प्रत्येकजण AI Agents बनवत आहे. पण कोणीही Technical Debt बद्दल बोलत नाहीये.

बहुतेक डेव्हलपर्सना technical debt माहित असते. हा असा शॉर्टकट आहे जो तुम्ही आज घेता, पण तो उद्या समस्या निर्माण करतो. सहसा, हे कर्ज तुमच्या कोडमध्ये असते. ते विस्कळीत लॉजिक किंवा जुन्या (outdated) लायब्ररीजच्या स्वरूपात दिसते.

AI agents हे समीकरण बदलतात.

Agents एक नवीन प्रकारचा debt निर्माण करतात. हे केवळ तुमच्या कोडमध्ये नसते. ते तुमच्या prompts, तुमच्या memory layers आणि तुमच्या tool integrations मध्ये असते. हे कर्ज शांतपणे वाढत जाते.

खाली चार प्रकारचे agentic debt दिले आहेत ज्याकडे तुम्ही लक्ष दिले पाहिजे:

  1. Prompt Debt एक साधा दोन ओळींचा prompt अनेकदा ३०० ओळींच्या जाहीरनाम्यात (manifesto) रूपांतरित होतो. डेव्हलपर्स लहान चुका सुधारण्यासाठी सूचना (instructions) जोडत जातात. लवकरच, काही विशिष्ट शब्द तिथे का आहेत हे कोणालाच समजत नाही. जर तुम्हाला prompt बदलण्यास भीती वाटत असेल, तर तुमच्याकडे prompt debt आहे. यामुळे खर्च वाढतो आणि तुमची सिस्टीम मंदावते.

  2. Context Debt टीम्सना अनेकदा असे वाटते की जास्त डेटा म्हणजे चांगले रिझल्ट्स. ते संपूर्ण डेटाबेस आणि PDFs context window मध्ये भरून टाकतात. ही एक चूक आहे. डेटातील गोंधळ (noise) मुळे hallucinations आणि high latency निर्माण होते. हुशार सिस्टीम्स फक्त डेटा घेण्याऐवजी तो फिल्टर करतात.

  3. Evaluation Debt पारंपारिक कोडमध्ये स्पष्ट टेस्ट्स असतात. तुम्ही X इनपुट देता आणि Y ची अपेक्षा करता. Agents वेगळे आहेत. ते probabilistic असतात. ते एकाच प्रश्नाचे वेगवेगळे उत्तर देऊ शकतात. जर तुम्ही automated evaluation pipelines शिवाय agents लाँच केले, तर तुम्ही अंधारात काम करत आहात.

  4. Tool Debt एखाद्या agent ला तुमच्या कंपनीतील प्रत्येक API चा ॲक्सेस देणे धोकादायक आहे. यामुळे सुरक्षा धोके (security risks) आणि गुंतागुंतीचे फेल्युअर निर्माण होतात. जर एखाद्या agent कडे २५ टूल्स असतील पण तो फक्त पाचच वापरत असेल, तर ते उरलेले २० टूल्स म्हणजे निव्वळ debt आहे.

हे कसे सुधारावे:

  • Prompts कडे कोडप्रमाणे वागा. Version control आणि peer reviews वापरा.
  • तुमचा context नीट निवडा (curate करा). फक्त डेटा भरून टाकू नका. माहिती स्वच्छ ठेवण्यासाठी rerankers वापरा.
  • आधी evaluations तयार करा. नवीन फीचर्स जोडण्यापूर्वी test datasets तयार करा.
  • 'Least privilege' तत्त्वाचा वापर करा. Agents ला फक्त त्यांच्या कार्यासाठी आवश्यक असलेली टूल्सच द्या.

जे टीम्स यशस्वी होतील ते फक्त सर्वोत्तम demos बनवणार नाहीत. ते अशी सिस्टीम्स बनवतील जी स्थिर (stable) आणि देखभालीयोग्य (maintainable) असतील.

Source: https://dev.to/reetain_raina/everyone-is-building-ai-agents-nobody-is-talking-about-the-technical-debt-3ljm

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi