۷ اشتباهی که عامل‌های هوش مصنوعی را از کار می‌اندازد

عامل هوش مصنوعی شما در مرحله تست خوب عمل می‌کند. سریع و دقیق است. سپس آن را مستقر (deploy) می‌کنید. همه چیز شکست می‌خورد. کاربران گزارش‌های مربوط به تایم‌اوت (timeout) و خطا می‌دهند.

ساخت عامل‌های هوش مصنوعی تاب‌آور (resilient) به چیزی فراتر از کدنویسی خوب نیاز دارد. شما باید با واقعیت‌های پیچیده محیط عملیاتی (production) مقابله کنید.

برای ساخت سیستم‌های بهتر، از این هفت اشتباه دوری کنید:

  1. نادیده گرفتن شکست‌های API خارجی درخواست‌های شبکه به دلیل تایم‌اوت یا محدودیت نرخ درخواست (rate limits) با شکست مواجه می‌شوند.
  1. برخورد با شکست‌ها به صورت صفر و یک (باینری) بسیاری از توسعه‌دهندگان فکر می‌کنند یک سیستم یا کار می‌کند یا نمی‌کند. در واقعیت، بخش‌هایی از یک سیستم اغلب دچار مشکل می‌شوند در حالی که بخش‌های دیگر فعال می‌مانند.
  1. ثبت لاگ (Logging) حداقلی چیزی را که نمی‌بینید، نمی‌توانید اصلاح کنید.
  1. تست کردن فقط «مسیرهای خوش‌بینانه» (happy paths) اگر فقط موفقیت را تست کنید، عامل شما تحت فشار با شکست مواجه خواهد شد.
  1. از دست دادن وضعیت (state) عامل کرش کردن نباید به معنای از دست رفتن تمام پیشرفت‌ها باشد.
  1. هاردکد کردن تنظیمات (Hardcoding configurations) تغییر مقادیر timeout یا آدرس‌های API نباید مستلزم بازنشر (redeployment) باشد.
  1. مدیریت خطای عمومی یک خطای اعتبارسنجی (validation error) به برخورد متفاوتی نسبت به یک تایم‌اوت شبکه نیاز دارد.

تاب‌آوری یعنی پیش‌بینی واقعیت. با بررسی عامل‌های فعلی خود در برابر این مشکلات شروع کنید.

Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/7-critical-mistakes-that-break-resilient-ai-agents-and-how-to-fix-them-3h83

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi