DeerFlow, araştırma, kodlama, içerik oluşturma, dosya çalışması, araç çağrıları ve çok adımlı yürütme için uzun vadeli AI ajanlarını çalıştırmak üzere geliştiricilere açık kaynaklı bir yol sunar. Bu faydalıdır, ancak aynı zamanda model kullanımının ekonomisini değiştirir.
Normal bir sohbet botu bir istem gönderir ve bir yanıt döndürür. Bir ajan harness plan yapabilir, alt ajanlar oluşturabilir, araçları çağırabilir, hataları yeniden deneyebilir, bağlamı sıkıştırabilir ve dakikalar veya saatler boyunca çalışmaya devam edebilir. Her adım daha fazla model çağrısı oluşturabilir. DeerFlow üzerinde çalışan ekipler için yönlendirme katmanı, ajan çalışma zamanı kadar önemlidir.
ShareAI, DeerFlow uygulamasını sizin için oluşturmaz veya barındırmaz. Uygulama, iş akışı veya ajan ürünü ShareAI dışında kalır. ShareAI, AI pazarı ve API katmanı olarak uyum sağlar: 150+ model için tek bir API, model yönlendirme, yedekleme, kullanım görünürlüğü ve ajan deneyimi sahip olduğunuz veya sürdüğünüz bir uygulamanın parçası olduğunda Builder gelir elde etme.
DeerFlow'un Ajan İş Yüklerini Nasıl Değiştirdiği
DeerFlow açık kaynaklı bir SuperAgent harness olarak tasarlanmıştır. Genel belgeleri, alt ajan orkestrasyonu, hafıza, sandbox yürütme, özel beceriler, MCP entegrasyonu ve daha uzun görevlerde çalışabilecek ajanlar için çoklu model desteğini açıklar.
Bu mimari, tek bir sohbet tamamlama etrafında ince bir sarmalayıcıdan farklıdır. DeerFlow tarzı bir ajan, bir isteği daha küçük işlere bölebilir, bu işleri uzmanlaşmış ajanlara atayabilir, harici araçları çağırabilir, oluşturulan dosyaları inceleyebilir ve ara sonuçlar geri geldikten sonra bir göreve devam edebilir.
Avantajı daha yetenekli bir ajan deneyimidir. Dezavantajı ise operasyonel karmaşıklıktır: daha fazla çağrı, daha fazla bağlam, daha fazla yeniden deneme, daha fazla araç çıktısı ve bir sağlayıcının veya bir model seçiminin darboğaz haline gelme olasılığı daha fazladır.
DeerFlow İçin Yönlendirme Neden Önemlidir
Bir ajan gerçek iş yapıyorsa model seçimi daha ayrıntılı hale gelir. Planlama adımı daha güçlü bir akıl yürütme gerektirebilir. Kodlama adımı kod odaklı bir model gerektirebilir. Özetleme adımı düşük maliyet ve yüksek verim gerektirebilir. Bir geri dönüş yolu, bir model kullanılamadığında veya çok yavaş olduğunda sağlayıcıları değiştirmeyi gerektirebilir.
Yönlendirme katmanı olmadan, ekipler genellikle sağlayıcı seçimlerini uygulama içinde sabit kodlar, kullanım takibini birden fazla hesap arasında dağıtır ve faturalandırmayı teslim ettikleri uygulama değerinden ayrı olarak ele alır. Bu test sırasında işe yarayabilir. Müşteriler, çalışma alanları veya dağıtımlar çok farklı hacimlerde ajan kullanmaya başladığında zorlaşır.
Daha temiz bir model, DeerFlow'u orkestrasyona odaklı tutarken model trafiğini özel bir API katmanı üzerinden yönlendirmektir. Ajan harness ne iş yapılacağını belirler. Yönlendirme katmanı, her bir istek sınıfını hangi model yolunun ele alması gerektiğine karar vermeye yardımcı olur.
Ajan yığınları genel modeli için, ShareAI’nin AI ajan çerçevelerini tek bir API’ye bağlama rehberine bakın.
ShareAI'nin DeerFlow Yığını İçindeki Yeri
ShareAI, ekiplerin pazar yeri genelinde model erişimi için tek bir API yolu sunar. Geliştiriciler, API Referansı, ile başlayabilir, mevcut seçenekleri karşılaştırabilir Model Pazarı, ve her model veya sağlayıcı değişikliğini bir uygulama yeniden yazımına dönüştürmeden AI kullanımını yönlendirebilir.
Bir DeerFlow uygulaması için, birkaç pratik hedefi destekleyebilir:
- Planlama, karmaşık akıl yürütme veya kod ağırlıklı adımlar için daha güçlü modeller kullanın.
- Özetler, çıkarım, sınıflandırma ve temizlik görevleri için daha hızlı veya düşük maliyetli modeller kullanın.
- Kullanım görünürlüğünü, trafiği oluşturan uygulama, müşteri, çalışma alanı veya özelliğe daha yakın tutun.
- Bir sağlayıcı hesabı etrafında ajan ürününü yeniden inşa etmeden model yollarını değiştirin.
- Tercih edilen model yolu kullanılamadığında bile devam etmesi gereken ajan döngüleri için yedekleme ekleyin.
Bu, DeerFlow'un bir ürüne, açık kaynak projeye, müşteri iş akışına veya kullanıcıya göre AI kullanımının büyük ölçüde değiştiği kendi barındırılan bir araca gömülü olduğu durumlarda özellikle önemlidir.
DeerFlow Uygulamaları İçin Yapıcı Gelir Modeli
Birçok ajan projesi deneyler veya dahili araçlar olarak başlar. Maliyet sorunu, birkaç yoğun kullanıcı uzun görevler çalıştırdığında, büyük bağlam pencereleri oluşturduğunda veya tekrarlanan araç çağrılarını tetiklediğinde daha sonra ortaya çıkar. Sabit fiyatlandırma, bu maliyetleri marj sızmaya başlayana kadar gizleyebilir.
ShareAI’nin Yapıcı modeli, ShareAI dışında zaten bir uygulamaya sahip veya onu sürdüren ekipler için tasarlanmıştır. Yapıcı, o uygulamadan gelen AI çıkarım trafiğini ShareAI’ye bağlar, bir ek ücret veya marj yapılandırır ve son müşterinin yönlendirilmiş AI kullanımı için doğrudan ShareAI’ye ödeme yapmasına olanak tanır. ShareAI daha sonra bu trafikten elde edilen kazançlara dayanarak Yapıcıya aylık ödeme yapar.
DeerFlow ekipleri için bu, ajan kullanımını gerçek iş etrafında fiyatlandırmayı kolaylaştırabilir. Öngörülemeyen AI etkinliği için her müşteriden aynı miktarı talep etmek yerine, Yapıcı yönlendirilmiş kullanımı maliyet ve değer oluşturan iş akışlarına bağlayabilir: araştırma çalışmaları, kodlama görevleri, belge işleme, dahili otomasyon, destek soruşturması veya içerik üretimi.
Önemli ayrım, Yapıcı ödemesinin Sağlayıcı ödülleriyle aynı olmamasıdır. Bir Yapıcı, ShareAI üzerinden yönlendirdikleri uygulama trafiğinden kazanır. Bir Sağlayıcı, ShareAI ağına uygun hesaplama kapasitesi katkıda bulunarak kazanır. Bir DeerFlow bakımcısı, SaaS ekibi veya ajans, gelir uygulama kullanımından geldiğinde genellikle Yapıcı olarak hareket eder.
GeyikAkışı Ekipleri İçin Pratik Bir Yönlendirme Planı
GeyikAkışı'nı gerçek bir ürün veya iş akışı için değerlendiriyorsanız, kullanım artmadan önce yönlendirme kurallarıyla başlayın. Amaç, ilk sürümü aşırı mühendislik yapmak değil. Daha sonra değiştirilmesi zor olacak yerlere maliyet, güvenilirlik ve para kazanma kararlarını sabitlemekten kaçınmaktır.
