Pelancaran Mastra , sebuah rangka kerja ejen AI TypeScript , telah mencetuskan perbincangan menarik dalam komuniti pembangun mengenai sifat asas dan utiliti praktikal ejen AI dalam pembangunan perisian. Walaupun sesetengah pembangun menunjukkan keseronokan tentang keupayaan rangka kerja ini, yang lain mempersoalkan keperluan seni bina berasaskan ejen dalam aplikasi AI moden.
Memahami Ejen AI: Lebih daripada Sekadar Istilah Popular
Konsep ejen dalam pembangunan AI telah muncul sebagai topik yang kontroversi, dengan ramai pembangun mencari kejelasan tentang manfaat praktikalnya. Berbanding melihat ejen sebagai personaliti yang berbeza, pembangun berpengalaman mencadangkan untuk memikirkannya sebagai langkah atau modul khusus dalam aliran kerja yang lebih besar. Pendekatan modular ini membolehkan pengendalian yang lebih baik untuk tugas kompleks yang mungkin terlalu berat untuk satu arahan model bahasa besar ( LLM ).
Jika anda mengabaikan perkataan ejen dan melengkapkannya dalam fikiran anda sebagai langkah, semuanya akan lebih masuk akal... Apabila perkara ini menjadi rumit, anda mula menghadapi masalah berulang. Memiliki perpustakaan dengan alatan yang baik boleh membantu menyelesaikan masalah tersebut.
Hujah untuk Seni Bina Berasaskan Ejen
Beberapa hujah meyakinkan muncul untuk menggunakan seni bina berasaskan ejen. Pertama, ia membantu menguruskan had tetingkap konteks dalam LLM semasa dengan memecahkan tugas kompleks kepada operasi yang lebih kecil dan fokus. Pendekatan ini meningkatkan kebolehpercayaan dan kepaduan, terutamanya dalam aliran kerja yang melibatkan interaksi dunia sebenar seperti carian web atau panggilan API . Tambahan pula, dalam persekitaran yang dihoskan sendiri, penggunaan model berbeza untuk tugas berbeza boleh mengoptimumkan kos dan prestasi.
Keperluan Rangka Kerja Utama:
- Node.js versi 20.0 ke atas
- Serasi dengan OpenAI, Anthropic, dan Google Gemini
- Menyokong model tempatan melalui pembekal Ollama
Aplikasi Praktikal dan Integrasi
Pembangun melaporkan kejayaan menggunakan pendekatan berasaskan ejen dalam pelbagai senario, dari automasi sokongan pelanggan hingga talian paip semakan kod. Rangka kerja ini terutamanya menonjol dalam aliran kerja berstruktur yang boleh dipecahkan secara logik kepada langkah-langkah diskret. Integrasi ejen suara telah muncul sebagai kes penggunaan yang semakin berkembang, dengan pembangun meneroka integrasi dengan pelbagai pembekal Teks-ke-Pertuturan ( TTS ) seperti ElevenLabs , OpenAI , dan PlayAI .
Kes Penggunaan Utama:
- Automasi aliran kerja kompleks
- Sistem sokongan pelanggan
- Saluran semakan kod
- Integrasi ejen suara
- Interaksi web dan pemprosesan data
Pertimbangan Pembangunan dan Pengujian
Komuniti menekankan kepentingan rangka kerja penilaian (evals) dalam pembangunan ejen. Pendekatan yang disyorkan adalah untuk meluangkan beberapa jam menyediakan evals selepas prototaip awal, sama seperti pemantauan prestasi dengan pemantauan pengguna sebenar ( RUM ) dan ujian sintetik dalam talian paip integrasi berterusan ( CI ). Ini membantu pembangun memahami cadangan nilai untuk kes penggunaan khusus mereka dan mengekalkan kualiti apabila sistem menjadi lebih kompleks.
Kesimpulan
Walaupun perbahasan berterusan mengenai terminologi dan keperluan ejen, manfaat praktikal aliran kerja AI modular menjadi semakin jelas. Perbincangan mendedahkan bahawa kejayaan dengan seni bina berasaskan ejen sering bergantung pada kes penggunaan yang sesuai dan pertimbangan teliti terhadap kerumitan aliran kerja berbanding menggunakan ejen semata-mata.