𝟳 𝗖𝗿𝗶𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗧𝗵𝗮𝘁 𝗕𝗿𝗲𝗮𝗸 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀

आपका AI एजेंट टेस्टिंग में सही काम करता है। यह तेज़ और सटीक है। फिर आप इसे प्रोडक्शन में तैनात (deploy) करते हैं। अचानक, उपयोगकर्ता टाइमआउट और त्रुटियों (errors) की रिपोर्ट करने लगते हैं।

लचीले (resilient) AI एजेंट्स बनाने के लिए केवल अच्छे कोड से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। आपको प्रोडक्शन की जटिल वास्तविकता के लिए तैयार रहना चाहिए।

यहाँ 7 गलतियाँ दी गई हैं जो AI एजेंट्स को विफल कर देती हैं और उन्हें ठीक करने के तरीके भी।

  1. बाहरी API विफलताओं को नज़रअंदाज़ करना डेवलपर्स अक्सर यह मान लेते हैं कि API कॉल्स हमेशा काम करेंगे। लेकिन ऐसा नहीं होता। नेटवर्क रिक्वेस्ट टाइमआउट या रेट लिमिट (rate limits) के कारण विफल हो जाती हैं।
  1. विफलताओं को बाइनरी (Binary) मानना कई डेवलपर्स सोचते हैं कि सिस्टम या तो काम करता है या विफल हो जाता है। वास्तव में, सिस्टम के कुछ हिस्से विफल हो जाते हैं जबकि अन्य ऑनलाइन रहते हैं।
  1. खराब लॉगिंग और विजिबिलिटी (Visibility) यदि आपके पास न्यूनतम लॉग्स हैं, तो आउटेज (outage) के दौरान आप अंधेरे में होंगे। आप उसे ठीक नहीं कर सकते जिसे आप देख नहीं सकते।
  1. केवल 'हैप्पी पाथ्स' (Happy Paths) का परीक्षण करना यदि आप केवल सफल रन का परीक्षण करते हैं, तो आपका एजेंट तनाव (stress) से उबर नहीं पाएगा।
  1. एजेंट स्टेट (Agent State) खो देना यदि कोई एजेंट अपनी प्रगति को सहेजे बिना क्रैश हो जाता है, तो वह सारा कॉन्टेक्स्ट (context) खो देता है।
  1. कॉन्फ़िगरेशन को हार्डकोड करना टाइमआउट और API एंडपॉइंट्स को सीधे अपने कोड में डालने से अपडेट धीमे हो जाते हैं।
  1. जेनेरिक एरर हैंडलिंग (Generic Error Handling) हर एरर के लिए एक ही समाधान का उपयोग करना एक गलती है। एक वैलिडेशन एरर (validation error) को नेटवर्क टाइमआउट की तुलना में अलग प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है।

लचीलापन (Resilience) का अर्थ है ऐसा कोड लिखना जो वास्तविकता का पूर्वानुमान लगा सके। अपने वर्तमान एजेंटों का इन सात कमियों के आधार पर ऑडिट करके शुरुआत करें।

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