Çoklu Aracılı Sistemler için Grafik Mühendisliği: Aracı Çalışmasını Yönet

Çoklu ajan sistemleri basit sohbet botları gibi başarısız olmaz. Hatalar, görev devri sırasında gerçekleşir: planlayıcı yanlış uzmanı çağırır, alma adımı bir kısıtlamayı atlar, bir araç düğümü çok fazla harcar veya uzun süre çalışan bir görev pahalı işleri aynı sınır modeli üzerinde yönlendirmeye devam eder.

Bu nedenle, grafik mühendisliği, üretimde ajanlar geliştiren ekipler için pratik bir disiplin haline geliyor. Grafik, ajan çalışması için işletim haritasıdır. Hangi düğümlerin hareket edebileceğini, hangi kenarların alınabileceğini, durumun nerede taşındığını, bir sonraki adımın onaylanması için bir insanın ne zaman gerekli olduğunu ve model çağrılarının kontrollü bir API katmanı aracılığıyla nereye yönlendirilmesi gerektiğini tanımlar.

Neden Grafik Mühendisliği Şimdi Önemli

Erken dönem ajan sistemleri genellikle bir döngü gibi görünüyordu: bir hedef alın, bir model çağırın, bir araç kullanın, sonucu inceleyin, tekrarlayın. Modern ajan sistemleri daha yapılandırılmış hale geliyor. LangGraph gibi çerçeveler, grafikleri durum, düğümler ve kenarlar aracılığıyla tanımlar.. Google, Agent2Agent birlikte çalışabilirliğini ajan görev devri için teşvik etti. MCP, AI uygulamalarına araçlar, veriler ve iş akışları.

ile bağlantı kurmanın standart bir yolunu sunar. Bu parçalar ajan sistemlerini daha yetenekli hale getirir, ancak aynı zamanda yürütme yolunu anlamayı zorlaştırır. Ajanlar devredebilir, dallanabilir, yeniden deneyebilir ve harici araçları çağırabilir hale geldiğinde, sistemin maliyeti ve riski artık tek bir istemde sınırlı değildir. Bunlar grafik boyunca dağıtılır.

Grafiği Üretim Mimarisi Olarak Ele Alın

Bir üretim ajan grafiği, bir mühendisin her istemi okumadan altı soruyu yanıtlayabileceği kadar açık olmalıdır:

• Hangi düğümler bir modeli çağırabilir?
• Hangi düğümler araçları veya harici sistemleri kullanabilir?
• Hangi geçişler insan incelemesi gerektirir?
• Her adım için hangi model veya model sınıfı uygundur?
• Yeniden denemeler, geri dönüşler ve bütçe sınırları nerede uygulanır?
• Kötü bir çalışmadan sonra ekip ne olduğunu nasıl yeniden oluşturacak?

Bu sadece bir gözlemlenebilirlik egzersizi değil. Aynı zamanda bir ürün ve marj egzersizidir. Düşük riskli bir sınıflandırma düğümü, bir alma düğümü, bir kod oluşturma düğümü ve bir son inceleme düğümü mutlaka aynı modeli kullanmamalıdır. Her düğüm varsayılan olarak en pahalı modeli kullandığında, grafik bir maliyet artırıcıya dönüşür.

ShareAI Grafikte Nereye Uyar

ShareAI, ekiplerin 150'den fazla AI modeline erişim için tek bir API sunar; akıllı yönlendirme, geri dönüş, pazar yeri sinyalleri ve token başına ödeme fiyatlandırması ile. Grafik tabanlı bir ajan sisteminde, bu, grafiğin kendisini yeniden yazmadan model çağrı katmanını değiştirmeyi kolaylaştırır.

Bir geliştirici, ShareAI dışında düzenleyici, uygulama çerçevesi, veritabanı, kuyruk ve ajan çalışma zamanını tutabilir, ardından ShareAI API çıkarım gerektiren düğümlerde model erişimi için kullanabilir. Grafik hala iş akışını kontrol eder. ShareAI model erişimini, yönlendirme esnekliğini ve kullanım etrafındaki ticari yolu kontrol eder.

Bu ayrım önemlidir. ShareAI grafik motoru değildir. Bu, ajan sistemleri geliştikçe ekiplerin model seçimini açık tutmasına yardımcı olan model pazar yeri ve API katmanıdır.

Pratik Bir Grafik Mühendisliği Kontrol Listesi

Çok ajanlı bir sistem müşterilere ulaşmadan önce, grafiği operasyonel terimlerle haritalayın:

1. Her düğümü listeleyin. Ajanları, deterministik işlevleri, araç çağrılarını, onay kapılarını, yönlendiricileri, değerlendiricileri ve arka plan işlerini dahil edin.
2. Her model çağrısını etiketleyin. İstek amacını, beklenen giriş boyutunu, beklenen çıkış boyutunu ve kabul edilebilir model sınıfını takip edin.
3. Yönlendirmeyi orkestrasyondan ayırın. Grafiğin bir sonraki adımda ne yapılması gerektiğine karar vermesine izin verin ve model katmanının belirli bir çağrıya hangi uygun modelin hizmet etmesi gerektiğine karar vermesine izin verin.
4. Bütçeleri grafik ve düğüm seviyesinde belirleyin. Mümkün olduğunda çalışma başına, kullanıcı başına, kiracı başına ve düğüm başına sınırlar belirleyin.
5. Dar işler için daha ucuz modeller kullanın. Sınıflandırma, çıkarım, biçimlendirme ve ilk geçiş incelemesi genellikle açık uçlu akıl yürütme ile aynı modeli gerektirmez.
6. Geri dönüş davranışını tanımlayın. Ne zaman yeniden deneneceğine, ne zaman başka bir modele yönlendirileceğine ve ne zaman kapalı şekilde başarısız olunacağına karar verin.
7. Geri dönüşü olmayan işlemler için onaylar isteyin. İnsan kontrol noktaları, mesaj gönderme, satın alma yapma, kayıtları silme veya müşteri verilerini değiştirme gibi harici yan etkilerden önce yer almalıdır.
8. Grafik kimliğini kaydedin. Grafik sürümünü, çalışma kimliğini, düğüm kimliğini, model kimliğini, araç kimliğini, kiracıyı ve kullanıcı bağlamını yakalayın.
9. İstekleri ve araçları sürümlendirin. Bir grafik yalnızca ekip, çalışma zamanında kullanılan tam talimatları ve araç şemasını yeniden üretebildiğinde hata ayıklanabilir.
10. Lansmandan önce marjı gözden geçirin. Eğer temsilci müşteri odaklı bir ürünün parçasıysa, model maliyeti fiyatlandırma kilitlenmeden önce görünür olmalıdır.

Yapıcı Açısı: Grafik Maliyeti Ürün Marjı Haline Gelir

Yapıcılar için grafik mühendisliği sadece güvenilirlikle ilgili değildir. AI kullanımını ürün iş modeliyle uyumlu tutmakla ilgilidir.

Eğer bir uygulama müşterilerin araştırma temsilcileri, destek temsilcileri, kodlama temsilcileri veya iş akışı temsilcileri çalıştırmasına izin veriyorsa, her grafik yolu farklı bir maliyet profili oluşturabilir. Kısa bir özetleme akışı temel plana dahil edilmesi kolay olabilir. Derin bir çoklu temsilci araştırması kullanım sınırları, ücretli eklemeler veya ek bir ücret gerektirebilir.

Modelin ShareAI Üretici Konsolu uygulama sahiplerinin ShareAI'ye harici uygulamaları bağlamasına, AI marjını veya ek ücretini belirlemesine ve müşterilerin kullanımlar için ShareAI'ye doğrudan ödeme yapmasına yardımcı olur. Bu, Yapıcılar için temsilci grafiklerindeki model çağrılarından sürdürülebilir müşteri fiyatlandırmasına daha net bir yol sağlar.

Maliyet Yapınızı Tasarlamadan Önce Grafiği Tasarlayın

Temsilci grafikler genellikle sessizce büyür. Bir planlayıcı başka bir uzman kazanır. Bir uzman başka bir araç kazanır. Bir destek iş akışı insan inceleme yolunu kazanır. Bir geri dönüş ikinci bir model çağrısı haline gelir. Bu seçimlerin hiçbiri mutlaka yanlış değildir, ancak her biri maliyet ve kontrol yüzeyini değiştirir.

Faydalı hareket, grafiği erken görünür hale getirmektir. Orkestrasyonu açık tutun, model çağrılarını modeller değiştikçe değişebilecek bir katman üzerinden yönlendirin ve müşteri odaklı kullanımı temsilci çalışması anlaması zor olacak kadar pahalı hale gelmeden önce fiyatlandırın.

Keşfetmeye başlayın ShareAI model pazarından ve ShareAI belgeleri.

SSS

Çoklu temsilci sistemleri için grafik mühendisliği nedir?

