DeerFlow ڈویلپرز کو تحقیق، کوڈنگ، مواد کی تخلیق، فائل کے کام، ٹول کالز، اور کثیر مرحلہ عمل درآمد کے لیے طویل مدتی AI ایجنٹس چلانے کا ایک اوپن سورس طریقہ فراہم کرتا ہے۔ یہ مفید ہے، لیکن یہ ماڈل کے استعمال کی معیشت کو بھی بدل دیتا ہے۔
ایک عام چیٹ بوٹ ایک پرامپٹ بھیج سکتا ہے اور ایک جواب واپس کر سکتا ہے۔ ایک ایجنٹ ہارنس منصوبہ بنا سکتا ہے، ذیلی ایجنٹس کو جنم دے سکتا ہے، ٹولز کو کال کر سکتا ہے، ناکامیوں کو دوبارہ آزما سکتا ہے، سیاق و سباق کو کمپیکٹ کر سکتا ہے، اور منٹوں یا گھنٹوں تک کام جاری رکھ سکتا ہے۔ ہر قدم مزید ماڈل کالز پیدا کر سکتا ہے۔ DeerFlow پر تعمیر کرنے والی ٹیموں کے لیے، روٹنگ لیئر ایجنٹ رن ٹائم کی طرح اہم ہے۔
ShareAI آپ کے لیے DeerFlow ایپلیکیشن نہیں بناتا یا ہوسٹ نہیں کرتا۔ ایپ، ورک فلو، یا ایجنٹ پروڈکٹ ShareAI سے باہر رہتا ہے۔ ShareAI AI مارکیٹ پلیس اور اس کے پیچھے API لیئر کے طور پر فٹ بیٹھتا ہے: 150+ ماڈلز کے لیے ایک API، ماڈل روٹنگ، فیل اوور، استعمال کی مرئیت، اور جب ایجنٹ کا تجربہ کسی ایپ کا حصہ ہو جسے آپ خود رکھتے یا برقرار رکھتے ہیں تو بلڈر کی کمائی۔
DeerFlow ایجنٹ ورک لوڈز کے بارے میں کیا تبدیل کرتا ہے
ڈیئر فلو ایک اوپن سورس سپر ایجنٹ ہارنس کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس کی عوامی دستاویزات ذیلی ایجنٹ آرکسٹریشن، میموری، سینڈ باکس عمل درآمد، حسب ضرورت مہارتیں، MCP انضمام، اور طویل کاموں میں چلنے والے ایجنٹس کے لیے ملٹی ماڈل سپورٹ کو بیان کرتی ہیں۔
یہ آرکیٹیکچر ایک واحد چیٹ کمپلیشن کے ارد گرد ایک پتلی ریپر سے مختلف ہے۔ DeerFlow طرز کا ایجنٹ ایک درخواست کو چھوٹے کاموں میں تقسیم کر سکتا ہے، ان کاموں کو خصوصی ایجنٹس کو تفویض کر سکتا ہے، بیرونی ٹولز کو کال کر سکتا ہے، تیار کردہ فائلوں کا معائنہ کر سکتا ہے، اور درمیانی نتائج واپس آنے کے بعد کسی کام کو جاری رکھ سکتا ہے۔
فائدہ ایک زیادہ قابل ایجنٹ تجربہ ہے۔ سمجھوتہ آپریشنل پیچیدگی ہے: مزید کالز، مزید سیاق و سباق، مزید ریٹریز، مزید ٹول آؤٹ پٹس، اور ایک فراہم کنندہ یا ایک ماڈل انتخاب کے لیے رکاوٹ بننے کے مزید مواقع۔
DeerFlow کے لیے روٹنگ کیوں اہم ہے
جب ایک ایجنٹ حقیقی کام کر رہا ہو تو ماڈل کا انتخاب زیادہ تفصیلی ہو جاتا ہے۔ ایک منصوبہ بندی کے مرحلے کو مضبوط استدلال کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ ایک کوڈنگ مرحلے کو کوڈ پر مرکوز ماڈل کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ ایک خلاصہ سازی کے مرحلے کو کم لاگت اور زیادہ تھروپٹ کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ ایک فیل بیک راستے کو ماڈل دستیاب نہ ہونے یا بہت سست ہونے پر فراہم کنندگان کو تبدیل کرنے کی ضرورت ہو سکتی ہے۔
