Komuniti pembangunan AI semakin menyedari bahawa aplikasi LLM yang bersedia untuk produksi sering memerlukan pendekatan yang lebih modular dan terkawal berbanding bergantung pada rangka kerja ejen yang menyeluruh. Pandangan ini muncul daripada perbincangan mengenai prinsip 12 Faktor Ejen, yang menggariskan amalan terbaik untuk membina aplikasi LLM yang boleh dipercayai.
Perbahasan Rangka Kerja vs. Pustaka
Para pembangun mendapati bahawa walaupun rangka kerja ejen menjanjikan kesederhanaan dan penerapan yang cepat, ia sering membawa kepada batasan ketika meningkatkan skala ke tahap produksi. Komuniti semakin bersetuju bahawa LLM berfungsi dengan lebih baik apabila dilaksanakan sebagai pustaka berbanding rangka kerja, memberikan jurutera kawalan yang lebih besar terhadap komponen kritikal. Pendekatan ini membolehkan penyesuaian yang lebih baik, tingkah laku yang lebih boleh diramal, dan penyelesaian masalah yang lebih mudah apabila isu tidak dapat dielakkan.
Kebanyakan 'Ejen AI' yang sampai ke tahap produksi sebenarnya tidak begitu bersifat ejen. Yang terbaik kebanyakannya hanyalah perisian yang direkayasa dengan baik dengan LLM ditaburkan pada titik-titik utama.
Sentimen ini mencerminkan realiti praktikal yang dihadapi oleh ramai pembangun apabila beralih dari demo kepada sistem produksi yang perlu dipercayai dan kos efektif. Keterujaan tentang ejen yang sepenuhnya autonomi sering memberi laluan kepada pelaksanaan yang lebih pragmatik di mana keupayaan LLM meningkatkan seni bina perisian sedia ada dan bukannya menggantikannya sepenuhnya.
Corak Pelaksanaan Umum:
- Aliran Kerja berbanding Agen: 90% daripada pelaksanaan pengeluaran menggunakan corak aliran kerja dan bukannya agen yang beroperasi sepenuhnya secara autonomi
- Aliran Kawalan: Mengekalkan kawalan pembangun terhadap pelaksanaan dan bukannya menyerahkannya kepada rangka kerja
- Strategi Pengujian: Memastikan kebolehpercayaan melebihi ambang "berfungsi 99% daripada masa"
- Pengurusan Kos: Menggunakan komponen deterministik di mana mungkin untuk mengurangkan penggunaan token
 |
|---|
| Output berstruktur memudahkan kawalan yang lebih baik terhadap aplikasi LLM dengan memanfaatkan pustaka berbanding rangka kerja |
Kawalan Aliran dan Pengurusan Keadaan
Salah satu prinsip utama yang ditekankan dalam perbincangan komuniti adalah kepentingan mengekalkan kawalan terhadap aliran pelaksanaan dan pengurusan keadaan. Berbanding menyerahkan kawalan kepada rangka kerja kotak hitam, pelaksanaan yang berjaya cenderung untuk memastikan jurutera mengawal bagaimana dan bila komponen LLM dipanggil.
Pembangun menyatakan bahawa menyatukan keadaan pelaksanaan dengan keadaan perniagaan (Faktor 6) dan memiliki kawalan aliran (Faktor 8) adalah penting untuk membina sistem yang boleh disahpepijat, dipantau, dan dioptimumkan dengan betul. Pendekatan ini membolehkan pasukan menangani kes pinggir dan mod kegagalan yang mungkin tidak dijangka oleh pereka rangka kerja.
Prinsip Utama daripada 12 Faktor Agen:
- Faktor 1: Bahasa Semula Jadi kepada Panggilan Alat
- Faktor 2: Miliki arahan anda sendiri
- Faktor 6: Menyatukan keadaan pelaksanaan dan keadaan perniagaan
- Faktor 7: Hubungi manusia dengan panggilan alat
- Faktor 8: Miliki aliran kawalan anda sendiri
- Faktor 10: Agen Kecil dan Berfokus
- Faktor 11: Picu dari mana-mana, temui pengguna di tempat mereka berada
- Faktor 12: Jadikan agen anda sebagai penurun tanpa keadaan
 |
|---|
| Pengurusan aliran kawalan adalah penting untuk aplikasi LLM yang boleh dipercayai, memastikan tingkah laku yang boleh diramal dan proses nyahpepijat yang lebih mudah |
Pertimbangan Kos pada Skala Besar
Satu pertimbangan praktikal penting yang dibangkitkan oleh komuniti adalah kos menjalankan aplikasi LLM pada skala besar. Penggunaan token boleh menjadi mahal dengan cepat, terutamanya apabila ejen beroperasi dalam gelung yang membuat banyak panggilan LLM. Pembangun mencadangkan penggunaan komponen deterministik bila-bila mungkin sebelum menggunakan panggilan LLM.
Pendekatan yang peka kos ini bukan sahaja meningkatkan keuntungan tetapi sering menghasilkan sistem yang lebih boleh dipercayai dengan kependaman yang lebih rendah. Dengan memilih dengan teliti di mana untuk menggunakan keupayaan LLM, pasukan boleh memaksimumkan nilai sambil meminimumkan perbelanjaan yang tidak perlu.
Cabaran Pengujian dan Kebolehpercayaan
Komuniti telah menekankan cabaran kebolehpercayaan yang wujud dalam sistem berasaskan ejen. Walaupun apabila ejen berfungsi dengan betul 99% daripada masa, kadar kegagalan 1% itu boleh menjadi masalah dalam persekitaran produksi. Menambah lebih banyak pagar keselamatan berasaskan LLM tidak semestinya menyelesaikan masalah, kerana ia bergantung pada teknologi yang sama yang berpotensi untuk gagal.
Ini telah menyebabkan banyak pasukan mengamalkan aliran kerja yang lebih berstruktur berbanding ejen yang sepenuhnya autonomi, terutamanya untuk aplikasi perusahaan di mana kebolehramalan dan kebolehpercayaan adalah paling utama. Keupayaan untuk menguji, mengesahkan, dan memastikan tingkah laku yang konsisten menjadi semakin penting apabila sistem ini mengambil alih tugas-tugas yang lebih kritikal.
Kesimpulannya, walaupun janji ejen AI autonomi terus menarik imaginasi dan mendorong inovasi, realiti praktikal membina aplikasi LLM yang bersedia untuk produksi sering membawa pembangun ke arah pendekatan yang lebih terkawal dan modular. Dengan memahami prinsip dan pertukaran ini, pasukan boleh membina sistem yang dipertingkatkan AI yang lebih boleh dipercayai, kos efektif, dan boleh diselenggarakan yang memberikan nilai sebenar kepada pengguna.
Rujukan: 12 Faktor Ejen - Prinsip untuk membina aplikasi LLM yang boleh dipercayai