AI वर्कफ़्लो, ई-कॉमर्स और एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन

AI डेवलपमेंट अब साधारण प्रॉम्प्ट्स से जटिल सिस्टम की ओर बढ़ रहा है। इस सप्ताह, हम AI बनाने और उसे मैनेज करने के तरीके में होने वाले तीन बड़े बदलावों पर नज़र डालेंगे।

  1. लचीले LLM सिस्टम बनाना

केवल एक AI प्रोवाइडर पर निर्भर रहना जोखिम भरा है। API लिमिट्स और डाउनटाइम जैसी समस्याएं आ सकती हैं। अपने ऐप को सुचारू रूप से चलाने के लिए आपको एक फॉलबैक (fallback) सिस्टम की आवश्यकता होती है।

एक डेवलपर ने तीन अलग-अलग LLM प्रोवाइडर्स का उपयोग करके एक सिस्टम बनाया है। यदि एक API विफल हो जाता है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से अगले पर स्विच हो जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि आपके उपयोगकर्ताओं को कभी एरर न दिखे। आपको इनके लिए योजना बनानी होगी:

  1. एजेंटिक ई-कॉमर्स (Agentic E-commerce)

पारंपरिक ऑनलाइन स्टोर स्टैटिक फिल्टर्स का उपयोग करते हैं। एक नया दृष्टिकोण खरीदारी के अनुभव को गतिशील बनाने के लिए AI एजेंटों का उपयोग करता है।

Turbo Start Aisle प्रोजेक्ट लोगों के खरीदारी करने के तरीके को बदलने के लिए Shopify और Sanity का उपयोग करता है। कैटेगरीज़ पर क्लिक करने के बजाय, उपयोगकर्ता एक एजेंट से बात करते हैं। एजेंट बातचीत के आधार पर रीयल-टाइम में UI बनाता है और प्रोडक्ट्स ढूँढता है। यह ई-कॉमर्स को स्टैटिक पेजों से हटाकर इंटरैक्टिव यात्राओं में बदल देता है।

  1. पैरेलल AI एजेंटों को मैनेज करना

GitHub ने एक नया Copilot Desktop ऐप रिलीज़ किया है। यह केवल कोड सुझाने वाला टूल नहीं है। यह कई एजेंटों के लिए एक हब के रूप में कार्य करता है।

अब आप विभिन्न कार्यों को संभालने के लिए एक साथ कई एजेंट चला सकते हैं। एक एजेंट कोड लिखता है, जबकि दूसरा टेस्ट लिखता है या डिबग करता है। यह आपको एक ही इंटरफ़ेस से जटिल वर्कफ़्लो को मैनेज करने की अनुमति देता है।

मुख्य बातों का सारांश:

पूरा पोस्ट: https://dev.to/soytuber/llm-fallback-in-production-agentic-ecommerce-and-github-copilot-for-parallel-agents-1pap

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