AI एजंट्सना निकामी करणाऱ्या ७ चुका

तुमचा AI एजंट टेस्टिंगमध्ये उत्तम काम करतो. तो वेगवान आणि अचूक आहे. मग तुम्ही तो डिप्लॉय करता. आणि सर्व काही निकामी होते. युजर्स टाइमआउट आणि एरर्सची तक्रार करतात.

लवचिक (resilient) AI एजंट्स तयार करण्यासाठी केवळ चांगल्या कोडची गरज नसते. तुम्हाला प्रोडक्शनमधील गुंतागुंतीच्या वास्तवाचा सामना करावा लागतो.

अधिक चांगले सिस्टम्स तयार करण्यासाठी या सात चुका टाळा:

  1. बाह्य API फेल्युअरकडे दुर्लक्ष करणे टाइमआउट किंवा रेट लिमिट्समुळे नेटवर्क रिक्वेस्ट फेल होतात.
  1. फेल्युअरला 'binary' (हो किंवा नाही) मानणे अनेक डेव्हलपर्सना वाटते की सिस्टम एकतर काम करते किंवा करत नाही. प्रत्यक्षात, सिस्टमचे काही भाग फेल होतात तर इतर भाग सक्रिय राहतात.
  1. किमान लॉगिंग (Minimal logging) जे दिसत नाही, ते तुम्ही सुधारू शकत नाही.
  1. फक्त "happy paths" टेस्ट करणे जर तुम्ही फक्त यशाची चाचणी घेतली, तर तुमच्या एजंटला दबावाखाली (stress) अपयश येईल.
  1. एजंटची स्टेट (state) गमावणे क्रॅश झाल्यामुळे सर्व प्रगती (progress) नष्ट होऊ नये.
  1. कॉन्फिगरेशन्स हार्डकोड करणे टाइमआउट किंवा API एंडपॉइंट्स बदलण्यासाठी पुन्हा डिप्लॉयमेंटची गरज भासू नये.
  1. सामान्य एरर हँडलिंग (Generic error handling) व्हॅलिडेशन एरर आणि नेटवर्क टाइमआउट यांवर वेगळ्या पद्धतीने प्रक्रिया करणे आवश्यक आहे.

लवचिकता (Resilience) म्हणजे वास्तवाचा अंदाज घेणे होय. तुमच्या सध्याच्या एजंट्सचे या त्रुटींच्या आधारे ऑडिट करून सुरुवात करा.

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