𝟳 𝗔𝗜 𝗔𝗷𝗮𝗻𝗹𝗮𝗿ı𝗻ı 𝗕𝗼𝘇𝗮𝗻 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀
AI ajanınız test aşamasında çalışıyor. Hızlı ve doğru sonuçlar veriyor. Sonra onu yayına alıyorsunuz. Her şey çöküyor. Kullanıcılar zaman aşımı ve hatalar bildiriyor.
Dayanıklı AI ajanları inşa etmek, iyi bir koddan daha fazlasını gerektirir. Üretim ortamının (production) karmaşık gerçekliğiyle başa çıkmalısınız.
Daha iyi sistemler kurmak için bu yedi hatadan kaçının:
- Harici API hatalarını göz ardı etmek Ağ istekleri, zaman aşımı (timeout) veya hız sınırları (rate limits) nedeniyle başarısız olur.
- Tüm çağrıları try-catch blokları içine alın.
- Belirli zaman aşımı değerleri belirleyin.
- Üstel geri çekilme (exponential backoff) içeren yeniden deneme mantığı kullanın.
- Hata veren servisler için devre kesiciler (circuit breakers) kullanın.
- Hataları ikili (binary) olarak ele almak Birçok geliştirici, bir sistemin ya çalıştığını ya da çalışmadığını düşünür. Gerçekte ise sistemin bazı kısımları hata verirken diğerleri aktif kalmaya devam eder.
- Çok katmanlı geri dönüş (fallback) stratejileri oluşturun.
- Sistemin kısıtlı özelliklerle nasıl çalışacağını tanımlayın.
- Sistem kısıtlı/düşük performanslı (degraded) bir durumdayken kullanıcılara bilgi verin.
- Yetersiz günlükleme (logging) Göremediğiniz şeyi düzeltemezsiniz.
- Farklı seviyelerde günlük tutun: DEBUG, INFO, WARNING ve ERROR.
- Kullanıcı yolculuklarını izlemek için istek kimlikleri (request IDs) kullanın.
- Hata oranlarını ve yanıt sürelerini takip edin.
- Sistem anomalileri için uyarılar (alerts) kurun.
- Sadece "mutlu yolları" (happy paths) test etmek Eğer sadece başarı durumlarını test ederseniz, ajanınız stres altında başarısız olacaktır.
- Hataları test etmek için kaos mühendisliği (chaos engineering) kullanın.
- Testler sırasında bağımlılıkları kasten hata verecek şekilde ayarlayın.
- Ağ gecikmesini (latency) ve yavaş servisleri simüle edin.
- Hatalı/bozuk verilerle test yapın.
- Ajan durumunu (state) kaybetmek Çökmeler, tüm ilerlemenin kaybedilmesi anlamına gelmemelidir.
- Önemli dönüm noktalarında durumu kaydedin.
- Idempotent operasyonlar kullanın.
- Kesintiye uğrayan işe devam edebilmek için yeterli bağlamı (context) saklayın.
- Yapılandırmaları kodun içine gömmek (hardcoding) Zaman aşımı sürelerini veya API uç noktalarını (endpoints) değiştirmek yeniden dağıtım (redeployment) gerektirmemelidir.
- Tüm ayarlar için ortam değişkenleri (environment variables) kullanın.
- Eşik değerlerini kod değişikliği yapmadan ayarlanabilir hale getirin.
- Yeni davranışlar için özellik bayrakları (feature flags) kullanın.
- Genel hata yönetimi Bir doğrulama hatası, bir ağ zaman aşımından farklı bir yaklaşım gerektirir.
- Yeniden denenebilir hataları kalıcı hatalardan ayırın.
- Hız sınırları gibi geçici sorunları yeniden deneyin.
- Kimlik doğrulama hataları gibi kalıcı sorunları yeniden denemeyin.
Dayanıklılık, gerçekliği öngörmekle ilgilidir. Mevcut ajanlarınızı bu tuzaklara karşı denetleyerek işe başlayın.
İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi