติจากมนุษย์?

การอนุมัติจากมนุษย์ควรอยู่ก่อนการกระทำที่ไม่สามารถย้อนกลับหรือมีความเสี่ยงสูง เช่น การส่งข้อความภายนอก, การเปลี่ยนสถานะการเรียกเก็บเงิน, การลบข้อมูล, การยกระดับกรณีสนับสนุน, หรือการตัดสินใจที่ส่งผลต่อบัญชีลูกค้า.

ขั้นตอนแรกในการสร้างกราฟตัวแทนที่มีการกำกับดูแลคืออะไร?

วาดขั้นตอนการทำงานปัจจุบันเป็นโหนดและการเปลี่ยนผ่าน จากนั้นทำเครื่องหมายการเรียกใช้โมเดล การเรียกใช้เครื่องมือ จุดอนุมัติ การลองใหม่ การสำรอง และข้อจำกัดงบประมาณ แผนที่นั้นมักจะเผยให้เห็นการแก้ไขต้นทุนและความน่าเชื่อถือครั้งแรก.