وہ درست اسٹیک جو میں پروڈکشن AI ایجنٹس بنانے کے لیے استعمال کرتا ہوں
ڈیمو ایک چیز دکھاتے ہیں۔ پروڈکشن سسٹم دوسری چیز دکھاتے ہیں۔ ان کے درمیان ایک ایسا فرق ہے جسے بہت سے لوگ نظر انداز کر دیتے ہیں۔
اب لوگ ہر چیز کو ایجنٹ کہتے ہیں۔ میموری والا چیٹ بوٹ ایک ایجنٹ ہے۔ لوپ والا اسکرپٹ ایک ایجنٹ ہے۔ یہ غلطی خراب انجینئرنگ کا باعث بنتی ہے۔ آپ سادہ کاموں کے لیے ضرورت سے زیادہ انجینئرنگ (over-engineering) اور پیچیدہ کاموں کے لیے کم انجینئرنگ (under-engineering) کرنے لگتے ہیں۔
ایک ایجنٹ کا ایک مقصد ہونا ضروری ہے۔ اسے صرف ایک ہدایت پر عمل نہیں کرنا چاہیے۔ ایک حقیقی ایجنٹ فیصلہ کرتا ہے کہ آگے کیا کرنا ہے۔ وہ ناکامیوں کو سنبھالتا ہے۔ اسے معلوم ہوتا ہے کہ کام کب مکمل ہو گیا ہے۔
اپنے سسٹم کو ان اصولوں کے مطابق چیک کریں:
- اگر انسان کو ہر قدم پر رہنمائی کرنی پڑے، تو یہ ایک چیٹ انٹرفیس ہے، ایجنٹ نہیں۔
- اگر سسٹم کسی ناکام ٹول کال (tool call) سے خود کو سنبھال لیتا ہے، تو آپ ایک ایجنٹ بنا رہے ہیں۔
- اگر سسٹم ایک مقصد کو ذیلی کاموں (subtasks) میں تقسیم کرتا ہے، تو آپ کے پاس ایک حقیقی ایجنٹ ہے۔
کامیاب ٹیمیں عمومی استدلال انجن (general reasoning engines) نہیں بناتیں۔ وہ مخصوص، مقصد کے لیے بنائے گئے پائپ لائنز (pipelines) بناتی ہیں۔ وہ تین چیزوں پر توجہ مرکوز کرتی ہیں:
- ٹول ڈیزائن: ایجنٹ کے استعمال کے لیے صاف ستھرے انٹرفیس بنانا۔
- ناکامی کو سنبھالنا: یہ فیصلہ کرنا کہ جب کوئی ٹول کچھ واپس نہ کرے تو کیا کرنا ہے۔
- مشاہدہ (Observability): اس بات کا سراغ لگانا کہ ایجنٹ نے ایک مخصوص فیصلہ کیوں کیا۔
LangChain یا CrewAI جیسے فریم ورکس ہر ماہ بدل جاتے ہیں۔ فریم ورک سے زیادہ پیٹرنز (patterns) اہمیت رکھتے ہیں۔ کامیابی کے لیے ان پیٹرنز کا استعمال کریں:
- پہلے منصوبہ بنائیں پھر عمل کریں: ایک قدم منصوبہ بنانے کے لیے اور ایک الگ قدم اس پر عمل کرنے کے لیے استعمال کریں۔
- ریٹریول (retrieval) کو استدلال (reasoning) سے الگ رکھیں: سیاق و سباق (context) حاصل کرنا اسے استعمال کرنے سے مختلف کام ہے۔
- واضح ہینڈ آف (handoffs): جب ایک ایجنٹ دوسرے کو کام سونپے تو اسٹرکچرڈ لاگز (structured logs) استعمال کریں۔
RAG ایک معیار ہے، لیکن زیادہ تر لوگ چنکنگ (chunking) میں ناکام ہو جاتے ہیں۔ اگر آپ ٹیکسٹ کو غلط طریقے سے تقسیم کرتے ہیں، تو ماڈل سیاق و سباق کھو دیتا ہے اور ہالوسینیٹ (hallucinates) کرنے لگتا ہے۔ اگر آپ کے نتائج بیکار ہیں، تو ماڈل کو موردِ الزام ٹھہرانے سے پہلے اپنے میٹا ڈیٹا (metadata) اور چنکنگ کی حکمت عملیوں کو چیک کریں۔
چیلنج بینچ مارکس (benchmarks) کا پیچھا کرنا نہیں ہے۔ چیلنج ایسے سسٹم بنانا ہے جن پر آپ اس وقت بھی بھروسہ کر سکیں جب آپ دیکھ نہ رہے ہوں۔ گورننس (governance)، مشاہدہ (observability) اور قابل اعتماد ٹول کے استعمال پر توجہ دیں۔
بہترین انجینئرز صرف پرامپٹ انجینئرنگ (prompt engineering) پر نہیں بلکہ سسٹم ڈیزائن پر توجہ دیں گے۔ ایسے سسٹم بنائیں جنہیں دوسرے لوگ برقرار رکھ سکیں۔
ماخذ: https://dev.to/aibughunter/the-exact-stack-i-use-to-build-production-ai-agents-no-fluff-2lmp