𝗔𝗺𝗯𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀: 7 தவறுகள் மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு தவிர்ப்பது

ஒரு ஏஜென்ட் (agent) ஒரே இரவில் கிளவுட் வளங்களுக்காக (cloud resources) $10,000 செலவழிக்கும் வரை, தன்னாட்சி அமைப்புகள் (Autonomous systems) கேட்பதற்கு மிகச்சிறப்பாகத் தோன்றும்.

ஏஜென்ட்களை வெறும் சாதாரண ஸ்கிரிப்ட்கள் (scripts) போலக் கருதும் போது குழுக்கள் பெரும்பாலும் தோல்வியடைகின்றன. ஏஜென்ட்கள் தாங்களாகவே முடிவுகளை எடுப்பதால், அவற்றுக்கு வெவ்வேறு விதிகள் தேவைப்படுகின்றன.

உங்கள் அமைப்புகளைப் பாதுகாப்பாக வைத்திருக்க இந்த 7 தவறுகளைத் தவிர்க்கவும்:

  1. பரந்த அனுமதிகள் (Broad permissions) ஒரு ஏஜென்ட்டிற்கு அதிக அதிகாரம் அளிப்பது குழப்பத்திற்கு வழிவகுக்கும். பணத்தைச் சேமிப்பதற்காக ஒரு ஏஜென்ட் ஸ்டேஜிங் சூழல்களை (staging environments) முடக்கிவிடக்கூடும்.
  • செயல்களுக்குத் தெளிவான அனுமதிப் பட்டியல்களைப் (allow-lists) பயன்படுத்தவும்.
  • செலவு வரம்புகளை நிர்ணயிக்கவும்.
  • பெரிய மாற்றங்களுக்கு மனிதர்களின் ஒப்புதலைப் பெறவும்.
  • 'read-only' அணுகலுடன் தொடங்கவும்.
  1. மோசமான லாகிங் (Poor logging) நீங்கள் முடிவுகளைப் பதிவு (log) செய்யவில்லை என்றால், பிழைகளைச் சரிசெய்ய முடியாது. ஒரு பிழை (bug) அல்லது தவறான தரவு காரணமாகத் தோல்வி ஏற்பட்டதா என்பதை உங்களால் அறிய முடியாது.
  • ஒவ்வொரு முடிவையும் முழுமையான சூழலுடன் பதிவு செய்யவும்.
  • நிகழ்நேர டேஷ்போர்டுகளைப் (real-time dashboards) பயன்படுத்தவும்.
  • நம்பிக்கைப் புள்ளிகளைப் (confidence scores) பதிவு செய்யவும்.
  • அசாதாரணமான செயல்களுக்கு எச்சரிக்கைகளை (alerts) அமைக்கவும்.
  1. முடிவில்லாத மறுமுயற்சிகள் (Infinite retries) ஒரு ஏஜென்ட் தோல்வியடைந்த ஒரு செயலை நூற்றுக்கணக்கான முறை முயற்சி செய்யலாம். இது உங்கள் சேவைகளை முடக்கும் லூப்களை (loops) உருவாக்கும்.
  • அதிகபட்ச மறுமுயற்சி எண்ணிக்கையை நிர்ணயிக்கவும்.
  • எக்ஸ்போனென்ஷியல் பேக்ஆஃப் (exponential backoff) முறையைப் பயன்படுத்தவும்.
  • தொடர்ச்சியான தோல்விகளுக்குப் பிறகு செயல்களை முடக்கவும்.
  • பிழை விகிதங்கள் அதிகரித்தால் ஏஜென்ட்டைத் தற்காலிகமாக நிறுத்தவும்.
  1. வரையறுக்கப்பட்ட பயிற்சித் தரவு (Limited training data) சாதாரணத் தரவுகளைக் கொண்டு மட்டும் பயிற்சி அளிப்பது, நெருக்கடியான காலங்களில் ஏஜென்ட்கள் தோல்வியடையச் செய்யும்.
  • பயிற்சியில் தோல்விச் சூழல்களையும் (failure scenarios) சேர்க்கவும்.
  • பிழைகளுடன் கூடிய உருவகப்படுத்துதல்களை (simulations) இயக்கவும்.
  • ஏஜென்ட் எப்போது உறுதியாக இல்லை என்பதைத் தெரிவிக்க அனுமதிக்கவும்.
  • புதிய மாடல்களை A/B testing மூலம் சோதிக்கவும்.
  1. பின்னூட்டச் சுழற்சிகள் (Feedback loops) ஒரு ஏஜென்ட்டின் செயல் சூழலை மாற்றுகிறது. இது ஏஜென்ட் நிலைகளுக்கு இடையே ஊசலாடவோ அல்லது மாறி மாறிச் செயல்படவோ (oscillate or flip-flop) காரணமாகலாம்.
  • செயல் மற்றும் விளைவுக்கு இடையிலான காலதாமதத்தைக் கணக்கில் கொள்ளவும்.
  • அளவை அதிகரிப்பதற்கும் (scaling up) குறைப்பதற்கும் (scaling down) வெவ்வேறு வரம்புகளைப் பயன்படுத்தவும்.
  • காலப்போக்கில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் கண்காணிக்கவும்.
  1. தெளிவற்ற இலக்குகள் (Vague goals) "செயல்திறனை மேம்படுத்து" (optimize performance) போன்ற இலக்குகள் மிகவும் பரந்தவை. ஒரு ஏஜென்ட் பழைய தரவைப் (stale data) பயன்படுத்துவதன் மூலம் வேகத்தை மேம்படுத்தலாம்.
  • துல்லியமான, அளவிடக்கூடிய இலக்குகளைப் பயன்படுத்தவும்.
  • பிழை விகிதங்கள் அல்லது தரவின் புதுப்பிப்புத் தன்மை (data freshness) போன்ற கட்டுப்பாடுகளை நிர்ணயிக்கவும்.
  • அளவீடுகளை (metrics) வணிக மதிப்பிற்கு ஏற்ப அமைக்கவும்.
  1. மாற்றுத் திட்டம் இல்லாமை (No fallback plan) ஏஜென்ட் செயலிழந்தால், உங்கள் செயல்பாடுகள் நின்றுவிடக்கூடாது.
  • ஏஜென்ட் இல்லாமலேயே இயங்கும் வகையில் அமைப்புகளை வடிவமைக்கவும்.
  • கைமுறை மாற்றுக்கட்டுப்பாடுகளை (manual fallback controls) உருவாக்கவும்.
  • ஏஜென்ட் தோல்விகளுக்கான ரன்புக்குகளை (runbooks) உருவாக்கவும்.
  • ஏஜென்ட்டின் ஆரோக்கியத்தை மற்ற சேவைகளைப் போலவே கண்காணிக்கவும்.

சிறிய எல்லைகளுடன் தொடங்கவும். சரிபார்ப்பு மூலம் நம்பிக்கையை வளர்க்கவும். ஒரு ஜூனியர் குழு உறுப்பினரை விட ஒரு ஏஜென்ட்டிற்கு ஒருபோதும் அதிக அதிகாரத்தை வழங்காதீர்கள்.

Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/ambient-agents-7-critical-mistakes-and-how-to-avoid-them-3p2g

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