ساختن عاملهای هوش مصنوعی تابآور
عاملهای هوش مصنوعی اغلب در محیط عملیاتی با شکست مواجه میشوند. محیطهای توسعه بینقص هستند، اما دنیای واقعی اینطور نیست. شما با تایماوتهای شبکه، محدودیتهای API و دادههای نامعتبر روبرو خواهید شد. عاملهای شما باید بتوانند بدون از کار افتادن، این مشکلات را مدیریت کنند.
از این پنج الگو برای ساخت عاملهای بهتر استفاده کنید:
عقبنشینی نمایی همراه با جیتر (Exponential Backoff with Jitter) فراخوانیهای API را بلافاصله دوباره امتحان نکنید؛ این کار باعث فشار بیش از حد به سرویسها میشود. از تأخیری استفاده کنید که با هر بار شکست، افزایش یابد. یک مقدار زمانی تصادفی کوچک نیز به هر تأخیر اضافه کنید. این کار از برخورد همزمان تعداد زیادی از عاملها به یک سرویس در یک لحظه خاص جلوگیری میکند.
قطعکنندهها (Circuit Breakers) اگر یک سرویس مکرراً با شکست مواجه شد، فراخوانی آن را متوقف کنید. این کار به سرویس فرصت میدهد تا بازیابی شود. عامل شما با نادیده گرفتن بخش خراب به جای گیر کردن در یک حلقه، به فعالیت خود ادامه میدهد.
کاهش تدریجی عملکرد (Graceful Degradation) همیشه یک برنامه جایگزین (Plan B) داشته باشید. اگر LLM اصلی شما از کار افتاد، یک پاسخ ذخیرهشده (cached) را امتحان کنید. اگر آن هم شکست خورد، از یک پاسخ قالببندیشده (template) استفاده کنید. این کار تضمین میکند که کاربر حتی در زمان خرابی سیستم، پاسخ خود را دریافت کند.
مدیریت وضعیت (State Management) وظایف طولانیمدت باید در برابر خرابیها مقاوم باشند. پیشرفت کار خود را بهطور مکرر ذخیره کنید. اگر عامل دوباره راهاندازی شد، باید آخرین وضعیت ذخیرهشده را بخواند و از همان جایی که متوقف شده بود، ادامه دهد.
پایش مداوم (Continuous Monitoring) معیارهای خود را دنبال کنید. شما باید تعداد درخواستها، نرخ شکست و زمان پاسخدهی را بدانید. چیزی را که اندازهگیری نمیکنید، نمیتوانید اصلاح کنید.
عاملهای خود را با این لایههای دفاعی بسازید. این کار سیستمهای شما را برای کاربران واقعی آماده میکند.
Source: https://dev.to/jasperstewart/building-resilient-ai-agents-a-step-by-step-implementation-guide-59mm
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi