DeerFlow cung cấp cho các nhà phát triển một cách mã nguồn mở để chạy các tác nhân AI dài hạn cho nghiên cứu, lập trình, tạo nội dung, làm việc với tệp, gọi công cụ và thực hiện nhiều bước. Điều đó hữu ích, nhưng nó cũng thay đổi kinh tế học của việc sử dụng mô hình.
Một chatbot thông thường có thể gửi một lời nhắc và trả về một câu trả lời. Một khung tác nhân có thể lập kế hoạch, tạo các tác nhân phụ, gọi công cụ, thử lại khi thất bại, nén ngữ cảnh và tiếp tục làm việc trong vài phút hoặc vài giờ. Mỗi bước có thể tạo thêm các cuộc gọi mô hình. Đối với các nhóm xây dựng trên DeerFlow, lớp định tuyến quan trọng không kém gì thời gian chạy của tác nhân.
ShareAI không xây dựng hoặc lưu trữ ứng dụng DeerFlow cho bạn. Ứng dụng, quy trình làm việc hoặc sản phẩm tác nhân nằm ngoài ShareAI. ShareAI phù hợp như một thị trường AI và lớp API phía sau nó: một API cho hơn 150+ mô hình, định tuyến mô hình, chuyển đổi dự phòng, hiển thị sử dụng và kiếm tiền từ Builder khi trải nghiệm tác nhân là một phần của ứng dụng bạn sở hữu hoặc duy trì.
Những Thay Đổi Của DeerFlow Đối Với Khối Lượng Công Việc Của Tác Nhân
DeerFlow được thiết kế như một khung SuperAgent mã nguồn mở. Tài liệu công khai của nó mô tả sự điều phối tác nhân phụ, bộ nhớ, thực thi trong môi trường sandbox, kỹ năng tùy chỉnh, tích hợp MCP và hỗ trợ đa mô hình cho các tác nhân có thể chạy qua các nhiệm vụ dài hơn.
Kiến trúc đó khác với một lớp bọc mỏng xung quanh một lần hoàn thành trò chuyện duy nhất. Một tác nhân kiểu DeerFlow có thể chia một yêu cầu thành các công việc nhỏ hơn, giao các công việc đó cho các tác nhân chuyên biệt, gọi các công cụ bên ngoài, kiểm tra các tệp được tạo và tiếp tục một nhiệm vụ sau khi kết quả trung gian quay lại.
Lợi ích là trải nghiệm tác nhân mạnh mẽ hơn. Sự đánh đổi là sự phức tạp trong vận hành: nhiều cuộc gọi hơn, nhiều ngữ cảnh hơn, nhiều lần thử lại hơn, nhiều đầu ra công cụ hơn và nhiều cơ hội hơn để một nhà cung cấp hoặc một lựa chọn mô hình trở thành nút thắt cổ chai.
Tại Sao Định Tuyến Quan Trọng Đối Với DeerFlow
Lựa chọn mô hình trở nên chi tiết hơn khi một tác nhân đang thực hiện công việc thực sự. Một bước lập kế hoạch có thể cần lý luận mạnh hơn. Một bước lập trình có thể cần một mô hình tập trung vào mã. Một bước tóm tắt có thể cần chi phí thấp và thông lượng cao. Một đường dẫn dự phòng có thể cần chuyển đổi nhà cung cấp khi một mô hình không khả dụng hoặc quá chậm.
Nếu không có lớp định tuyến, các nhóm thường mã hóa cứng các lựa chọn nhà cung cấp bên trong ứng dụng, phân tán việc theo dõi sử dụng qua nhiều tài khoản và xử lý thanh toán riêng biệt với giá trị ứng dụng mà họ đang cung cấp. Điều đó có thể hoạt động trong quá trình thử nghiệm. Nó trở nên khó khăn hơn khi khách hàng, không gian làm việc hoặc triển khai bắt đầu sử dụng các tác nhân với khối lượng rất khác nhau.
Một mẫu sạch hơn là giữ DeerFlow tập trung vào việc điều phối trong khi định tuyến lưu lượng mô hình qua một lớp API chuyên dụng. Khung tác nhân quyết định công việc cần làm. Lớp định tuyến giúp quyết định đường dẫn mô hình nào nên xử lý từng loại yêu cầu.
