ది అవుటర్ ఏజెంట్ లూప్: 2026లో AI వ్యవస్థలను నిర్మించడం
సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ మారుతోంది.
అత్యంత ఉత్పాదకత కలిగిన ఇంజనీర్లు ఇకపై మోడళ్లను మాన్యువల్గా ప్రాంప్ట్ చేయరు. వారు తమ కోసం మోడళ్లను ప్రాంప్ట్ చేసే వ్యవస్థలను రూపొందిస్తారు. వారు హార్నెస్ (harnesses) నిర్మిస్తారు. వారు లూప్లను (loops) రాస్తారు.
ప్రొడక్షన్ AIని నిర్మించడానికి, మీరు రెండు లూప్ల మధ్య తేడాను అర్థం చేసుకోవాలి:
ది ఇన్నర్ లూప్ (The Inner Loop)
ఇది మోడల్ కాంటెక్స్ట్ (context) లోపల ఉంటుంది. LLM ఒక టూల్ను పిలుస్తుంది, ఫలితాన్ని పొందుతుంది మరియు అది పూర్తయిందని భావించే వరకు మళ్ళీ మళ్ళీ చేస్తుంది. ఇది శక్తివంతమైనది, కానీ కాంటెక్స్ట్ విండోస్ మరియు అటెన్షన్ డ్రిఫ్ట్ (attention drift) వల్ల పరిమితం చేయబడుతుంది.
ది అవుటర్ లూప్ (The Outer Loop)
ఇది హార్నెస్. ఇది మోడల్ కాంటెక్స్ట్ వెలుపల ఉంటుంది. LLMని చుట్టుముట్టడానికి (wrap) మీరు రాసే కోడ్ ఇది. పని బాగుందో లేదో, మళ్ళీ ప్రయత్నించాలా లేదా మనిషి జోక్యం చేసుకోవాలా అనేది ఇది నిర్ణయిస్తుంది.
ప్రొడక్షన్-గ్రేడ్ అవుటర్ లూప్కు ఈ ఆరు అంశాలు అవసరం:
- టాస్క్ క్యూలు (Task Queues): పనిని నిర్వహించడానికి Redis లేదా SQS ఉపయోగించండి. ఇది టాస్క్లు క్రాష్ అయినప్పుడు కూడా పోకుండా చూస్తుంది మరియు రేట్ లిమిటింగ్ (rate limiting) కు అనుమతిస్తుంది.
- కాంటెక్స్ట్ బిల్డర్లు (Context Builders): ఇవి సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్ మరియు పరిమితులను (constraints) సిద్ధం చేస్తాయి. తప్పుడు కాంటెక్స్ట్ వల్ల తప్పుడు ఇటరేషన్లు (iterations) జరుగుతాయి.
- సెషన్ మేనేజ్మెంట్ (Session Management): ఇది సంభాషణ చరిత్రను ట్రాక్ చేస్తుంది, తద్వారా ఏజెంట్ తన ప్రదేశాన్ని కోల్పోదు.
- కంప్లీషన్ సిగ్నల్స్ (Completion Signals): ఎప్పుడు ఆపాలో తెలుసుకోవడానికి మీకు ఒక మార్గం కావాలి. మెకానికల్ టెస్ట్లు, JSON పార్సింగ్ లేదా LLM-as-judge ఉపయోగించండి.
- బడ్జెట్ ఎన్ఫోర్సర్లు (Budget Enforcers): డబ్బును వృథా చేసే అనంతమైన లూప్లను నివారించడానికి ఇటరేషన్లు మరియు టోకెన్లపై కఠినమైన పరిమితులను విధించండి.
- కమిట్టర్లు (Committers): ఇది ఫైనల్ అవుట్పుట్ను ఫైల్ లేదా పుల్ రిక్వెస్ట్కు (pull request) రాసే సరిహద్దు.
టెస్ట్లు గుర్తించలేని పనుల కోసం LLM-as-judgeని ఉపయోగించండి. మీ ఖరీదైన, రీజనింగ్ మోడల్ యొక్క అవుట్పుట్ను అంచనా వేయడానికి వేగవంతమైన, చౌకైన మోడల్ను ఉపయోగించండి. ఇది సమర్థవంతమైన కంప్యూట్ కేటాయింపు (compute allocation).
ఆర్కిటెక్చర్ డెట్ ట్రాప్ (architecture debt trap) పట్ల జాగ్రత్తగా ఉండండి.
LLMలు తరచుగా try/except బ్లాక్ల వంటి డిఫెన్సివ్ కోడ్ను జోడించడం ద్వారా లోపాలను సరిదిద్దడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. ఒక లూప్ చాలాసార్లు నడిస్తే, అది మీ కోడ్బేస్ను గందరగోళంగా ఉండే ఫాల్బ్యాక్లతో (fallbacks) నింపవచ్చు. దానికి బదులుగా, మూల కారణాన్ని (root cause) సరిదిద్దమని మరియు సిస్టమ్ ఇన్వేరియంట్లను (system invariants) నిర్వహించమని మీ ఏజెంట్కు సూచించండి.
లక్ష్యం గరిష్ట స్వయంప్రతిపత్తి (autonomy) కాదు. లక్ష్యం మనుషులు నిర్వహించగలిగే మరియు అర్థం చేసుకోగలిగే లూప్లను నిర్మించడం.
మీ లూప్లను ఉద్దేశపూర్వకంగా నిర్మించండి.
ఐచ్ఛిక అభ్యాస సమూహం: https://t.me/GyaanSetuAi