𝟳 𝗖𝗿𝗶𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗧𝗵𝗮𝘁 𝗕𝗿𝗲𝗮𝗸 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀

तुमचा AI एजंट टेस्टिंगमध्ये उत्तम काम करतो. तो वेगवान आणि अचूक आहे. मग तुम्ही तो प्रोडक्शनमध्ये तैनात (deploy) करता. अचानक, वापरकर्ते टाइमआउट आणि त्रुटींची (errors) तक्रार करू लागतात.

लवचिक (resilient) AI एजंट्स तयार करण्यासाठी केवळ चांगल्या कोडची गरज नसते. तुम्हाला प्रोडक्शनमधील गुंतागुंतीच्या वास्तवासाठी तयार राहावे लागेल.

AI एजंट्सना निकामी करणाऱ्या ७ चुका आणि त्या कशा सुधाराव्या, ते खाली दिले आहे.

  1. बाह्य API फेल्युअरकडे दुर्लक्ष करणे डेव्हलपर्स अनेकदा असे मानतात की API कॉल्स नेहमीच यशस्वी होतील. पण तसे नसते. टाइमआउट किंवा रेट लिमिट्समुळे (rate limits) नेटवर्क रिक्वेस्ट फेल होऊ शकतात.
  1. फेल्युअरला केवळ 'हो किंवा नाही' (Binary) समजणे अनेक डेव्हलपर्सना असे वाटते की सिस्टम एकतर काम करते किंवा ती फेल होते. प्रत्यक्षात, सिस्टमचे काही भाग फेल होऊ शकतात तर इतर भाग ऑनलाइन राहू शकतात.
  1. कमकुवत लॉगिंग आणि व्हिजिबिलिटी (Visibility) जर तुमच्याकडे किमान लॉग्स असतील, तर आउटेज (outage) दरम्यान तुम्हाला काहीच समजणार नाही. जे दिसत नाही, ते तुम्ही दुरुस्त करू शकत नाही.
  1. केवळ 'हॅपी पाथ्स' (Happy Paths) टेस्ट करणे जर तुम्ही फक्त यशस्वी रन (successful runs) टेस्ट करत असाल, तर तुमचा एजंट ताण (stress) सहन करून सावरू शकणार नाही.
  1. एजंटची स्टेट (State) गमावणे जर एखादा एजंट त्याची प्रगती (progress) सेव्ह न करता क्रॅश झाला, तर तो सर्व कॉन्टेक्स्ट (context) गमावतो.
  1. कॉन्फिगरेशन्स हार्डकोड करणे टाइमआउट्स आणि API एंडपॉइंट्स थेट कोडमध्ये टाकल्यामुळे अपडेट्स करणे संथ होते.
  1. सामान्य एरर हँडलिंग (Generic Error Handling) प्रत्येक एररसाठी एकच उपाय वापरणे ही चूक आहे. व्हॅलिडेशन एररसाठी नेटवर्क टाइमआउटपेक्षा वेगळ्या प्रतिसादाची (response) गरज असते.

स्थितीस्थापकता म्हणजे वास्तव परिस्थितीचा अंदाज घेणारा कोड लिहिणे होय. तुमच्या सध्याच्या एजंट्सची या सात त्रुटींच्या संदर्भात तपासणी करून सुरुवात करा.

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