روٹنگ لیئر کے بغیر، ٹیمیں اکثر ایپ کے اندر فراہم کنندہ کے انتخاب کو ہارڈ کوڈ کرتی ہیں، متعدد اکاؤنٹس میں استعمال کی ٹریکنگ کو بکھیرتی ہیں، اور بلنگ کو اس ایپلیکیشن ویلیو سے الگ طریقے سے ہینڈل کرتی ہیں جو وہ فراہم کر رہی ہیں۔ یہ جانچ کے دوران کام کر سکتا ہے۔ یہ اس وقت مشکل ہو جاتا ہے جب گاہک، ورک اسپیسز، یا تعیناتیاں مختلف حجم پر ایجنٹس کا استعمال شروع کر دیتے ہیں۔
ایک صاف ستھرا نمونہ یہ ہے کہ DeerFlow کو آرکسٹریشن پر مرکوز رکھا جائے جبکہ ماڈل ٹریفک کو ایک مخصوص API لیئر کے ذریعے روٹ کیا جائے۔ ایجنٹ ہارنس فیصلہ کرتا ہے کہ کیا کام کرنا ہے۔ روٹنگ لیئر اس بات کا فیصلہ کرنے میں مدد کرتا ہے کہ کس ماڈل کے راستے کو ہر درخواست کی کلاس کو ہینڈل کرنا چاہیے۔
ایجنٹ اسٹیکس کے وسیع تر نمونے کے لیے، ShareAI کی گائیڈ دیکھیں AI ایجنٹ فریم ورک کو ایک API سے جوڑنا.
DeerFlow اسٹیک میں ShareAI کہاں فٹ بیٹھتا ہے
ShareAI ٹیموں کو مارکیٹ پلیس میں ماڈل تک رسائی کے لیے ایک واحد API راستہ فراہم کرتا ہے۔ ڈویلپرز شروع کر سکتے ہیں API حوالہ, دستیاب اختیارات کا موازنہ کریں ماڈل مارکیٹ پلیس, اور AI کے استعمال کو اس طرح سے ترتیب دیں کہ ہر ماڈل یا فراہم کنندہ کی تبدیلی کو ایپلیکیشن دوبارہ لکھنے میں تبدیل نہ کریں۔
DeerFlow ایپ کے لیے، یہ کچھ عملی اہداف کی حمایت کر سکتا ہے:
- منصوبہ بندی، پیچیدہ استدلال، یا کوڈ پر مبنی مراحل کے لیے مضبوط ماڈلز استعمال کریں۔
- خلاصے، نکالنے، درجہ بندی، اور صفائی کے کاموں کے لیے تیز یا کم قیمت والے ماڈلز استعمال کریں۔
- استعمال کی مرئیت کو ایپ، کسٹمر، ورک اسپیس، یا فیچر کے قریب رکھیں جس نے ٹریفک پیدا کیا۔
- ماڈل راستے کو تبدیل کریں بغیر ایجنٹ پروڈکٹ کو ایک فراہم کنندہ اکاؤنٹ کے ارد گرد دوبارہ تعمیر کیے۔
- ایجنٹ لوپس کے لیے فیل اوور شامل کریں جو جاری رہنا چاہیے یہاں تک کہ جب ترجیحی ماڈل راستہ دستیاب نہ ہو۔
یہ خاص طور پر متعلقہ ہے جب DeerFlow کسی پروڈکٹ، اوپن سورس پروجیکٹ، کلائنٹ ورک فلو، یا سیلف ہوسٹڈ ٹول میں شامل ہو جہاں AI کا استعمال صارف کے لحاظ سے بہت زیادہ مختلف ہوتا ہے۔
DeerFlow ایپس کے لیے بلڈر مونیٹائزیشن
بہت سے ایجنٹ پروجیکٹس تجربات یا اندرونی ٹولز کے طور پر شروع ہوتے ہیں۔ لاگت کا مسئلہ بعد میں ظاہر ہوتا ہے، جب کچھ بھاری صارفین طویل کام چلاتے ہیں، بڑے سیاق و سباق کی ونڈوز تیار کرتے ہیں، یا بار بار ٹول کالز کو متحرک کرتے ہیں۔ فلیٹ قیمتیں ان اخراجات کو چھپا سکتی ہیں جب تک کہ مارجن لیک ہونا شروع نہ ہو جائے۔
ShareAI کا بلڈر ماڈل ان ٹیموں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جو پہلے ہی ShareAI کے باہر ایک ایپلیکیشن کی ملکیت یا دیکھ بھال کرتے ہیں۔ بلڈر اس ایپ سے AI انفرنس ٹریفک کو ShareAI سے جوڑتا ہے، ایک سرچارج یا مارجن ترتیب دیتا ہے، اور اختتامی کسٹمر کو براہ راست ShareAI کو روٹڈ AI استعمال کے لیے ادائیگی کرنے دیتا ہے۔ ShareAI پھر اس ٹریفک سے پیدا ہونے والی آمدنی کی بنیاد پر بلڈر کو ماہانہ ادائیگی کرتا ہے۔
DeerFlow ٹیموں کے لیے، یہ ایجنٹ کے استعمال کو اصل کام کے ارد گرد قیمت لگانا آسان بنا سکتا ہے۔ غیر متوقع AI سرگرمی کے لیے ہر کسٹمر سے ایک ہی رقم وصول کرنے کے بجائے، بلڈر روٹڈ استعمال کو ان ورک فلو سے جوڑ سکتا ہے جو لاگت اور قدر پیدا کرتے ہیں: تحقیق کے رنز، کوڈنگ کے کام، دستاویز کی پروسیسنگ، اندرونی آٹومیشن، سپورٹ کی تحقیقات، یا مواد کی پیداوار۔
اہم فرق یہ ہے کہ بلڈر کی ادائیگی فراہم کنندہ کے انعامات جیسی نہیں ہے۔ ایک بلڈر ShareAI کے ذریعے روٹ کیے گئے ایپ ٹریفک سے کماتا ہے۔ ایک فراہم کنندہ ShareAI نیٹ ورک میں اہل کمپیوٹ کی صلاحیت فراہم کرکے کماتا ہے۔ DeerFlow مینٹینر، SaaS ٹیم، یا ایجنسی عام طور پر بلڈر کے طور پر کام کر رہی ہوتی ہے جب آمدنی ان کے ایپلیکیشن کے استعمال سے آتی ہے۔
ہرن فلو ٹیموں کے لیے ایک عملی روٹنگ منصوبہ
اگر آپ ہرن فلو کو کسی حقیقی پروڈکٹ یا ورک فلو کے لیے جانچ رہے ہیں، تو استعمال بڑھنے سے پہلے روٹنگ کے اصولوں سے شروع کریں۔ مقصد پہلے ورژن کو زیادہ پیچیدہ بنانا نہیں ہے۔ بلکہ یہ ہے کہ لاگت، قابل اعتمادیت، اور مونیٹائزیشن کے فیصلوں کو ان جگہوں پر سخت کوڈنگ سے بچایا جائے جو بعد میں تبدیل کرنا مشکل ہوں۔
- ایجنٹ کے مراحل کا نقشہ بنائیں۔ منصوبہ بندی، تحقیق، کوڈنگ، خلاصہ، استخراج، توثیق، اور حتمی جواب کی تیاری کو الگ کریں۔
- ماڈل کی ضروریات تفویض کریں۔ فیصلہ کریں کہ کن مراحل کو استدلال کی کوالٹی، کوڈ کی مضبوطی، رفتار، کم لاگت، یا ملٹی موڈل سپورٹ کی ضرورت ہے۔
- بیک اپ راستے مقرر کریں۔ فیصلہ کریں کہ کیا ہوگا جب ترجیحی ماڈل سست، دستیاب نہ ہو، یا موجودہ کام کے لیے بہت مہنگا ہو۔
- صارف یا ورک اسپیس کے ذریعے استعمال کو ٹریک کریں۔ طویل مدتی ایجنٹس کو وہاں ماپا جانا چاہیے جہاں کاروباری قدر پیدا ہوتی ہے، نہ کہ صرف فراہم کنندہ اکاؤنٹ کی سطح پر۔
- جب ایجنٹ کسی ادا شدہ ایپ، اوپن سورس پروجیکٹ، ایجنسی کی ڈیلیوری، یا خود میزبان پروڈکٹ کا حصہ بن جائے تو بلڈر مونیٹائزیشن شامل کریں۔
ہرن فلو کا دستاویزات رن ٹائم، کنفیگریشن، اور ایجنٹ کی خصوصیات کو سمجھنے کے لیے صحیح جگہ ہے۔ شیئر اے آئی اس وقت متعلقہ ہو جاتا ہے جب اس رن ٹائم کے پیچھے ماڈل ٹریفک کو مارکیٹ پلیس تک رسائی، استعمال کے کنٹرولز، روٹنگ کی لچک، یا بلڈر مونیٹائزیشن کی ضرورت ہو۔
