ملٹی ایجنٹ سسٹمز کے لیے گراف انجینئرنگ: ایجنٹ کے کام کو منظم کریں۔

کثیر ایجنٹ نظام سادہ چیٹ بوٹس کی طرح ناکام نہیں ہوتے۔ وہ ہینڈ آف کے ذریعے ناکام ہوتے ہیں: منصوبہ ساز غلط ماہر کو کال کرتا ہے، بازیافت کا مرحلہ کسی پابندی کو چھوڑ دیتا ہے، ایک ٹول نوڈ زیادہ خرچ کرتا ہے، یا ایک طویل مدتی کام مہنگے کام کو بار بار ایک ہی فرنٹیئر ماڈل کی طرف بھیجتا رہتا ہے۔.

یہی وجہ ہے کہ گراف انجینئرنگ پروڈکشن میں ایجنٹس بنانے والی ٹیموں کے لیے ایک عملی شعبہ بنتا جا رہا ہے۔ گراف ایجنٹ کے کام کے لیے آپریٹنگ نقشہ ہے۔ یہ وضاحت کرتا ہے کہ کون سے نوڈز عمل کر سکتے ہیں، کون سے کنارے لیے جا سکتے ہیں، کہاں حالت کو لے جایا جاتا ہے، کب انسان کو اگلے مرحلے کی منظوری دینی چاہیے، اور ماڈل کالز کو کنٹرول شدہ API لیئر کے ذریعے کہاں بھیجا جانا چاہیے۔.

گراف انجینئرنگ اب کیوں اہم ہے

ابتدائی ایجنٹ نظام اکثر ایک لوپ کی طرح نظر آتے تھے: ایک مقصد وصول کریں، ایک ماڈل کال کریں، ایک ٹول استعمال کریں، نتیجہ کا معائنہ کریں، دہرائیں۔ جدید ایجنٹ نظام زیادہ منظم ہو رہے ہیں۔ فریم ورک جیسے LangGraph حالت، نوڈز، اور کناروں کے ذریعے گراف کی وضاحت کرتے ہیں۔. گوگل نے Agent2Agent انٹرآپریبلٹی کو فروغ دیا ہے ایجنٹ ہینڈ آف کے لیے۔ MCP AI ایپلیکیشنز کو ٹولز، ڈیٹا، اور ورک فلو.

کے ساتھ جڑنے کا ایک معیاری طریقہ فراہم کرتا ہے۔ یہ اجزاء ایجنٹ نظام کو زیادہ قابل بناتے ہیں، لیکن وہ عمل درآمد کے راستے کو سمجھنا بھی مشکل بنا دیتے ہیں۔ ایک بار جب ایجنٹس تفویض، شاخ بندی، دوبارہ کوشش، اور بیرونی ٹولز کو کال کر سکتے ہیں، تو نظام کی لاگت اور خطرہ اب ایک ہی پرامپٹ میں محدود نہیں رہتا۔ یہ گراف کے پار تقسیم ہو جاتے ہیں۔.

گراف کو پروڈکشن آرکیٹیکچر کے طور پر سمجھیں

ایک پروڈکشن ایجنٹ گراف اتنا واضح ہونا چاہیے کہ ایک انجینئر بغیر ہر پرامپٹ کو پڑھے چھ سوالات کے جواب دے سکے:

• کون سے نوڈز کو ماڈل کال کرنے کی اجازت ہے؟
• کون سے نوڈز ٹولز یا بیرونی نظام استعمال کر سکتے ہیں؟
• کون سے منتقلی انسانی جائزے کی ضرورت رکھتے ہیں؟
• ہر مرحلے کے لیے کون سا ماڈل یا ماڈل کلاس مناسب ہے؟
• دوبارہ کوششیں، متبادل راستے، اور بجٹ کی حدود کہاں نافذ کی جاتی ہیں؟
• ٹیم خراب رن کے بعد کیا ہوا تھا، اسے کیسے دوبارہ تشکیل دے گی؟

یہ صرف ایک مشاہداتی مشق نہیں ہے۔ یہ ایک پروڈکٹ اور مارجن کی مشق بھی ہے۔ ایک کم خطرے کی درجہ بندی نوڈ، ایک بازیافت نوڈ، ایک کوڈ جنریشن نوڈ، اور ایک حتمی جائزہ نوڈ کو لازمی طور پر ایک ہی ماڈل استعمال نہیں کرنا چاہیے۔ جب ہر نوڈ ڈیفالٹ کے طور پر سب سے مہنگا ماڈل استعمال کرتا ہے، تو گراف ایک لاگت بڑھانے والا بن جاتا ہے۔.

گراف میں ShareAI کہاں فٹ ہوتا ہے

ShareAI ٹیموں کو 150+ AI ماڈلز تک رسائی کے لیے ایک واحد API فراہم کرتا ہے، اسمارٹ روٹنگ، متبادل راستے، مارکیٹ پلیس سگنلز، اور پے-پر-ٹوکین قیمتوں کے ساتھ۔ گراف پر مبنی ایجنٹ سسٹم میں، یہ ماڈل-کال لیئر کو گراف کو دوبارہ لکھے بغیر تبدیل کرنا آسان بناتا ہے۔.

ایک بلڈر ShareAI کے باہر آرکیسٹریٹر، ایپ فریم ورک، ڈیٹا بیس، قطار، اور ایجنٹ رن ٹائم رکھ سکتا ہے، پھر شیئر اے آئی API ان نوڈز پر ماڈل تک رسائی کے لیے استعمال کر سکتا ہے جنہیں انفرنس کی ضرورت ہوتی ہے۔ گراف اب بھی ورک فلو کو کنٹرول کرتا ہے۔ ShareAI ماڈل تک رسائی، روٹنگ کی لچک، اور استعمال کے ارد گرد تجارتی راستے کو کنٹرول کرتا ہے۔.

یہ فرق اہم ہے۔ ShareAI گراف انجن نہیں ہے۔ یہ ماڈل مارکیٹ پلیس اور API لیئر ہے جو ٹیموں کو ایجنٹ سسٹمز کے ارتقاء کے ساتھ ماڈل کے انتخاب کو کھلا رکھنے میں مدد دیتی ہے۔.

ایک عملی گراف انجینئرنگ چیک لسٹ

اس سے پہلے کہ ایک ملٹی ایجنٹ سسٹم صارفین تک پہنچے، گراف کو آپریشنل شرائط میں نقشہ بنائیں:

1. ہر نوڈ کی فہرست بنائیں۔. ایجنٹس، تعیناتی افعال، ٹول کالز، منظوری کے دروازے، روٹرز، ایویلیوٹرز، اور بیک گراؤنڈ جابز شامل کریں۔.
2. ہر ماڈل کال کو لیبل کریں۔. پرامپٹ کا مقصد، متوقع ان پٹ سائز، متوقع آؤٹ پٹ سائز، اور قابل قبول ماڈل کلاس کو ٹریک کریں۔.
3. راستہ سازی کو آرکسٹریشن سے الگ کریں۔. گراف کو فیصلہ کرنے دیں کہ آگے کیا ہونا چاہیے، اور ماڈل لیئر کو فیصلہ کرنے دیں کہ کون سا اہل ماڈل ایک مخصوص کال کو سرانجام دے۔.
4. گراف اور نوڈ کی سطح پر بجٹ مقرر کریں۔. جہاں ممکن ہو، ہر رن، ہر صارف، ہر کرایہ دار، اور ہر نوڈ کی حدود مقرر کریں۔.
5. محدود کام کے لیے سستے ماڈلز استعمال کریں۔. درجہ بندی، استخراج، فارمیٹنگ، اور پہلی نظرثانی اکثر کھلے اختتام کی منطق کے لیے ایک ہی ماڈل کی ضرورت نہیں ہوتی۔.
6. بیک اپ رویہ کی وضاحت کریں۔. فیصلہ کریں کہ کب دوبارہ کوشش کرنی ہے، کب کسی دوسرے ماڈل کی طرف راستہ دینا ہے، اور کب ناکامی کو بند کرنا ہے۔.
7. ناقابل واپسی اعمال کے لیے منظوری کی ضرورت ہے۔. انسانی چیک پوائنٹس بیرونی اثرات جیسے پیغامات بھیجنا، خریداری کرنا، ریکارڈ حذف کرنا، یا صارف کے ڈیٹا کو تبدیل کرنے سے پہلے ہونے چاہئیں۔.
8. گراف کی شناخت کو لاگ کریں۔. گراف ورژن، رن آئی ڈی، نوڈ آئی ڈی، ماڈل آئی ڈی، ٹول آئی ڈی، کرایہ دار، اور صارف کے سیاق و سباق کو محفوظ کریں۔.
9. پرامپٹس اور ٹولز کے ورژن بنائیں۔. ایک گراف صرف اس وقت ڈیبگ کیا جا سکتا ہے جب ٹیم بالکل وہی ہدایات اور ٹول اسکیمہ دوبارہ تیار کر سکے جو رن ٹائم پر استعمال ہوا تھا۔.
10. لانچ سے پہلے مارجن کا جائزہ لیں۔. اگر ایجنٹ کسی صارف کے سامنے والے پروڈکٹ کا حصہ ہے، تو قیمت کو لاک کرنے سے پہلے ماڈل کی لاگت نظر آنی چاہیے۔.

بلڈر کا زاویہ: گراف کی لاگت پروڈکٹ مارجن بن جاتی ہے۔

بلڈرز کے لیے، گراف انجینئرنگ صرف قابل اعتماد ہونے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ AI کے استعمال کو پروڈکٹ کے کاروباری ماڈل کے ساتھ ہم آہنگ رکھنے کے بارے میں ہے۔.

اگر کوئی ایپ صارفین کو ریسرچ ایجنٹس، سپورٹ ایجنٹس، کوڈنگ ایجنٹس، یا ورک فلو ایجنٹس چلانے دیتی ہے، تو ہر گراف کا راستہ مختلف لاگت پروفائل بنا سکتا ہے۔ ایک مختصر خلاصہ بہاؤ کو بنیادی منصوبے میں شامل کرنا آسان ہو سکتا ہے۔ ایک گہری ملٹی ایجنٹ تحقیقات کو استعمال کی حدوں، ادا شدہ اضافوں، یا اضافی چارج کی ضرورت ہو سکتی ہے۔.

ماڈل ShareAI بلڈر کنسول ایپ مالکان کو بیرونی ایپلیکیشنز کو ShareAI سے جوڑنے، اپنے AI مارجن یا اضافی چارج سیٹ کرنے، اور صارفین کو استعمال کے لیے براہ راست ShareAI کو ادائیگی کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ بلڈرز کو ایجنٹ گرافز کے اندر ماڈل کالز سے پائیدار صارف قیمتوں تک ایک واضح راستہ فراہم کرتا ہے۔.

گراف کو ڈیزائن کریں اس سے پہلے کہ یہ آپ کی لاگت کے ڈھانچے کو ڈیزائن کرے۔

ایجنٹ گرافز خاموشی سے بڑھنے کا رجحان رکھتے ہیں۔ ایک منصوبہ ساز کو ایک اور ماہر ملتا ہے۔ ایک ماہر کو ایک اور ٹول ملتا ہے۔ ایک سپورٹ ورک فلو کو انسانی جائزہ کا راستہ ملتا ہے۔ ایک فال بیک دوسرا ماڈل کال بن جاتا ہے۔ ان میں سے کوئی بھی انتخاب ضروری طور پر غلط نہیں ہے، لیکن ہر ایک لاگت اور کنٹرول کی سطح کو بدل دیتا ہے۔.

مفید اقدام یہ ہے کہ گراف کو جلدی نظر آنے دیں۔ آرکیسٹریشن کو واضح رکھیں، ماڈل کالز کو ایک ایسی پرت کے ذریعے روٹ کریں جو ماڈلز کے بدلنے کے ساتھ بدل سکتی ہو، اور صارف کے سامنے والے استعمال کی قیمت لگائیں اس سے پہلے کہ ایجنٹ کا کام سمجھنے کے لیے بہت مہنگا ہو جائے۔.

شروع کریں دریافت کرنے سے ShareAI ماڈل مارکیٹ پلیس سے اور ShareAI دستاویزات.

عمومی سوالات

ملٹی ایجنٹ سسٹمز کے لیے گراف انجینئرنگ کیا ہے؟

گراف انجینئرنگ وہ عمل ہے جس میں نوڈز، ایجز، اسٹیٹ، منظوری، ٹول کالز، اور ماڈل کالز کو ڈیزائن کیا جاتا ہے جو ملٹی ایجنٹ ورک فلو بناتے ہیں۔ یہ اس بات پر توجہ مرکوز کرتا ہے کہ کام نظام کے ذریعے کیسے حرکت کرتا ہے، نہ کہ صرف اس پر کہ ہر پرامپٹ کیسے لکھا جاتا ہے۔.

گراف انجینئرنگ پرامپٹ انجینئرنگ سے کیسے مختلف ہے؟

پرامپٹ انجینئرنگ ماڈل کو دی گئی ہدایات کو بہتر بناتی ہے۔ گراف انجینئرنگ یہ وضاحت کرتی ہے کہ کون سا ایجنٹ یا فنکشن اگلا چلے گا، کون سے ٹولز دستیاب ہیں، کون سا ماڈل کال کیا جانا چاہیے، اور کب رن کو روکنا، شاخ بنانا، دوبارہ کوشش کرنا، یا منظوری کی درخواست کرنی چاہیے۔.

کیا مجھے گراف انجینئرنگ کے خیالات استعمال کرنے کے لیے LangGraph کی ضرورت ہے؟

نہیں۔ LangGraph گراف پر مبنی ایجنٹ آرکیسٹریشن کی ایک مفید مثال ہے، لیکن بنیادی خیال کسی بھی نظام پر لاگو ہوتا ہے جہاں متعدد ایجنٹس، ٹولز، ماڈل کالز، اور فیصلہ سازی کے پوائنٹس ورک فلو میں جڑے ہوئے ہوں۔.

ماڈل روٹنگ ایجنٹ گراف میں کہاں فٹ ہوتی ہے؟

ماڈل روٹنگ ہر اس نوڈ پر ہوتی ہے جسے انفرنس کی ضرورت ہو۔ گراف فیصلہ کرتا ہے کہ ماڈل کال کی ضرورت ہے؛ روٹنگ لیئر فیصلہ کرتی ہے کہ کون سا اہل ماڈل اس کال کو لاگت، تاخیر، دستیابی، اور کام کی مطابقت کی بنیاد پر سنبھالے گا۔.

کیا ShareAI میرے ایجنٹ آرکیسٹریٹر کی جگہ لے سکتا ہے؟

نہیں۔ ShareAI آرکیسٹریٹر یا ایپ فریم ورک نہیں ہے۔ یہ ایک لوگوں کی طاقت سے چلنے والی AI مارکیٹ پلیس اور API ہے جو بلڈرز کو ان کے اپنے اور کہیں اور چلنے والے ایپلیکیشنز سے ماڈل کالز تک رسائی اور روٹنگ میں مدد دیتی ہے۔.

گراف انجینئرنگ AI کے اخراجات کو کیسے کم کر سکتی ہے؟

یہ مہنگے راستوں کو ظاہر کرتی ہے۔ ایک بار جب ٹیمیں جان لیتی ہیں کہ کون سے نوڈز ماڈلز کو کال کرتے ہیں، وہ نوڈز کتنی بار چلتے ہیں، اور ہر نوڈ کو کس ماڈل کلاس کی ضرورت ہے، تو وہ آسان کام کو کم لاگت والے ماڈلز پر منتقل کر سکتے ہیں اور اعلیٰ قدر کے مراحل کے لیے جدید ماڈلز کو محفوظ رکھ سکتے ہیں۔.

بلڈرز کو کسٹمر کے سامنے والے ایجنٹ گراف میں کیا ٹریک کرنا چاہیے؟

بلڈرز کو کرایہ دار، صارف، گراف ورژن، نوڈ، ماڈل، ٹوکنز، تاخیر، لاگت، فال بیک ایونٹس، اور بل کے قابل استعمال کی حالت کو ٹریک کرنا چاہیے۔ یہ فیلڈز گاہکوں کی مدد کرنا اور AI مارجن کی حفاظت کرنا آسان بناتے ہیں۔.

کیا گراف انجینئرنگ پرائیویسی فرسٹ یا سیلف ہوسٹڈ ایپس کے لیے متعلقہ ہے؟

جی ہاں۔ پرائیویسی فرسٹ اور سیلف ہوسٹڈ ایپس کو اب بھی اس بات پر واضح کنٹرول کی ضرورت ہوتی ہے کہ ڈیٹا کہاں بہتا ہے، کون سے ماڈل اینڈ پوائنٹس استعمال کیے جاتے ہیں، اور کون سے گاہک کے اعمال کی منظوری درکار ہوتی ہے۔ گراف ان حدود کو دستاویزی بنانے میں مدد کرتا ہے۔.

MCP گراف ڈیزائن کو کیسے تبدیل کرتا ہے؟

MCP ایجنٹس کے لیے ٹولز اور ڈیٹا سورسز کو ظاہر کرنا آسان بنا سکتا ہے، لیکن یہ رسائی کنٹرول، ٹول کی حدود، اسکیمہ جائزہ، اور فی نوڈ اجازتوں کی ضرورت کو بھی بڑھاتا ہے۔ ٹول تک رسائی گراف ڈیزائن کا حصہ ہونی چاہیے، نہ کہ بعد میں سوچا جائے۔.

گراف میں انسانی منظوری کب شامل ہونی چاہیے؟

انسانی منظوری ناقابل واپسی یا اعلیٰ خطرے والے اعمال سے پہلے ہونی چاہیے، جیسے کہ بیرونی طور پر پیغامات بھیجنا، بلنگ کی حالت کو تبدیل کرنا، ڈیٹا کو حذف کرنا، سپورٹ کیسز کو بڑھانا، یا ایسے فیصلے کرنا جو گاہک کے اکاؤنٹ کو متاثر کرتے ہیں۔.

گورنڈ ایجنٹ گراف کی طرف پہلا قدم کیا ہے؟

موجودہ ورک فلو کو نوڈز اور ٹرانزیشنز کے طور پر ڈرائنگ کریں، پھر ہر ماڈل کال، ٹول کال، منظوری پوائنٹ، دوبارہ کوشش، فال بیک، اور بجٹ کی حد کو نشان زد کریں۔ یہ نقشہ عام طور پر پہلے لاگت اور قابل اعتماد اصلاحات کو ظاہر کرتا ہے۔.