سب سے مقبول AI فریم ورک میں ایک مہلک خامی ہے

لوگ ہر چیز کو ایجنٹ (agent) کہتے ہیں۔

لوپ (loop) والا ایک اسکرپٹ ایجنٹ ہے۔ میموری والا ایک چیٹ بوٹ ایجنٹ ہے۔ یہ غلطی ناقص انجینئرنگ کا باعث بنتی ہے۔

ٹیمیں سادہ کاموں کے لیے پیچیدہ آرکیسٹریشن (orchestration) بنانے میں ہفتوں ضائع کر دیتی ہیں۔ آپ کو ایک سنگل پرامپٹ (prompt) کے لیے ایجنٹ کی ضرورت نہیں ہے۔

ایک ایجنٹ کا ایک مقصد ہونا چاہیے۔ اسے اپنے اگلے اقدامات کا فیصلہ خود کرنا چاہیے۔ اسے ناکامیوں کو سنبھالنا چاہیے اور یہ معلوم ہونا چاہیے کہ کام کب مکمل ہو گیا ہے۔

اپنے سسٹم کو چیک کرنے کے لیے ان اصولوں کا استعمال کریں:

  • اگر انسان کو ہر قدم پر رہنمائی کرنی پڑے، تو یہ ایک چیٹ انٹرفیس ہے۔
  • اگر آپ کا سسٹم کسی ناکام ٹول کال (tool call) سے خود کو سنبھال لیتا ہے، تو آپ کے پاس ایک ایجنٹ ہے۔
  • اگر آپ کا سسٹم کسی مقصد کو ذیلی کاموں (subtasks) میں تقسیم کرتا ہے، تو آپ کے پاس ایک حقیقی ایجنٹ ہے۔

زیادہ تر کامیاب ایجنٹس مخصوص (narrow) ہوتے ہیں۔ وہ ایک ہی کام کرتے ہیں جیسے دستاویزوں کا اخراج (document extraction) یا کوڈ ریویو (code review)۔ وہ عمومی استدلال کرنے والے انجن (general reasoning engines) نہیں ہوتے۔

بہترین ٹیمیں تین چیزوں پر توجہ دیتی ہیں:

  • ٹول ڈیزائن: ایجنٹ کے لیے انٹرفیس کو صاف ستھرا بنانا۔
  • ناکامی کو سنبھالنا: یہ فیصلہ کرنا کہ جب کوئی ٹول ناکام ہو جائے تو کیا ہوگا۔
  • آبزرویبلٹی (Observability): اس بات کا سراغ لگانا کہ ایجنٹ نے کوئی فیصلہ کیوں کیا۔

LangChain یا CrewAI جیسے فریم ورکس کے مقابلے میں پیٹرنز (patterns) زیادہ اہمیت رکھتے ہیں۔ میں نے تین مختلف فریم ورکس میں ایک ہی آرکیٹیکچر کو دوبارہ بنایا ہے۔ نتائج ایک جیسے ہی تھے۔

ان پیٹرنز پر عمل کریں:

  • پہلے منصوبہ بندی کریں پھر عمل کریں: منصوبہ بندی کے لیے ایک مرحلہ اور کام کے لیے ایک الگ مرحلہ استعمال کریں۔
  • ریٹریول (retrieval) کو استدلال (reasoning) سے الگ رکھیں: ڈیٹا حاصل کرنا اسے استعمال کرنے کے برابر نہیں ہے۔
  • واضح ہینڈ آف (handoffs): جب ایک ایجنٹ دوسرے کو کام سونپتا ہے تو اسٹرکچرڈ لاگز (structured logs) استعمال کریں۔

RAG سسٹمز اکثر خراب چنکنگ (chunking) کی وجہ سے ناکام ہو جاتے ہیں۔ اگر آپ کا ماڈل تکنیکی حقائق تو درست بتاتا ہے لیکن سیاق و سباق (context) کو نظر انداز کر دیتا ہے، تو آپ کے چنکس (chunks) ہی مسئلہ ہیں۔ سیمنٹک چنکنگ (semantic chunking) یا پیرنٹ ڈاکومنٹ ریٹریول (parent-document retrieval) آزمائیں۔

بینچ مارکس (benchmarks) کے پیچھے بھاگنا چھوڑ دیں۔ اصل چیلنج ایسے سسٹمز بنانا ہے جن پر آپ اس وقت بھی بھروسہ کر سکیں جب آپ انہیں دیکھ نہ رہے ہوں۔

گورننس (governance)، آبزرویبلٹی (observability) اور قابل اعتماد ٹول کے استعمال پر توجہ دیں۔ بہترین انجینئرز سسٹم ڈیزائن پر توجہ دیں گے، نہ کہ صرف پرامپٹ انجینئرنگ پر۔

ماخذ: https://dev.to/aibughunter/the-hottest-ai-framework-right-now-has-a-fatal-flaw-nobody-mentions-2ing

اختیاری لرننگ کمیونٹی: https://t.me/GyaanSetuAi