یہ سیٹ اپ کون غور کرے
شیئر اے آئی پر مبنی روٹنگ لیئر اوپن سورس مینٹینرز کے لیے موزوں ہو سکتی ہے جو پروجیکٹ کو دستیاب رکھنا چاہتے ہیں جبکہ بھاری اے آئی استعمال کی قیمت الگ سے مقرر کرتے ہیں۔ یہ ان خود میزبان ٹیموں کے لیے بھی موزوں ہو سکتا ہے جن کے صارفین کے پاس مختلف تعیناتیوں میں بہت مختلف انفرنس والیومز ہوں۔
ایجنسیاں اسی طرح کے ماڈل کا استعمال کر سکتی ہیں جب وہ کسی کلائنٹ کے لیے ایجنٹ ورک فلو فراہم کرتی ہیں اور لانچ کے بعد اصل اے آئی استعمال سے منسلک جاری آمدنی چاہتی ہیں۔ ساس ٹیمیں اس وقت اسے استعمال کر سکتی ہیں جب ہرن فلو ایک پریمیم ایجنٹ فیچر کو طاقت دیتا ہے اور لاگت کو صارف کے اپنانے کے مطابق ہونا چاہیے بجائے اس کے کہ اسے ایک فلیٹ پلان میں شامل کیا جائے۔
مشترکہ دھاگہ کنٹرول ہے۔ ہرن فلو کام کو منظم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ شیئر اے آئی اس کام کے پیچھے ماڈل کے استعمال کو روٹ، ماپنے، اور مونیٹائز کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
عمومی سوالات
ہرن فلو اے آئی ایجنٹ فریم ورک کیا ہے؟
ہرن فلو طویل مدتی اے آئی کاموں کے لیے ایک اوپن سورس ایجنٹ ہارنس ہے۔ یہ آرکیسٹریشن پیٹرنز پر توجہ مرکوز کرتا ہے جیسے کہ سب ایجنٹس، میموری، ٹولز، سینڈ باکس ایگزیکیوشن، مہارتیں، اور ملٹی ماڈل ورک فلو۔
کیا ShareAI DeerFlow کا متبادل ہے؟
نہیں۔ DeerFlow ایک ایجنٹ فریم ورک یا ہارنس ہے۔ ShareAI ایک AI مارکیٹ پلیس اور API لیئر ہے۔ ایک ٹیم ShareAI کے باہر DeerFlow ایپ بنا یا چلا سکتی ہے اور ایپ کے ماڈل کے استعمال کو ShareAI کے ذریعے روٹ کر سکتی ہے۔
DeerFlow ماڈل کالز کو ایک API کے ذریعے کیوں روٹ کریں؟
ایک API ماڈل تک رسائی، فال بیک، استعمال کی وضاحت، اور پرووائیڈر سوئچنگ کو ایپ آرکیٹیکچر کے قریب رکھتی ہے۔ یہ اس وقت اہم ہوتا ہے جب ایک ایجنٹ لوپ منصوبہ بندی، ٹولز، ریٹریز، اور حتمی جوابات کے دوران کئی کالز بناتا ہے۔
کیا DeerFlow متعدد ماڈلز استعمال کر سکتا ہے؟
جی ہاں۔ DeerFlow کو ملٹی ماڈل استعمال کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، اور اس کی دستاویزات OpenAI-کمپیٹیبل ماڈل کنفیگریشن کے لیے سپورٹ بیان کرتی ہیں۔ ٹیموں کو پروڈکشن ٹریفک کو روٹ کرنے سے پہلے اپنے ٹاسکس کے خلاف ہر ماڈل پاتھ کو ٹیسٹ کرنا چاہیے۔
DeerFlow کے اخراجات کو کنٹرول کرنے میں ShareAI کیسے مدد کر سکتا ہے؟
ShareAI ٹیموں کو ایک مارکیٹ پلیس/API لیئر فراہم کر کے مدد کرتا ہے جہاں روٹ کیے گئے ماڈل کے استعمال کو زیادہ سوچ سمجھ کر ٹریک اور کنٹرول کیا جا سکتا ہے۔ عملی فائدہ یہ ہے کہ ایجنٹ لاجک اور ماڈل تک رسائی کے فیصلوں کے درمیان مضبوط علیحدگی ہوتی ہے۔
کیا ShareAI DeerFlow ایپس کی میزبانی یا تعمیر کرتا ہے؟
نہیں۔ ShareAI ایپ بلڈر، ہوسٹنگ پلیٹ فارم، فریم ورک، CMS، یا ورک فلو بلڈر نہیں ہے۔ DeerFlow ایپ اپنی ٹیم کے ذریعے تعمیر، ہوسٹ، اور برقرار رکھی جاتی ہے۔ ShareAI روٹ کیے گئے AI کے استعمال، بلنگ، سرچارج، اور پے آؤٹ لاجک کو ہینڈل کرتا ہے جب اس طرح کنفیگر کیا جائے۔
ایجنٹ ایپ کے لیے بلڈر مونیٹائزیشن کب معنی رکھتی ہے؟
یہ اس وقت معنی رکھتی ہے جب ایپ کا مالک چاہے کہ AI کے اخراجات اور مارجن اصل استعمال کے مطابق ہوں۔ طویل مدتی تحقیقاتی ایجنٹس، کوڈنگ ایجنٹس، دستاویزی ایجنٹس، اور سپورٹ ایجنٹس صارفین یا گاہکوں کے درمیان بہت غیر مساوی ٹریفک پیدا کر سکتے ہیں۔
بلڈر کی ادائیگیاں پرووائیڈر کے انعامات سے کیسے مختلف ہیں؟
ایک بلڈر اس AI ٹریفک سے کماتا ہے جو کسی ایپلیکیشن کے ذریعے بھیجی جاتی ہے جس کا وہ مالک یا منتظم ہو، بشمول کنفیگرڈ مارجن یا سرچارج۔ ایک پرووائیڈر ShareAI نیٹ ورک میں اہل کمپیوٹ کیپیسٹی فراہم کر کے کماتا ہے۔ یہ متعلقہ کردار ہیں، لیکن یہ ایک جیسے نہیں ہیں۔
کیا یہ اوپن سورس DeerFlow پروجیکٹس کے لیے مفید ہے؟
جی ہاں، جب مینٹینر چاہے کہ کور پروجیکٹ اوپن رہے جبکہ بھاری صارفین کو روٹ کیے گئے AI انفرنس کے لیے استعمال پر مبنی ادائیگی کا طریقہ فراہم کرے۔ یہ تمام ماڈل کے استعمال کو عطیات، اسپانسرشپس، یا فلیٹ سبسکرپشنز کے ذریعے فنڈ کرنے کے دباؤ کو کم کر سکتا ہے۔
کیا یہ ایجنسیوں کے لیے AI ایجنٹس بنانے میں مفید ہے؟
جی ہاں۔ ایک ایجنسی DeerFlow سے چلنے والا تجربہ ShareAI کے باہر کلائنٹ کے لیے بنا سکتی ہے، پھر کلائنٹ کے AI استعمال کو ShareAI کے ذریعے منتقل کر سکتی ہے اور ایک مارجن ترتیب دے سکتی ہے۔ ماہانہ ادائیگی اصل منتقل شدہ استعمال پر منحصر ہوتی ہے، نہ کہ کسی ضمانت شدہ ریٹینر پر۔
DeerFlow کو بڑھانے سے پہلے ٹیموں کو کیا مانیٹر کرنا چاہیے؟
ہر کام پر کالز، ہر قدم پر ٹوکنز، ریٹری ریٹس، ماڈل لیٹینسی، ٹول آؤٹ پٹ سائز، فال بیک فریکوئنسی، اور کسٹمر یا ورک اسپیس کے ذریعے استعمال کو مانیٹر کریں۔ یہ سگنلز ٹیموں کو فیصلہ کرنے میں مدد دیتے ہیں کہ سستے، تیز، یا مضبوط ماڈلز کہاں ہونے چاہئیں۔
کیا DeerFlow ٹیمیں ShareAI کو بغیر منیٹائزیشن کے استعمال کر سکتی ہیں؟
جی ہاں۔ ایک ٹیم ShareAI کو ماڈل تک رسائی اور روٹنگ کے لیے استعمال کر سکتی ہے بغیر فوراً Builder منیٹائزیشن شامل کیے۔ منیٹائزیشن لیئر زیادہ اہم ہو جاتی ہے جب ایجنٹ ایپ کے پاس کسٹمرز، کلائنٹ ڈیپلائمنٹس، یا بھاری بیرونی استعمال ہو۔