AIChain Agent: منصوبہ بندی، عمل، غور و فکر
ایک Chain ایک طے شدہ راستے پر چلتی ہے۔ آپ پہلا قدم، دوسرا قدم اور تیسرا قدم خود طے کرتے ہیں۔ یہ تب کام کرتی ہے جب آپ کو اقدامات پہلے سے معلوم ہوں۔
لیکن حقیقی کام شاذ و نادر ہی قابلِ پیش گوئی ہوتے ہیں۔ کیا ہوگا اگر تلاش کا کوئی نتیجہ نہ نکلے؟ کیا ہوگا اگر ایک نتیجہ آپ کا پورا منصوبہ ہی بدل دے؟
یہ وہ جگہ ہے جہاں ایک Agent کام سنبھال لیتا ہے۔ ایک Agent منصوبہ بندی کرتا ہے، مشاہدہ کرتا ہے اور فیصلہ کرتا ہے۔ ایک Chain محض ایک اسکرپٹ ہے۔ ایک Agent سوچ رہا ہوتا ہے۔
اپنے کام کی بنیاد پر اپنا موڈ منتخب کریں:
Waterfall Mode: Agent کام شروع کرنے سے پہلے ایک مکمل منصوبہ تیار کرتا ہے۔ یہ اقدامات کو ترتیب سے چلاتا ہے۔ یہ کسی قدم کو دوبارہ دہرا سکتا ہے یا جلد رک سکتا ہے، لیکن یہ اصل منصوبے کو تبدیل نہیں کر سکتا۔ اسے "تلاش کریں، پھر خلاصہ کریں" جیسے قابلِ پیش گوئی کاموں کے لیے استعمال کریں۔
Agile Mode: Agent ہر قدم کے نتیجے کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ موقع پر ہی باقی ماندہ منصوبے کو دوبارہ لکھ سکتا ہے۔ اگر تلاش سے کوئی نئی معلومات سامنے آتی ہیں، تو یہ نئے اقدامات شامل کر دیتا ہے۔ اگر کوئی کام وقت سے پہلے مکمل ہو جائے، تو یہ باقی مراحل کو چھوڑ دیتا ہے۔ اسے غیر متوقع کاموں کے لیے استعمال کریں۔
اخراجات کو کم رکھنے اور لوپس (loops) سے بچنے کے لیے، ہمیشہ max_steps کی حد مقرر کریں۔ حد کے بغیر ایک Agent آپ کا بجٹ ختم کر دے گا یا کریش ہونے تک چلتا رہے گا۔
آپ executors کا استعمال کرتے ہوئے اخراجات کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ استدلال (reasoning) کے لیے ایک اعلیٰ معیار کے ماڈل کو اپنے orchestrator کے طور پر استعمال کریں۔ سادہ ٹول کالز (tool calls) کے لیے ایک سستے اور تیز رفتار ماڈل کو executor کے طور پر استعمال کریں۔
پیروی کرنے کے لیے ایک سادہ اصول:
- اگر آپ ورک فلو (workflow) کو وائٹ بورڈ پر بنا سکتے ہیں، تو Chain استعمال کریں۔
- اگر آپ کو مختلف راستوں کے درمیان "یہ اس بات پر منحصر ہے" والے تیر (arrows) بنانے کی ضرورت ہے، تو Agent استعمال کریں۔
Source: https://dev.to/yait/aichain-agent-plan-act-reflect-2n71
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi