תהליכי עבודה של AI, מסחר אלקטרוני ותזמור סוכנים
פיתוח AI עובר מ-prompts פשוטים למערכות מורכבות. השבוע, אנחנו בוחנים שלושה שינויים משמעותיים באופן שבו בונים ומנהלים AI.
- בניית מערכות LLM עמידות
הסתמכות על ספק AI אחד היא מסוכנת. מגבלות API וזמני השבתה (downtime) הם חלק מהמציאות. אתם זקוקים למערכת fallback כדי לשמור על האפליקציה שלכם פעילה.
מפתח אחד בנה מערכת המשתמשת בשלושה ספקי LLM שונים. אם API אחד נכשל, המערכת עוברת אוטומטית לבא בתור. זה מבטיח שהמשתמשים שלכם לעולם לא יראו שגיאה. עליכם לתכנן עבור:
- ניהול מפתחות API מרובים.
- טיפול בפורמטים שונים של תגובות (responses).
- הגדרת לוגיקת retry חכמה.
- Agentic E-commerce
חנויות מקוונות מסורתיות משתמשות במסננים סטטיים. גישה חדשה משתמשת בסוכני AI כדי ליצור חווית קנייה דינמית.
פרויקט Turbo Start Aisle משתמש ב-Shopify וב-Sanity כדי לשנות את הדרך שבה אנשים קונים. במקום ללחוץ על קטגוריות, המשתמשים מדברים עם סוכן. הסוכן בונה את ה-UI ומוצא מוצרים בזמן אמת על בסיס השיחה. זה מעביר את המסחר האלקטרוני מדפים סטטיים למסעות אינטראקטיביים.
- ניהול סוכני AI במקביל
GitHub שחררה אפליקציית Copilot Desktop חדשה. היא יותר מסתם כלי להצעת קוד; היא משמשת כ-hub עבור מספר סוכנים.
כעת ניתן להריץ מספר סוכנים בו-זמנית כדי לטפל במשימות שונות. סוכן אחד כותב קוד בזמן שאחר כותב בדיקות (tests) או מבצע ניפוי שגיאות (debugs). זה מאפשר לכם לנהל תהליכי עבודה מורכבים מממשק אחד.
סיכום נקודות מפתח:
- השתמשו ב-fallbacks של מספר ספקים כדי למנוע downtime.
- השתמשו בסוכנים כדי להפוך ממשקי אינטרנט לדינמיים ושיחתיים.
- השתמשו ב-desktop hubs כדי לנהל מספר סוכני AI במקביל.
קהילת למידה אופציונלית: https://t.me/GyaanSetuAi