- Aracı adımlarını haritalayın. Planlama, araştırma, kodlama, özetleme, çıkarım, doğrulama ve nihai yanıt oluşturmayı ayırın.
- Model gereksinimlerini atayın. Hangi adımların akıl yürütme kalitesi, kod gücü, hız, düşük maliyet veya çok modlu desteğe ihtiyaç duyduğuna karar verin.
- Geri dönüş yollarını belirleyin. Tercih edilen modelin yavaş, kullanılamaz veya mevcut görev için çok pahalı olduğu durumlarda ne olacağını seçin.
- Kullanımı müşteri veya çalışma alanına göre izleyin. Uzun süre çalışan ajanlar, iş değerinin oluşturulduğu yerde ölçülmelidir, yalnızca sağlayıcı hesap düzeyinde değil.
- Aracı ücretli bir uygulama, açık kaynaklı proje, ajans teslimatı veya kendi barındırdığı bir ürünün parçası haline geldiğinde Builder para kazanma özelliğini ekleyin.
GeyikAkışı'nın belgelerde çalışma zamanı, yapılandırma ve ajan özelliklerini anlamak için doğru yerdir. ShareAI, çalışma zamanının arkasındaki model trafiği pazar erişimi, kullanım kontrolleri, yönlendirme esnekliği veya Builder para kazanma gerektirdiğinde ilgili hale gelir.
Bu Kurulumu Kimler Düşünmeli
ShareAI destekli bir yönlendirme katmanı, ağır AI kullanımını ayrı ayrı fiyatlandırırken projeyi erişilebilir tutmak isteyen açık kaynaklı bakımcılar için mantıklı olabilir. Ayrıca, müşterilerinin dağıtımlar arasında çok farklı çıkarım hacimlerine sahip olduğu kendi barındırdığı ekipler için de uygun olabilir.
Ajanslar, bir müşteri için bir ajan iş akışı teslim ettiklerinde ve lansmandan sonra gerçek AI kullanımına bağlı sürekli gelir elde etmek istediklerinde benzer bir modeli kullanabilir. SaaS ekipleri, GeyikAkışı'nın bir premium ajan özelliğini güçlendirdiği ve maliyetin müşteri benimsemesine göre takip edilmesi gerektiği durumlarda bunu kullanabilir, düz bir plana dahil edilmek yerine.
Ortak nokta kontroldür. GeyikAkışı işi düzenlemeye yardımcı olur. ShareAI, bu işin arkasındaki model kullanımını yönlendirmeye, ölçmeye ve para kazanmaya yardımcı olabilir.
SSS
GeyikAkışı AI ajan çerçevesi nedir?
GeyikAkışı, uzun vadeli AI görevleri için açık kaynaklı bir ajan çerçevesidir. Alt ajanlar, hafıza, araçlar, korumalı alan yürütme, beceriler ve çok modelli iş akışları gibi düzenleme modellerine odaklanır.
ShareAI, DeerFlow için bir alternatif mi?
Hayır. DeerFlow bir ajan çerçevesi veya harness'tir. ShareAI ise bir yapay zeka pazarı ve API katmanıdır. Bir ekip, ShareAI dışında bir DeerFlow uygulaması oluşturabilir veya çalıştırabilir ve uygulamanın model kullanımını ShareAI üzerinden yönlendirebilir.
DeerFlow model çağrılarını neden tek bir API üzerinden yönlendirmeli?
Tek bir API, model erişimini, geri dönüşleri, kullanım görünürlüğünü ve sağlayıcı değişimini uygulama mimarisine daha yakın tutmaya yardımcı olur. Bu, bir ajan döngüsü planlama, araçlar, yeniden denemeler ve nihai yanıtlar arasında birçok çağrı oluşturduğunda önemlidir.
DeerFlow birden fazla model kullanabilir mi?
Evet. DeerFlow, çoklu model kullanımı için tasarlanmıştır ve belgelerinde OpenAI uyumlu model yapılandırmasını desteklediği açıklanmıştır. Ekipler, üretim trafiğini yönlendirmeden önce her model yolunu kendi görevlerine karşı test etmelidir.
ShareAI, DeerFlow maliyet kontrolüne nasıl yardımcı olabilir?
ShareAI, yönlendirilen model kullanımının daha bilinçli bir şekilde izlenip kontrol edilebileceği bir pazar/API katmanı sağlayarak yardımcı olur. Pratik fayda, ajan mantığı ile model erişim kararları arasında daha güçlü bir ayrım sağlamaktır.
ShareAI, DeerFlow uygulamalarını barındırır veya oluşturur mu?
Hayır. ShareAI bir uygulama oluşturucu, barındırma platformu, çerçeve, CMS veya iş akışı oluşturucu değildir. DeerFlow uygulaması, kendi ekibi tarafından oluşturulmuş, barındırılmış ve bakım yapılmış olarak kalır. ShareAI, yapılandırıldığında yönlendirilen yapay zeka kullanımı, faturalandırma, ek ücret ve ödeme mantığını yönetir.
Bir ajan uygulaması için Builder gelir modeli ne zaman mantıklı olur?
Uygulama sahibi, yapay zeka maliyetlerinin ve marjının gerçek kullanımı takip etmesini istediğinde mantıklı olur. Uzun süreli araştırma ajanları, kodlama ajanları, belge ajanları ve destek ajanları, kullanıcılar veya müşteriler arasında çok düzensiz trafik oluşturabilir.
Builder ödemeleri, Provider ödüllerinden nasıl farklıdır?
Bir Builder, sahip olduğu veya bakımını yaptığı bir uygulama tarafından gönderilen yapay zeka trafiğinden, yapılandırılmış marj veya ek ücret dahil olmak üzere gelir elde eder. Bir Provider, ShareAI ağına uygun hesaplama kapasitesi katkısında bulunarak gelir elde eder. Bunlar ilişkili rollerdir, ancak aynı değildir.
Bu, açık kaynaklı DeerFlow projeleri için faydalı mı?
Evet, bakımını yapan kişi çekirdek projeyi açık tutmak isterken ağır kullanıcıların yönlendirilmiş yapay zeka çıkarımı için kullanım bazlı bir ödeme yöntemi sunmak istediğinde faydalıdır. Bu, tüm model kullanımını bağışlar, sponsorluklar veya sabit abonelikler yoluyla finanse etme baskısını azaltabilir.
Bu, AI ajanları oluşturan ajanslar için faydalı mı?
Evet. Bir ajans, ShareAI dışında bir müşteri için DeerFlow destekli bir deneyim oluşturabilir, ardından müşterinin AI kullanımını ShareAI üzerinden yönlendirip bir marj yapılandırabilir. Aylık ödeme, garantili bir avans yerine, yönlendirilen gerçek kullanıma bağlıdır.
DeerFlow'u ölçeklendirmeden önce ekipler neyi izlemeli?
Görev başına çağrıları, adım başına tokenları, yeniden deneme oranlarını, model gecikmesini, araç çıktı boyutunu, geri dönüş sıklığını ve müşteri veya çalışma alanına göre kullanımı izleyin. Bu sinyaller, ekiplerin daha ucuz, daha hızlı veya daha güçlü modellerin nerede kullanılacağına karar vermesine yardımcı olur.
DeerFlow ekipleri ShareAI'yi para kazanmadan kullanabilir mi?
Evet. Bir ekip, ShareAI'yi model erişimi ve yönlendirme için hemen Builder para kazanma özelliğini eklemeden kullanabilir. Para kazanma katmanı, ajan uygulamasının müşterileri, müşteri dağıtımları veya yoğun dış kullanımı olduğunda daha önemli hale gelir.