Đối với mẫu rộng hơn trên các ngăn xếp tác nhân, hãy xem hướng dẫn của ShareAI về kết nối các khung tác nhân AI với một API.
Vị Trí Của ShareAI Trong Một Ngăn Xếp DeerFlow
ShareAI cung cấp cho các nhóm một đường dẫn API duy nhất để truy cập mô hình trên toàn bộ thị trường. Các nhà phát triển có thể bắt đầu với Tham khảo API, so sánh các tùy chọn có sẵn trong Thị Trường Mô Hình, và định tuyến việc sử dụng AI mà không cần biến mỗi thay đổi mô hình hoặc nhà cung cấp thành việc viết lại ứng dụng.
Đối với một ứng dụng DeerFlow, điều đó có thể hỗ trợ một số mục tiêu thực tế:
- Sử dụng các mô hình mạnh hơn cho lập kế hoạch, lý luận phức tạp, hoặc các bước nặng về mã.
- Sử dụng các mô hình nhanh hơn hoặc chi phí thấp hơn cho các nhiệm vụ tóm tắt, trích xuất, phân loại và dọn dẹp.
- Giữ khả năng hiển thị việc sử dụng gần hơn với ứng dụng, khách hàng, không gian làm việc, hoặc tính năng đã tạo ra lưu lượng truy cập.
- Chuyển đổi đường dẫn mô hình mà không cần xây dựng lại sản phẩm đại lý xung quanh một tài khoản nhà cung cấp.
- Thêm khả năng chuyển đổi dự phòng cho các vòng lặp đại lý nên tiếp tục ngay cả khi một đường dẫn mô hình ưu tiên không khả dụng.
Điều này đặc biệt phù hợp khi DeerFlow được nhúng trong một sản phẩm, dự án mã nguồn mở, quy trình làm việc của khách hàng, hoặc công cụ tự lưu trữ nơi việc sử dụng AI thay đổi nhiều theo người dùng.
Kiếm tiền từ Người xây dựng cho Ứng dụng DeerFlow
Nhiều dự án đại lý bắt đầu như các thử nghiệm hoặc công cụ nội bộ. Vấn đề chi phí xuất hiện sau đó, khi một số người dùng nặng chạy các nhiệm vụ dài, tạo ra các cửa sổ ngữ cảnh lớn, hoặc kích hoạt các cuộc gọi công cụ lặp lại. Giá cố định có thể che giấu những chi phí đó cho đến khi lợi nhuận bắt đầu bị rò rỉ.
Mô hình Người xây dựng của ShareAI được thiết kế cho các nhóm đã sở hữu hoặc duy trì một ứng dụng bên ngoài ShareAI. Người xây dựng kết nối lưu lượng suy luận AI từ ứng dụng đó đến ShareAI, cấu hình một khoản phụ phí hoặc lợi nhuận, và cho phép khách hàng cuối trả tiền trực tiếp cho ShareAI cho việc sử dụng AI được định tuyến. Sau đó, ShareAI trả tiền cho Người xây dựng hàng tháng dựa trên thu nhập được tạo ra từ lưu lượng đó.
Đối với các nhóm DeerFlow, điều đó có thể làm cho việc sử dụng đại lý dễ dàng định giá hơn dựa trên công việc thực tế. Thay vì tính phí mỗi khách hàng cùng một số tiền cho hoạt động AI không thể đoán trước, Người xây dựng có thể gắn việc sử dụng được định tuyến với các quy trình làm việc tạo ra chi phí và giá trị: các lần chạy nghiên cứu, nhiệm vụ mã hóa, xử lý tài liệu, tự động hóa nội bộ, điều tra hỗ trợ, hoặc sản xuất nội dung.
Sự khác biệt quan trọng là việc trả tiền cho Người xây dựng không giống như phần thưởng cho Nhà cung cấp. Một Người xây dựng kiếm tiền từ lưu lượng ứng dụng họ định tuyến qua ShareAI. Một Nhà cung cấp kiếm tiền bằng cách đóng góp năng lực tính toán đủ điều kiện vào mạng ShareAI. Một người bảo trì DeerFlow, nhóm SaaS, hoặc đại lý thường hoạt động như một Người xây dựng khi doanh thu đến từ việc sử dụng ứng dụng của họ.
Kế hoạch định tuyến thực tế cho các nhóm DeerFlow
Nếu bạn đang đánh giá DeerFlow cho một sản phẩm hoặc quy trình làm việc thực tế, hãy bắt đầu với các quy tắc định tuyến trước khi mức sử dụng tăng lên. Mục tiêu không phải là thiết kế quá phức tạp phiên bản đầu tiên. Mục tiêu là tránh việc mã hóa cứng các quyết định về chi phí, độ tin cậy và kiếm tiền vào những nơi sẽ khó thay đổi sau này.
- Lập bản đồ các bước của tác nhân. Tách biệt lập kế hoạch, nghiên cứu, mã hóa, tóm tắt, trích xuất, xác thực và tạo phản hồi cuối cùng.
- Gán yêu cầu mô hình. Quyết định bước nào cần chất lượng lý luận, sức mạnh mã hóa, tốc độ, chi phí thấp hoặc hỗ trợ đa phương thức.
- Đặt các đường dẫn dự phòng. Chọn điều gì xảy ra khi một mô hình ưu tiên chậm, không khả dụng hoặc quá đắt cho nhiệm vụ hiện tại.
- Theo dõi mức sử dụng theo khách hàng hoặc không gian làm việc. Các tác nhân chạy lâu dài nên được đo lường tại nơi giá trị kinh doanh được tạo ra, không chỉ ở cấp độ tài khoản nhà cung cấp.
- Thêm kiếm tiền từ Builder khi tác nhân trở thành một phần của ứng dụng trả phí, dự án mã nguồn mở, sản phẩm của cơ quan hoặc sản phẩm tự lưu trữ.
DeerFlow’s tài liệu là nơi phù hợp để hiểu về thời gian chạy, cấu hình và các tính năng của tác nhân. ShareAI trở nên liên quan khi lưu lượng mô hình đằng sau thời gian chạy đó cần truy cập thị trường, kiểm soát mức sử dụng, linh hoạt định tuyến hoặc kiếm tiền từ Builder.
Ai nên cân nhắc thiết lập này
Một lớp định tuyến hỗ trợ ShareAI có thể hợp lý cho những người duy trì mã nguồn mở muốn giữ cho dự án khả dụng trong khi định giá riêng biệt cho việc sử dụng AI nặng. Nó cũng phù hợp với các nhóm tự lưu trữ mà khách hàng có khối lượng suy luận rất khác nhau giữa các triển khai.
Các cơ quan có thể sử dụng mô hình tương tự khi họ cung cấp quy trình làm việc của tác nhân cho khách hàng và muốn doanh thu liên tục gắn liền với việc sử dụng AI thực tế sau khi ra mắt. Các nhóm SaaS có thể sử dụng nó khi DeerFlow cung cấp một tính năng tác nhân cao cấp và chi phí nên theo sự chấp nhận của khách hàng thay vì được hấp thụ vào một kế hoạch cố định.
Điểm chung là kiểm soát. DeerFlow giúp điều phối công việc. ShareAI có thể giúp định tuyến, đo lường và kiếm tiền từ việc sử dụng mô hình đằng sau công việc đó.
Câu hỏi thường gặp
DeerFlow là gì?
DeerFlow là một khung tác nhân mã nguồn mở cho các nhiệm vụ AI dài hạn. Nó tập trung vào các mẫu điều phối như các tác nhân phụ, bộ nhớ, công cụ, thực thi trong môi trường sandbox, kỹ năng và quy trình làm việc đa mô hình.
ShareAI có phải là một lựa chọn thay thế cho DeerFlow không?
Không. DeerFlow là một khung tác nhân hoặc hệ thống điều khiển. ShareAI là một thị trường AI và lớp API. Một nhóm có thể xây dựng hoặc chạy ứng dụng DeerFlow bên ngoài ShareAI và định tuyến việc sử dụng mô hình của ứng dụng thông qua ShareAI.
Tại sao lại định tuyến các cuộc gọi mô hình DeerFlow qua một API?
Một API giúp giữ việc truy cập mô hình, dự phòng, khả năng hiển thị sử dụng và chuyển đổi nhà cung cấp gần hơn với kiến trúc ứng dụng. Điều này quan trọng khi một vòng lặp tác nhân tạo ra nhiều cuộc gọi qua lập kế hoạch, công cụ, thử lại và câu trả lời cuối cùng.
