Google ತನ್ನ TypeScript ಮತ್ತು Go ಗಾಗಿ Genkit Agents API ನ ಪ್ರಿವ್ಯೂ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದೆ, ಇದು ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್-ಗ್ರೇಡ್ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು “detached turns” ಮತ್ತು “human-in-the-loop” ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆ.

ಈ ಹೊಸ API ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ

AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವಾಗ (deploy) ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಎರಡು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ: ಇಡೀ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಹಾಗೂ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿನ ಕಷ್ಟಗಳು. “Detached turns” ಎಂಬ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಸುತ್ತಲಿನ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಏಜೆಂಟ್ ದೀರ್ಘವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಹಾಗೆಯೇ “human-in-the-loop” ಆಯ್ಕೆಯು ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಮೊದಲು ಮ್ಯಾನುಯಲ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇವೆರಡೂ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಡೌನ್‌ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತವೆ.

ಇಲ್ಲಿಗೆ ತಲುಪಲು ನಡೆದ ಹಾದಿ

ಈ ವರ್ಷದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳು ಕನ್ವರ್ಸೇಷನಲ್ AI ಗಾಗಿ ಪ್ಲಗ್-ಅಂಡ್-ಪ್ಲೇ ಘಟಕಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದವು, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕಸ್ಟಮ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವಂತೆ ಒತ್ತಾಯಿಸಿದವು. Google ನ Genkit ಆ ಅಗತ್ಯತೆಯನ್ನು ಒಂದು ಹೈಯರ್-ಲೆವೆಲ್ SDK ಮೂಲಕ ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ, ಇದು ರಿಕ್ವೆಸ್ಟ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್, ಸ್ಟೇಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್‌ನಂತಹ ಬೋರಿಲೇಪ್ (boilerplate) ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.

ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತವೆ

  • Detached turns: ಏಜೆಂಟ್ ಒಂದು ಬಾಹ್ಯ API ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕಾದಾಗ, ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಟೆಪ್ ರೀಸನಿಂಗ್ ಚೈನ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕಾದಾಗ ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಾಗಿ ಕಾಯಬೇಕಾದಾಗ, ಅದು ಕೆಲಸವನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಒಂದು ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಥಗಿತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು.
  • Human-in-the-loop: ಏಜೆಂಟ್‌ನ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು—ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಲವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವುದು—ಮ್ಯಾನುಯಲ್ ಪರಿಶೀಲಕರಿಗಾಗಿ ಒಂದು UI ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪರಿಶೀಲಕರು ಸಲಹೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು, ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಆಟೊಮೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಿಡದೆಯೇ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ಜಾಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿರುವ ಪೂರಕ ಪರಿಕರಗಳು

Genkit ಜೊತೆಗೆ, ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಸಮುದಾಯವು ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಉಪಯುಕ್ತತೆಗಳನ್ನು (utilities) ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಿದೆ, ಇವು AI ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುವ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿವೆ.

  • ORA: ಇದು ಸಿಂಗಲ್ ಬೈನರಿಯಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಲಾದ Go-ಆಧಾರಿತ ಟಾಸ್ಕ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ದೊಡ್ಡ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಉಪ-ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಿರುವ ಅತ್ಯಂತ ಅಗ್ಗದ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರೌಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ತಂಡಗಳು ಕ್ಲೌಡ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
  • Python AI error explainer: ಇದು ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗೊಂದಲಮಯ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆದು, ನಂತರ ಸರಳ ಭಾಷೆಯ ಸಾರಾಂಶ, ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರದ ಹಂತಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಒಂದು ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಕಚ್ಚಾ ಎರರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಇದು ಡೆವಲಪರ್ ಫೀಡ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಯಾರು ಗೆಲ್ಲುತ್ತಾರೆ, ಯಾರು ಚಿಂತಿಸುತ್ತಾರೆ

ಮುಂದೆ ಏನನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು

ಈ ಪ್ರಿವ್ಯೂ ತನ್ನ ಭರವಸೆಗಳನ್ನು ಈಡೇರಿಸಿದರೆ, AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಕೇವಲ ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಂದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ನಂಬಬಹುದಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು; ಅಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು, ವಿರಾಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಹಾಯ ಕೇಳಲು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ನಂಬಬಹುದು.