آؤٹر ایجنٹ لوپ: 2026 میں AI سسٹمز کی تعمیر
سافٹ ویئر انجینئرنگ بدل رہی ہے۔
سب سے زیادہ پیداواری انجینئرز اب ماڈلز کو دستی طور پر پرامپٹ (prompt) نہیں دیتے۔ وہ ایسے سسٹمز ڈیزائن کرتے ہیں جو ان کے لیے ماڈلز کو پرامپٹ کرتے ہیں۔ وہ ہارنسز (harnesses) بناتے ہیں۔ وہ لوپس (loops) لکھتے ہیں۔
پروڈکشن AI بنانے کے لیے، آپ کو دو لوپس کے درمیان فرق کو سمجھنا ہوگا:
انر لوپ (The Inner Loop)
یہ ماڈل کے سیاق و سباق (context) کے اندر ہوتا ہے۔ LLM ایک ٹول کو کال کرتا ہے، نتیجہ حاصل کرتا ہے، اور اس وقت تک دہراتا رہتا ہے جب تک اسے نہ لگے کہ کام مکمل ہو گیا ہے۔ یہ طاقتور ہے لیکن کانٹیکسٹ ونڈوز (context windows) اور اٹینشن ڈرفٹ (attention drift) کی وجہ سے محدود ہے۔
آؤٹر لوپ (The Outer Loop)
یہ ہارنس (harness) ہے۔ یہ ماڈل کے سیاق و سباق سے باہر ہوتا ہے۔ یہ وہ کوڈ ہے جو آپ LLM کو لپیٹنے (wrap) کے لیے لکھتے ہیں۔ یہ فیصلہ کرتا ہے کہ آیا کام اچھا ہے، کیا اسے دوبارہ کوشش کی ضرورت ہے، یا کیا کسی انسان کو مداخلت کرنی چاہیے۔
پروڈکشن گریڈ آؤٹر لوپ کے لیے ان چھ اجزاء کی ضرورت ہوتی ہے:
- ٹاسک کیوز (Task Queues): کام کو مینیج کرنے کے لیے Redis یا SQS کا استعمال کریں۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ کریش ہونے کی صورت میں ٹاسک ضائع نہ ہوں اور ریٹ لمٹنگ (rate limiting) کی اجازت دے۔
- کانٹیکسٹ بلڈرز (Context Builders): یہ سسٹم پرامپٹ اور حدود (constraints) تیار کرتے ہیں۔ ناقص سیاق و سباق ناقص تکرار (iterations) کا باعث بنتا ہے۔
- سیشن مینجمنٹ (Session Management): یہ گفتگو کی ہسٹری کو ٹریک کرتا ہے تاکہ ایجنٹ اپنا راستہ نہ بھٹک جائے۔
- تکمیل کے سگنلز (Completion Signals): آپ کو یہ جاننے کے لیے ایک طریقے کی ضرورت ہے کہ کب رکنا ہے۔ مکینیکل ٹیسٹ، JSON پارسنگ، یا LLM-as-judge کا استعمال کریں۔
- بجٹ انفورسرز (Budget Enforcers): ان لامتناہی لوپس سے بچنے کے لیے تکرار اور ٹوکنز پر سخت حدود مقرر کریں جو پیسہ ضائع کرتے ہیں۔
- کمٹرز (Committers): یہ وہ حد ہے جو حتمی آؤٹ پٹ کو فائل یا پل ریکویسٹ (pull request) میں لکھتی ہے۔
ان کاموں کے لیے LLM-as-judge کا استعمال کریں جنہیں ٹیسٹ نہیں پکڑ سکتے۔ اپنے مہنگے، ریژوننگ (reasoning) ماڈل کے آؤٹ پٹ کا جائزہ لینے کے لیے ایک تیز اور سستا ماڈل استعمال کریں۔ یہ کمپیوٹ کا موثر استعمال ہے۔
آرکیٹیکچر ڈیٹ (architecture debt) کے جال سے ہوشیار رہیں۔
LLMs اکثر try/except بلاکس جیسے دفاعی کوڈ شامل کر کے غلطیوں کو ٹھیک کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ اگر ایک لوپ کئی بار چلتا ہے، تو یہ آپ کے کوڈ بیس کو الجھے ہوئے فال بیکس (fallbacks) سے بھر سکتا ہے۔ اس کے بجائے، اپنے ایجنٹ کو اصل وجہ (root cause) کو ٹھیک کرنے اور سسٹم کے قواعد (invariants) کو برقرار رکھنے کی ہدایت دیں۔
مقصد زیادہ سے زیادہ خود مختاری حاصل کرنا نہیں ہے۔ مقصد ایسے لوپس بنانا ہے جو انسانوں کے لیے برقرار رکھنے کے قابل اور سمجھنے کے قابل رہیں۔
اپنے لوپس سوچ سمجھ کر بنائیں۔
اختیاری لرننگ کمیونٹی: https://t.me/GyaanSetuAi