Google ਨੇ TypeScript ਅਤੇ Go ਲਈ ਆਪਣੇ Genkit Agents API ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ "detached turns" ਅਤੇ "human-in-the-loop" ਗਾਰਡਰੇਲ (guardrail) ਜੋੜੇ ਗਏ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਗ੍ਰੇਡ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਸਕੇ।

ਨਵਾਂ API ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ

ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਤੈਅ (deploy) ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਦੋ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਜੋ ਪੂਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ। "Detached turns" ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਰੋਕੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਕਾਰਵਾਈ 'ਤੇ ਕੰਮ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ human-in-the-loop ਵਿਕਲਪ ਏਜੰਟ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਨੂਅਲ ਰਿਵਿਊ (manual review) ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਹ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।

ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਦਾ ਸਫ਼ਰ

ਇਸ ਸਾਲ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੇ ਕਨਵਰਸੇਸ਼ਨਲ AI ਲਈ ਪਲੱਗ-ਐਂਡ-ਪਲੇਅ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਸੀ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਸਟਮ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕੋਡ (custom orchestration code) ਲਿਖਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੇ ਸਨ। Google ਦਾ Genkit ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ SDK ਨਾਲ ਉਸ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਿਕਵੈਸਟ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਸਟੇਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਦੇ ਬੋਰੀਅਰ (boilerplate) ਕੰਮ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਫੀਚਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ

  • Detached turns: ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ API ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ, ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਚੇਨ ਚਲਾਉਣ ਦੀ, ਜਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਇਨਪੁੱਟ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨੂੰ ਸੌਂਪ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਵਰਕਫਲੋ ਇੱਕ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ (placeholder) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਰੁਕਾਵਟ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਗਲੇ ਕੰਮਾਂ (downstream tasks) ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਸੀ।
  • Human-in-the-loop: ਏਜੰਟ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ—ਮੰਨ ਲਓ, ਲੋਨ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣਾ ਜਾਂ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ—ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਰਿਵਿਊਅਰ ਲਈ UI ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਰਿਵਿਊਅਰ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੋਧ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਰੱਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਛੱਡੇ ਬਿਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਲ (safety net) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਉੱਭਰਦੇ ਹੋਏ ਪੂਰਕ ਟੂਲਸ

Genkit ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਅਜਿਹੇ ਯੂਟੀਲਿਟੀਜ਼ ਲਾਂਚ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ (debugging) ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਅਕਸਰ AI ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

  • ORA: ਇੱਕ Go-ਅਧਾਰਤ ਟਾਸਕ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟਰ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਬਾਈਨਰੀ ਵਜੋਂ ਪੈਕੇਜ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਡੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਸਬ-ਟਾਸਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਉਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੇ ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਭੇਜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਖਰਚੇ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
  • Python AI error explainer: ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਜੋ ਸਟੈਕ ਟ੍ਰੇਸ (stack traces) ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੌਗਸ (logs) ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਾਰ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਕੱਚੇ ਐਰਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ, ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਕੌਣ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਚਿੰਤਤ ਹੈ

ਅੱਗੇ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ

ਜੇਕਰ ਇਹ ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਆਪਣੇ ਵਾਅਦਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਚੈਟਬੋਟਾਂ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕੰਪੋਨੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜ ਕਰਨ, ਰੁਕਣ ਅਤੇ ਮਦਦ ਮੰਗਣ ਲਈ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।