Grafik mühendisliği, çoklu temsilci iş akışını oluşturan düğümleri, kenarları, durumu, onayları, araç çağrılarını ve model çağrılarını tasarlama pratiğidir. İşin sistem içinde nasıl hareket ettiğine odaklanır, sadece her bir istemin nasıl yazıldığına değil.

Grafik mühendisliği istem mühendisliğinden nasıl farklıdır?

İstem mühendisliği, bir modele verilen talimatları iyileştirir. Grafik mühendisliği, hangi temsilcinin veya işlevin bir sonraki çalışacağını, hangi araçların mevcut olduğunu, hangi modelin çağrılması gerektiğini ve bir çalışmanın ne zaman durması, dallanması, yeniden denenmesi veya onay istemesi gerektiğini tanımlar.

Grafik mühendisliği fikirlerini kullanmak için LangGraph'a ihtiyacım var mı?

Hayır. LangGraph grafik tabanlı temsilci orkestrasyonunun faydalı bir örneğidir, ancak temel fikir, bir iş akışında birden fazla temsilci, araç, model çağrısı ve karar noktası bağlandığı herhangi bir sistem için geçerlidir.

Model yönlendirme bir ajan grafiğinde nereye uyar?

Model yönlendirme, çıkarım gerektiren her düğümde yer alır. Grafik, bir model çağrısının gerekli olduğuna karar verir; yönlendirme katmanı, maliyet, gecikme, kullanılabilirlik ve görev uyumu temelinde bu çağrıyı hangi uygun modelin ele alması gerektiğine karar verir.

ShareAI ajan düzenleyicimi değiştirebilir mi?

Hayır. ShareAI bir düzenleyici veya uygulama çerçevesi değildir. ShareAI, Yapıcıların sahip oldukları ve başka yerlerde çalıştırdıkları uygulamalardan model çağrılarına erişmelerine ve yönlendirmelerine yardımcı olan insan gücüyle çalışan bir yapay zeka pazarı ve API'dir.

Grafik mühendisliği yapay zeka maliyetlerini nasıl azaltabilir?

Pahalı yolları görünür hale getirir. Ekipler, hangi düğümlerin modelleri çağırdığını, bu düğümlerin ne sıklıkta çalıştığını ve her düğümün hangi model sınıfına ihtiyaç duyduğunu öğrendiklerinde, daha basit işleri daha düşük maliyetli modellere taşıyabilir ve yüksek değerli adımlar için ileri düzey modelleri ayırabilirler.

Müşteri odaklı ajan grafiklerinde Yapıcılar neyi takip etmelidir?

Yapıcılar, kiracı, kullanıcı, grafik sürümü, düğüm, model, tokenlar, gecikme, maliyet, geri dönüş olayları ve faturalandırılabilir kullanım durumunu takip etmelidir. Bu alanlar, müşterilere destek sağlamayı ve yapay zeka marjlarını korumayı kolaylaştırır.

Grafik mühendisliği gizlilik öncelikli veya kendi kendine barındırılan uygulamalar için geçerli midir?

Evet. Gizlilik öncelikli ve kendi kendine barındırılan uygulamalar, verilerin nereye aktığı, hangi model uç noktalarının kullanıldığı ve hangi müşteri eylemlerinin onay gerektirdiği üzerinde açık bir kontrole ihtiyaç duyar. Grafik, bu sınırları belgelemeye yardımcı olur.

MCP grafik tasarımını nasıl değiştirir?

MCP, araçları ve veri kaynaklarını ajanlara açmayı kolaylaştırabilir, ancak aynı zamanda erişim kontrolü, araç sınırları, şema incelemesi ve düğüm başına izinler için ihtiyacı artırır. Araç erişimi, grafik tasarımının bir parçası olmalı, sonradan düşünülmemelidir.

Bir grafikte insan onayı ne zaman dahil edilmelidir?

İnsan onayı, dışarıya mesaj gönderme, faturalandırma durumunu değiştirme, veri silme, destek vakalarını yükseltme veya bir müşteri hesabını etkileyen kararlar alma gibi geri döndürülemez veya yüksek riskli eylemlerden önce yer almalıdır.

Yönetilen bir ajan grafiğine doğru ilk adım nedir?

Mevcut iş akışını düğümler ve geçişler olarak çizin, ardından her model çağrısını, araç çağrısını, onay noktasını, yeniden denemeyi, geri dönüşü ve bütçe sınırını işaretleyin. Bu harita genellikle ilk maliyet ve güvenilirlik düzeltmelerini ortaya çıkarır.