Anthropic ఏజెంట్ అభివృద్ధి సరళత సంక్లిష్టతను అధిగమిస్తుంది

అంత్రోపిక్ ఏజెంట్ అభివృద్ధి సరళత సంక్లిష్టతను అధిగమిస్తుంది అనే అంశంపై ఒక వివరణాత్మక వ్యాసం ఇక్కడ ఉంది:

తెలివైన ఏజెంట్ల నిర్వచనం

తెలివైన ఏజెంట్ల భావన చాలా వైవిధ్యమైనది. కొందరు దీనిని స్వతంత్రంగా ఆలోచించగల, స్వతంత్ర నిర్ణయాలు తీసుకోగల మరియు సంక్లిష్ట పనులను పూర్తి చేయడానికి సాధనాలను ఉపయోగించగల 'సర్వశక్తివంతమైన మేనేజర్'గా భావిస్తారు. మరికొందరు దీనిని ముందుగా నిర్ణయించిన కార్యకలాపాల ప్రక్రియలను క్రమపద్ధతిలో అమలు చేసే 'క్రమశిక్షణ కలిగిన ఉద్యోగి'గా భావిస్తారు. ఆంత్రోపిక్ ఈ రెండింటినీ తెలివైన వ్యవస్థలు అని పిలుస్తుంది మరియు వర్క్‌ఫ్లోలు మరియు ఏజెంట్‌లను వేరు చేస్తుంది:

• వర్క్‌ఫ్లోలు: పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) మరియు సాధనాలను ముందుగా నిర్ణయించిన కోడ్ మార్గాల ద్వారా నిర్వహించే వ్యవస్థలు.
• ఏజెంట్లు: LLM ద్వారా డైనమిక్‌గా మార్గనిర్దేశం చేయబడే వ్యవస్థలు, వాటి స్వంత ప్రక్రియలు మరియు సాధనాల వినియోగాన్ని కలిగి ఉంటాయి, తద్వారా పనులను ఎలా పూర్తి చేయాలో స్వతంత్రంగా నియంత్రిస్తాయి.

ఏజెంట్‌లను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి

AI అప్లికేషన్‌లను అభివృద్ధి చేసేటప్పుడు 'వీలైనంతవరకు సరళంగా ఉండండి' అనే సూత్రాన్ని అనుసరించమని ఆంత్రోపిక్ సిఫార్సు చేస్తుంది. అన్ని దృశ్యాలకు సంక్లిష్టమైన తెలివైన వ్యవస్థలను నిర్మించాల్సిన అవసరం లేదు. తెలివైన వ్యవస్థలు శక్తివంతమైనవి, కానీ అవి నెమ్మదిగా స్పందించడానికి మరియు ఖర్చులను పెంచడానికి దారితీయవచ్చు. డెవలపర్‌లు పనితీరు మరియు సామర్థ్యం మధ్య రాజీ పడాలి.

• వర్క్‌ఫ్లోలు: ఊహించదగిన మరియు స్థిరత్వం అవసరమయ్యే స్పష్టమైన పనులకు అనుకూలం.
• ఏజెంట్లు: వశ్యత మరియు మోడల్-ఆధారిత నిర్ణయం తీసుకోవడం అవసరమయ్యే పెద్ద-స్థాయి దృశ్యాలకు మరింత అనుకూలం.

చాలా అప్లికేషన్‌ల కోసం, మంచి ప్రాంప్ట్‌లను ఉపయోగించడం, తిరిగి పొందడం మరియు సందర్భోచిత ఉదాహరణలతో పాటు, నేరుగా పెద్ద మోడల్‌ను అడగడం సాధారణంగా సరిపోతుంది.

ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల వినియోగం

ప్రస్తుతం, డెవలపర్‌లు AI తెలివైన ఏజెంట్‌లను రూపొందించడంలో సహాయపడే అనేక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు అందుబాటులో ఉన్నాయి, ఉదాహరణకు:

• లాంగ్‌చెయిన్ యొక్క లాంగ్‌గ్రాఫ్
• అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ యొక్క AI ఏజెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్
• డ్రాగ్-అండ్-డ్రాప్ పెద్ద మోడల్ వర్క్‌ఫ్లో బిల్డింగ్ టూల్ రివెట్
• సంక్లిష్ట వర్క్‌ఫ్లోలను నిర్మించడానికి మరియు పరీక్షించడానికి GUI సాధనం వెల్లమ్

ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు అభివృద్ధి ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తాయి, కానీ అవి కోడ్‌లో అబ్స్ట్రాక్షన్ లేయర్‌లను కూడా జోడిస్తాయి, అంతర్లీన తర్కాన్ని అపారదర్శకంగా చేస్తాయి, డీబగ్గింగ్‌ను కష్టతరం చేస్తాయి మరియు సాధారణ దృశ్యాలలో అధిక-సంక్లిష్ట పరిష్కారాలను ప్రవేశపెట్టడానికి దారితీయవచ్చు.

డెవలపర్‌లు నేరుగా పెద్ద మోడల్ APIలను ఉపయోగించి ప్రారంభించాలని ఆంత్రోపిక్ సూచిస్తుంది. అనేక నమూనాలను కొన్ని పంక్తుల కోడ్‌తో మాత్రమే అమలు చేయవచ్చు. మీరు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించాలని ఎంచుకుంటే, దాని అంతర్లీన సూత్రాలను అర్థం చేసుకోవడం ముఖ్యం. ఫ్రేమ్‌వర్క్ యొక్క అంతర్లీన యంత్రాంగాలను సరిగా అర్థం చేసుకోకపోవడం అభివృద్ధి సమస్యలకు ప్రధాన కారణం.

ఆంత్రోపిక్ యొక్క కుక్‌బుక్ నిర్దిష్ట ఉదాహరణలను అందిస్తుంది.

బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లు, వర్క్‌ఫ్లోలు మరియు ఏజెంట్లు

ప్రాథమిక బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లు: మెరుగైన LLM

తెలివైన వ్యవస్థల యొక్క ప్రాథమిక బిల్డింగ్ బ్లాక్ మెరుగైన LLM, ఇది తిరిగి పొందడం మరియు జ్ఞాపకశక్తి వంటి విధులను కలిగి ఉంటుంది. ఆంత్రోపిక్ నమూనాలు శోధన ప్రశ్నలను రూపొందించడం, సాధనాలను ఎంచుకోవడం మరియు ఏ సమాచారాన్ని నిలుపుకోవాలో నిర్ణయించడం వంటి వాటిని చురుకుగా ఉపయోగించగలవు.

ఫంక్షన్‌లను విస్తరించేటప్పుడు, వీటిపై దృష్టి పెట్టాలి:

• నిర్దిష్ట అప్లికేషన్ దృశ్యాల ఆధారంగా ఫంక్షన్‌లను అనుకూలీకరించడం
• మోడల్‌కు సరళమైన మరియు పూర్తిగా డాక్యుమెంట్ చేయబడిన ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అందించడం
• ఆంత్రోపిక్ ఇటీవల విడుదల చేసిన మోడల్ సందర్భ ప్రోటోకాల్ AI మోడల్‌లను మూడవ-పార్టీ టూల్ ఎకోసిస్టమ్‌లతో ఏకీకృతం చేయడాన్ని సులభతరం చేసింది.

వర్క్‌ఫ్లో: ప్రాంప్ట్ చైన్

ప్రాంప్ట్ చైన్ సంక్లిష్టమైన పనులను అనేక దశలుగా విభజిస్తుంది, ప్రతి దశలో ఒకసారి పెద్ద మోడల్‌ను పిలుస్తుంది మరియు తదుపరి దశలు మునుపటి దశ ఫలితాల ఆధారంగా ప్రాసెస్ చేయబడతాయి. డెవలపర్‌లు ప్రక్రియను ఊహించిన విధంగా కొనసాగించేలా మధ్యలో తనిఖీ పాయింట్‌లను జోడించవచ్చు.

ప్రాంప్ట్ చైన్ సంక్లిష్టమైన పనులను స్పష్టంగా స్థిరమైన ఉప-పనుల శ్రేణిగా విభజించడానికి అనుకూలంగా ఉంటుంది. ప్రతి మోడల్ ఒక సాధారణ పనిని పూర్తి చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. మొత్తం ప్రతిస్పందన సమయం కొద్దిగా ఎక్కువ అయినప్పటికీ, ఖచ్చితత్వం గణనీయంగా మెరుగుపడుతుంది.

విలక్షణ అప్లికేషన్ కేసులు:

• మొదట మార్కెటింగ్ వచనాన్ని రూపొందించండి, ఆపై దానిని ఇతర భాషల్లోకి అనువదించండి.
• ముందుగా ఒక డాక్యుమెంట్ అవుట్‌లైన్‌ను వ్రాసి, దాని సమ్మతిని తనిఖీ చేయండి, ఆపై అవుట్‌లైన్ ఆధారంగా పూర్తి పత్రాన్ని వ్రాయండి.

వర్క్‌ఫ్లో: స్మార్ట్ డైవర్షన్

డైవర్షన్ టెక్నాలజీ ఇన్‌పుట్ టాస్క్ రకాన్ని నిర్ణయిస్తుంది మరియు సంబంధిత మాడ్యూల్‌కు కేటాయిస్తుంది. ఈ డిజైన్ ప్రతి మాడ్యూల్‌ను నిర్దిష్ట పనుల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, విభిన్న టాస్క్ రకాల మధ్య పరస్పర జోక్యాన్ని నివారిస్తుంది. స్మార్ట్ డైవర్షన్ స్పష్టమైన వర్గీకరణ లక్షణాలను కలిగి ఉన్న పనులకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. AI సిస్టమ్ పెద్ద భాషా నమూనాలు లేదా సాంప్రదాయ అల్గారిథమ్‌ల ద్వారా పని రకాన్ని ఖచ్చితంగా గుర్తించి మళ్లించగలదు.

విలక్షణ అప్లికేషన్ కేసులు:

• కస్టమర్ సర్వీస్ సిస్టమ్‌లో, సాధారణ విచారణలు, వాపసు అభ్యర్థనలు మరియు సాంకేతిక మద్దతు వంటి సమస్యలను సంబంధిత ప్రక్రియలకు మళ్లించండి.
• సాధారణ సాధారణ సమస్యలను చిన్న నమూనాలకు కేటాయించండి మరియు ఖర్చు మరియు వేగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి కష్టతరమైన మరియు అరుదైన సమస్యలను మరింత శక్తివంతమైన నమూనాలకు కేటాయించండి.

వర్క్‌ఫ్లో: సమాంతర

పెద్ద భాషా నమూనాలు ఏకకాలంలో పనులను ప్రాసెస్ చేయగలవు మరియు ప్రోగ్రామాటిక్‌గా అవుట్‌పుట్‌లను సమగ్రపరచగలవు. సమాంతర వర్క్‌ఫ్లోల లక్షణాలు:

• టాస్క్ సెగ్మెంటేషన్: పనులను సమాంతరంగా అమలు చేయగల ఉప-పనులుగా విభజించండి, చివరగా ఫలితాలను సమగ్రపరచండి.
• ఓటింగ్ మెకానిజం: ఒకే పనిని అనేకసార్లు అమలు చేయండి, ఉత్తమ ఫలితాన్ని ఎంచుకోండి లేదా బహుళ సమాధానాలను కలపండి.

వేగాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఉప-పనులు సమాంతరంగా అమలు చేయబడినప్పుడు లేదా అధిక విశ్వాస స్థాయిని పొందడానికి బహుళ కోణాల నుండి ప్రయత్నించాల్సిన అవసరం వచ్చినప్పుడు, సమాంతర పద్ధతి చాలా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. సంక్లిష్టమైన పనుల కోసం, ప్రతి కాల్ నిర్దిష్ట అంశాలను నిర్వహించడంపై దృష్టి పెడితే, మెరుగైన ఫలితాలు వస్తాయి.

విలక్షణ అప్లికేషన్ కేసులు:

• టాస్క్ సెగ్మెంటేషన్:
  • భద్రతా రక్షణ: ఒక మోడల్ వినియోగదారు అభ్యర్థనలను ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు మరొకటి కంటెంట్ సమీక్షను నిర్వహిస్తుంది.
  • పనితీరు అంచనా: వేర్వేరు నమూనాలు సిస్టమ్ పనితీరు సూచికలను అంచనా వేస్తాయి.
• ఓటింగ్ మెకానిజం:
  • కోడ్ భద్రతా తనిఖీ: అనేక డిటెక్షన్ మోడల్‌లు కోడ్ దుర్బలత్వాలను కనుగొంటాయి.
  • కంటెంట్ సమీక్ష: అనేక నమూనాలు వివిధ కోణాల నుండి కంటెంట్ భద్రతను అంచనా వేస్తాయి.

వర్క్‌ఫ్లో: లీడర్ - ఎగ్జిక్యూటర్

కేంద్ర పెద్ద భాషా నమూనా డైనమిక్‌గా పనులను విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది, ఎగ్జిక్యూటర్ నమూనాలకు కేటాయిస్తుంది మరియు ఫలితాలను సంగ్రహిస్తుంది.

ఈ వర్క్‌ఫ్లో ముందుగా నిర్దిష్ట దశలను నిర్ణయించడం కష్టతరమైన సంక్లిష్టమైన పనులకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. టాస్క్ బ్రేక్‌డౌన్ స్థిరంగా ఉండదు, కానీ AI వ్యవస్థ ద్వారా పరిస్థితి ఆధారంగా డైనమిక్‌గా నిర్ణయించబడుతుంది.

విలక్షణ అప్లికేషన్ కేసులు:

• బహుళ ఫైల్‌లలో సంక్లిష్టమైన మార్పులు అవసరమయ్యే ప్రోగ్రామింగ్ అప్లికేషన్.
• బహుళ మూలాల నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని సేకరించడం మరియు విశ్లేషించడం అవసరమయ్యే శోధన పనులు.

వర్క్‌ఫ్లో: మూల్యాంకనం - ఆప్టిమైజేషన్

ఒక LLM కాల్ ప్రతిస్పందనను రూపొందిస్తుంది, మరొకటి మూల్యాంకనం మరియు అభిప్రాయాన్ని అందిస్తుంది, ఒక లూప్‌ను ఏర్పరుస్తుంది.

స్పష్టమైన మూల్యాంకన ప్రమాణాలు ఉన్నప్పుడు మరియు పునరావృత శుద్ధీకరణ ద్వారా గణనీయమైన విలువను తీసుకురాగల సందర్భాలలో ఈ వర్క్‌ఫ్లో ప్రత్యేకంగా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. LLM మానవ రచయితలు పదేపదే సవరించుకునే ప్రక్రియను పోలి ఉండే అభిప్రాయాన్ని అందించగలదు.

విలక్షణ అప్లికేషన్ కేసులు:

• సాహిత్య అనువాదం: అనువాదంలో తప్పిపోయిన భాషా భేదాలను మోడల్ కనుగొంటుంది మరియు సవరణ సూచనలను అందిస్తుంది.
• సంక్లిష్ట శోధన: లోతైన శోధనను కొనసాగించాల్సిన అవసరం ఉందో లేదో మోడల్ అంచనా వేస్తుంది.

తెలివైన ఏజెంట్లు

సంక్లిష్టమైన ఇన్‌పుట్‌లను అర్థం చేసుకోవడం, తార్కికం చేయడం, ప్రణాళిక చేయడం, సాధనాలను ఉపయోగించడం మరియు లోపాల నుండి కోలుకోవడం వంటి కీలక సామర్థ్యాలలో LLM మెచ్యూరిటీతో తెలివైన ఏజెంట్లు ఉద్భవించారు.

తెలివైన ఏజెంట్ల పని మానవ వినియోగదారు నుండి వచ్చిన ఆదేశం లేదా సంభాషణ చర్చతో ప్రారంభమవుతుంది. ఒకసారి పని స్పష్టమైన తర్వాత, తెలివైన ఏజెంట్ స్వతంత్రంగా ప్రణాళిక చేసి పనిచేస్తుంది మరియు మానవుల నుండి మరింత సమాచారాన్ని అడగవలసి ఉంటుంది లేదా మానవులు నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేయవలసి ఉంటుంది.

అమలు ప్రక్రియలోని ప్రతి దశలో, పర్యావరణం నుండి 'వాస్తవ పరిస్థితి'ని పొందడం చాలా అవసరం. తెలివైన ఏజెంట్ తనిఖీ పాయింట్ల వద్ద లేదా అడ్డంకులు ఎదురైనప్పుడు మానవ అభిప్రాయాన్ని పొందడానికి పాజ్ చేయవచ్చు. పనులు సాధారణంగా పూర్తయిన తర్వాత ముగుస్తాయి, కానీ అవి సాధారణంగా స్టాప్ కండిషన్‌లను కలిగి ఉంటాయి.

తెలివైన ఏజెంట్లు సంక్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించగలవు, కానీ వాటి అమలు సాధారణంగా చాలా సులభం, సాధారణంగా పర్యావరణ అభిప్రాయం ఆధారంగా ఒక లూప్‌లో సాధనాలను ఉపయోగించే పెద్ద భాషా నమూనా. అందువల్ల, టూల్‌సెట్‌ను రూపొందించడం మరియు దాని డాక్యుమెంటేషన్ స్పష్టంగా మరియు జాగ్రత్తగా ఉండటం చాలా ముఖ్యం.

తెలివైన ఏజెంట్లు ఓపెన్-ఎండ్ సమస్యలకు అనుకూలంగా ఉంటాయి, వీటిలో అవసరమైన దశల సంఖ్యను అంచనా వేయడం కష్టం మరియు స్థిరమైన మార్గాలను హార్డ్-కోడ్ చేయడం సాధ్యం కాదు. తెలివైన ఏజెంట్ల స్వయంప్రతిపత్తి వాటిని విశ్వసనీయ వాతావరణంలో పనులను విస్తరించడానికి అనువైన ఎంపికగా చేస్తుంది. తెలివైన ఏజెంట్ల స్వయంప్రతిపత్తి అంటే ఎక్కువ ఖర్చు మరియు లోపాలు పేరుకుపోయే ప్రమాదం ఉంది. విస్తృతమైన పరీక్షలను శాండ్‌బాక్స్ వాతావరణంలో నిర్వహించాలని మరియు తగిన రక్షణలను ఏర్పాటు చేయాలని సిఫార్సు చేయబడింది.

తెలివైన ఏజెంట్ల అప్లికేషన్ ఉదాహరణలు:

• టాస్క్ వివరణ ఆధారంగా బహుళ ఫైల్‌లను సవరించడానికి సంబంధించిన SWE-బెంచ్ పనులను పరిష్కరించడానికి ఉపయోగించే కోడ్ తెలివైన ఏజెంట్.
• ఆంత్రోపిక్ యొక్క 'కంప్యూటర్ ఉపయోగం' ఫీచర్, ఇక్కడ క్లాడ్ పనులను పూర్తి చేయడానికి కంప్యూటర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.

కలయిక మరియు అనుకూలీకరణ

ఈ బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లు నిర్దేశితమైనవి కావు మరియు డెవలపర్‌లు వాటిని ఉపయోగ సందర్భానికి అనుగుణంగా రూపొందించవచ్చు మరియు కలపవచ్చు. విజయానికి కీలకం పనితీరును కొలవడం మరియు అమలును పునరావృతం చేయడం. సరళమైన పరిష్కారాలు సాధ్యం కానప్పుడు మాత్రమే సంక్లిష్టతను పెంచడాన్ని పరిగణించాలి. LLM రంగంలో విజయం సాధించడం అత్యంత సంక్లిష్టమైన వ్యవస్థను నిర్మించడంలో లేదు, కానీ అవసరాలకు సరిపోయే వ్యవస్థను నిర్మించడంలో ఉంది. సాధారణ ప్రాంప్ట్‌లతో ప్రారంభించండి, సమగ్ర మూల్యాంకనాలతో వాటిని ఆప్టిమైజ్ చేయండి మరియు సరళమైన పరిష్కారాలు సాధ్యం కానప్పుడు మాత్రమే బహుళ-దశల తెలివైన ఏజెంట్ వ్యవస్థలను జోడించండి.

తెలివైన ఏజెంట్‌లను విస్తరించేటప్పుడు, కింది సూత్రాలను అనుసరించాలి:

• తెలివైన ఏజెంట్ రూపకల్పనను సరళంగా ఉంచండి.
• తెలివైన ఏజెంట్ యొక్క పారదర్శకతకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి, ప్రణాళిక చేయబడిన ప్రతి దశను స్పష్టంగా ప్రదర్శించండి.
• సమగ్రమైన టూల్ డాక్యుమెంటేషన్ మరియు పరీక్ష ద్వారా, తెలివైన ఏజెంట్-కంప్యూటర్ ఇంటర్‌ఫేస్ (ACI)ని జాగ్రత్తగా రూపొందించండి.