DeerFlow có thể sử dụng nhiều mô hình không?
Có. DeerFlow được thiết kế để sử dụng nhiều mô hình, và tài liệu của nó mô tả hỗ trợ cấu hình mô hình tương thích với OpenAI. Các nhóm vẫn nên kiểm tra từng đường dẫn mô hình với các nhiệm vụ của riêng họ trước khi định tuyến lưu lượng sản xuất.
ShareAI có thể giúp kiểm soát chi phí DeerFlow như thế nào?
ShareAI giúp bằng cách cung cấp cho các nhóm một thị trường/lớp API nơi việc sử dụng mô hình được định tuyến có thể được theo dõi và kiểm soát một cách có chủ đích hơn. Lợi ích thực tế là sự tách biệt mạnh mẽ hơn giữa logic tác nhân và quyết định truy cập mô hình.
ShareAI có lưu trữ hoặc xây dựng các ứng dụng DeerFlow không?
Không. ShareAI không phải là trình xây dựng ứng dụng, nền tảng lưu trữ, khung, CMS, hoặc trình xây dựng quy trình làm việc. Ứng dụng DeerFlow vẫn được xây dựng, lưu trữ và duy trì bởi nhóm của chính nó. ShareAI xử lý việc sử dụng AI được định tuyến, thanh toán, phụ phí và logic thanh toán khi được cấu hình theo cách đó.
Khi nào việc kiếm tiền từ Builder có ý nghĩa đối với một ứng dụng tác nhân?
Nó có ý nghĩa khi chủ sở hữu ứng dụng muốn chi phí AI và lợi nhuận theo sát việc sử dụng thực tế. Các tác nhân nghiên cứu dài hạn, tác nhân mã hóa, tác nhân tài liệu và tác nhân hỗ trợ có thể tạo ra lưu lượng rất không đồng đều giữa người dùng hoặc khách hàng.
Làm thế nào để khoản thanh toán của Builder khác với phần thưởng của Provider?
Builder kiếm tiền từ lưu lượng AI được gửi bởi một ứng dụng mà họ sở hữu hoặc duy trì, bao gồm lợi nhuận hoặc phụ phí được cấu hình. Provider kiếm tiền bằng cách đóng góp năng lực tính toán đủ điều kiện vào mạng ShareAI. Đây là các vai trò liên quan, nhưng không giống nhau.
Điều này có hữu ích cho các dự án DeerFlow mã nguồn mở không?
Có, khi người duy trì muốn giữ dự án cốt lõi mở trong khi cung cấp cho người dùng nặng một cách thanh toán dựa trên việc sử dụng cho suy luận AI được định tuyến. Điều này có thể giảm áp lực tài trợ tất cả việc sử dụng mô hình thông qua quyên góp, tài trợ hoặc đăng ký cố định.
Điều này có hữu ích cho các cơ quan xây dựng các tác nhân AI không?
Có. Một cơ quan có thể xây dựng trải nghiệm được hỗ trợ bởi DeerFlow cho khách hàng bên ngoài ShareAI, sau đó định tuyến việc sử dụng AI của khách hàng thông qua ShareAI và cấu hình một mức lợi nhuận. Thanh toán hàng tháng phụ thuộc vào việc sử dụng thực tế được định tuyến, không phải trên một khoản giữ chân được đảm bảo.
Các nhóm nên theo dõi điều gì trước khi mở rộng DeerFlow?
Theo dõi số lần gọi mỗi nhiệm vụ, số lượng token mỗi bước, tỷ lệ thử lại, độ trễ của mô hình, kích thước đầu ra của công cụ, tần suất dự phòng và mức sử dụng theo khách hàng hoặc không gian làm việc. Những tín hiệu này giúp các nhóm quyết định nơi các mô hình rẻ hơn, nhanh hơn hoặc mạnh hơn thuộc về.
Các nhóm DeerFlow có thể sử dụng ShareAI mà không cần kiếm tiền không?
Có. Một nhóm có thể sử dụng ShareAI để truy cập và định tuyến mô hình mà không cần thêm ngay lớp kiếm tiền của Builder. Lớp kiếm tiền trở nên quan trọng hơn khi ứng dụng tác nhân có khách hàng, triển khai cho khách hàng hoặc sử dụng bên ngoài nhiều.