बड़े भाषा मॉडल जटिल, बहु-चरणीय कार्यों को संभालने में लगातार अधिक सक्षम होते जा रहे हैं, जिससे एजेंट के नाम से जानी जाने वाली LLM-संचालित प्रणालियों की एक नई श्रेणी उभरी है। यह गाइड कई ग्राहक परिनियोजनों से प्राप्त अनुभवों पर आधारित है और उन उत्पाद तथा इंजीनियरिंग टीमों के लिए बनाई गई है जो अपने पहले एजेंट बना रही हैं। इसमें आशाजनक उपयोग के मामलों की पहचान के लिए ढाँचे, एजेंट तर्क और ऑर्केस्ट्रेशन के पैटर्न, तथा एजेंटों को सुरक्षित, पूर्वानुमानित और प्रभावी बनाए रखने की सर्वोत्तम प्रथाएँ शामिल हैं।
एजेंट क्या है? पारंपरिक सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं के कार्यप्रवाहों को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है, जबकि एजेंट उन्हीं कार्यप्रवाहों को उपयोगकर्ता की ओर से काफ़ी हद तक स्वतंत्र रूप से निष्पादित करते हैं। कार्यप्रवाह चरणों का वह क्रम है जो किसी लक्ष्य तक पहुँचने के लिए आवश्यक है, जैसे ग्राहक सेवा की समस्या हल करना, रेस्तराँ में आरक्षण करना, कोड परिवर्तन सबमिट करना, या रिपोर्ट तैयार करना। सरल चैटबॉट, एकल-टर्न LLM और भावना वर्गीकरणकर्ता, जो कार्यप्रवाह के निष्पादन को नियंत्रित करने के लिए LLM का उपयोग नहीं करते, एजेंट नहीं हैं।
एक एजेंट कार्यप्रवाह के निष्पादन और निर्णयों के प्रबंधन के लिए LLM का उपयोग करता है। वह पहचानता है कि कार्यप्रवाह कब पूरा हुआ, ज़रूरत पड़ने पर अपने कार्यों को सुधार सकता है, और विफल होने पर रुककर नियंत्रण वापस उपयोगकर्ता को सौंप सकता है। उसके पास बाहरी प्रणालियों से संदर्भ जुटाने और उनमें कार्य करने के लिए विभिन्न उपकरण भी होते हैं, वह कार्यप्रवाह की वर्तमान स्थिति के आधार पर उचित उपकरण चुनता है, और हमेशा स्पष्ट रूप से परिभाषित सुरक्षा सीमाओं के भीतर काम करता है।
आपको एजेंट कब बनाना चाहिए? एजेंट उन कार्यप्रवाहों के लिए उपयुक्त हैं जहाँ पारंपरिक नियम-आधारित दृष्टिकोण कम पड़ते हैं। भुगतान धोखाधड़ी विश्लेषण इस अंतर को स्पष्ट करता है: एक नियम इंजन चेकलिस्ट की तरह काम करता है, जबकि LLM एजेंट संदर्भ और सूक्ष्म पैटर्न का मूल्यांकन करता है और संदिग्ध गतिविधि की पहचान करता है, भले ही कोई स्पष्ट नियम न टूटा हो। ऐसे कार्यप्रवाहों को प्राथमिकता दें जिनमें जटिल निर्णय लेना, कठिनाई से बनाए रखे जाने वाले नियम, या असंरचित डेटा पर भारी निर्भरता शामिल हो। यदि आपका उपयोग मामला इन मानदंडों को स्पष्ट रूप से पूरा नहीं करता, तो एक नियतात्मक समाधान पर्याप्त हो सकता है।
स्रोत: OpenAI Blog · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित