এজেন্টরা কোড তৈরি করতে পারে, কিন্তু সিস্টেম কনটেক্সট বুঝা কঠিন অংশ বاقية আছে। AI পরিপক্বতায় সফল টিমদের কাছে একটি কনটেক্সট স্তর আছে যা এজেন্টদেরকে সঠিকভাবে প্রয়োজনীয় কিছু দেয়, সংশোধন লুপে সময় এবং টোকন বर्बাদি থেকে রক্ষা করে। এই সপ্তাহের সিস্টেম ডিজাইন রিফ্রেশার Jev, Type Safe AI-এর প্রথম সিস্টেম ওワン মডেল, যা ফ্রন্টিয়ার LLMs- এর চেয়ে 100 গুণ দ্রুত এবং সাশ্রয়ী, এর ব্যবহারের শীর্ষ নয় জায়গা অন্বেষণ করে। খরচের কারণে বড় মডেলগুলো ছোড়া দেওয়ার বিপরীতে, Jev নতুন ব্যবহারের ক্ষেত্র খুলে দেয়। মূল প্রয়োগগুলি মডেল রাউটিং অন্তর্ভুক্ত করে, যেখানে Jev প্রম্পটগুলো সঠিক LLMs-এ নির্দেশ করে, এবং নিরাপত্তা ঝুঁকি সনাক্ত করার গার্ডরেলস যা প্রম্পটগুলো আগে পাঠানোর আগে কাজ করে। অন্যান্য ব্যবহারগুলি টুল কল গেটিং, ইনবক্স ট্রায়েজিং, প্যাসেজ রিরাঙ্কিং এবং LLM মূল্যায়ন অন্তর্ভুক্ত করে। মডেল বাল্ক লেবেলিং এবং বাস্তব সময়ের সিদ্ধান্তে, যেমন ট্রেডিং-এ উত্কৃষ্ট, যখন একটি কনফিডেন্স গেট ফলাফলের ভিত্তিতে সঠিক কার্যকর নিশ্চিত করে। মূল নীতিটি LLMs-কে জেনারেশনের জন্য এবং Jev-কে পরিধি সিদ্ধান্তের জন্য ব্যবহার করে। 덧붙ে, নিবন্ধটি MCP এবং ফাংশন কলিং মধ্যে পার্থক্য বোঝায়, উল্লেখ করে যে উভয়ই LLMs টুল অ্যাক্সেস অনুমতি দেয় কিন্তু বাস্তবায়নের অবস্থানে পার্থক্য আছে। স্থানীয় ফাংশন কলিং ব্যবহারকারীর মেশিনে চলে, enquanto MCP ফাংশনগুলো দূরবর্তী সার্ভারে থাকতে পারে। এই নিবন্ধটি AI এজেন্ট এবং এজেন্টিক AI সংজ্ঞায়িত করে, এবং ব্যাখ্যা করে যে অর্কেস্ট্রেশন স্তর কীভাবে পরিকল্পনা এবং ফিডব্যাক লুপের মাধ্যমে একাধিক এজেন্টকে مشترک লক্ষ্য দিকে সমন্বয় করে।