एजेंटऑप्स के साथ स्वायत्त एजेंट: आपके AI एप्लिकेशन के लिए अवलोकनीयता, ट्रेसिबिलिटी और उससे भी आगे

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जैसे फाउंडेशन मॉडल (एफएम) द्वारा स्वायत्त एजेंटों के विकास ने जटिल, बहु-चरणीय समस्याओं को हल करने के तरीके में सुधार किया है। ये एजेंट ग्राहक सहायता से लेकर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग तक के कार्य करते हैं, जटिल वर्कफ़्लो को नेविगेट करते हैं जो तर्क, उपकरण उपयोग और स्मृति को जोड़ते हैं।

हालाँकि, जैसे-जैसे इन प्रणालियों की क्षमता और जटिलता बढ़ती है, अवलोकन, विश्वसनीयता और अनुपालन में चुनौतियाँ उभरती हैं।

यहीं पर एजेंटऑप्स की भूमिका आती है; यह एक अवधारणा है जिसे DevOps और MLOps के आधार पर तैयार किया गया है, लेकिन FM-आधारित एजेंटों के जीवनचक्र के प्रबंधन के लिए तैयार किया गया है।

एजेंटऑप्स क्या है?

एजेंटऑप्स का तात्पर्य उत्पादन में FM-आधारित स्वायत्त एजेंटों को डिज़ाइन, तैनात, मॉनिटर और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए आवश्यक एंड-टू-एंड प्रक्रियाओं, उपकरणों और रूपरेखाओं से है। इसके लक्ष्य हैं:

• अवलोकनीयता: एजेंट की कार्यान्वयन और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पूर्ण दृश्यता प्रदान करना।
• पता लगाने की क्षमता: डिबगिंग, अनुकूलन और अनुपालन के लिए एजेंट के जीवनचक्र में विस्तृत कलाकृतियों को कैप्चर करना।
• विश्वसनीयता: निगरानी और मजबूत कार्यप्रवाह के माध्यम से सुसंगत और भरोसेमंद आउटपुट सुनिश्चित करना।

अपने मूल में, एजेंटऑप्स पारंपरिक एमएलओपीएस से आगे बढ़कर पुनरावृत्तीय, बहु-चरणीय कार्यप्रवाह, टूल एकीकरण और अनुकूली मेमोरी पर जोर देता है, और साथ ही कठोर ट्रैकिंग और मॉनिटरिंग भी बनाए रखता है।

एजेंटऑप्स द्वारा संबोधित प्रमुख चुनौतियाँ

1. की जटिलता एजेंटिक सिस्टम

स्वायत्त एजेंट एक विशाल कार्य क्षेत्र में कार्यों को संसाधित करते हैं, जिसके लिए हर चरण पर निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। यह जटिलता परिष्कृत नियोजन और निगरानी तंत्र की मांग करती है।

2. अवलोकनीयता आवश्यकताएँ

उच्च-दांव वाले उपयोग के मामले - जैसे कि चिकित्सा निदान या कानूनी विश्लेषण - बारीक ट्रेसेबिलिटी की मांग करते हैं। यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम जैसे विनियमों का अनुपालन मजबूत अवलोकन ढांचे की आवश्यकता को और अधिक रेखांकित करता है।

3. डिबगिंग और अनुकूलन

एजेंट की गतिविधियों के विस्तृत विवरण के बिना बहु-चरणीय कार्यप्रवाह में त्रुटियों की पहचान करना या मध्यवर्ती आउटपुट का आकलन करना चुनौतीपूर्ण होता है।

4. स्केलेबिलिटी और लागत प्रबंधन

उत्पादन के लिए एजेंटों को स्केल करने के लिए गुणवत्ता से समझौता किए बिना दक्षता सुनिश्चित करने के लिए विलंबता, टोकन उपयोग और परिचालन लागत जैसे मेट्रिक्स की निगरानी की आवश्यकता होती है।

एजेंटऑप्स प्लेटफॉर्म की मुख्य विशेषताएं

1. एजेंट निर्माण और अनुकूलन

डेवलपर्स घटकों की रजिस्ट्री का उपयोग करके एजेंटों को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं:

• भूमिका: ज़िम्मेदारियाँ परिभाषित करें (जैसे, शोधकर्ता, योजनाकार)।
• रेलिंग: नैतिक और विश्वसनीय व्यवहार सुनिश्चित करने के लिए प्रतिबंध निर्धारित करें।
• टूलकिट: API, डेटाबेस या ज्ञान ग्राफ़ के साथ एकीकरण सक्षम करें.

एजेंटों को पूर्वनिर्धारित नियमों का अनुपालन बनाए रखते हुए विशिष्ट डेटासेट, टूल और प्रॉम्प्ट के साथ बातचीत करने के लिए बनाया गया है।

2. अवलोकनीयता और अनुरेखण

एजेंटऑप्स विस्तृत निष्पादन लॉग कैप्चर करता है:

• निशान: एजेंट के वर्कफ़्लो में LLM कॉल से लेकर टूल उपयोग तक हर चरण को रिकॉर्ड करें।
• विस्तार: ट्रेस को बारीक चरणों में विभाजित करें, जैसे कि पुनर्प्राप्ति, एम्बेडिंग जनरेशन, या टूल इनवोकेशन।
• कलाकृतियों: डिबगिंग में सहायता के लिए मध्यवर्ती आउटपुट, मेमोरी स्थिति और प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स को ट्रैक करें।

लैंगफ्यूज़ या एराइज़ जैसे अवलोकनीय उपकरण डैशबोर्ड प्रदान करते हैं जो इन ट्रेसों को दृश्यमान करते हैं, तथा रुकावटों या त्रुटियों की पहचान करने में मदद करते हैं।

3. शीघ्र प्रबंधन

एजेंट के व्यवहार को बनाने में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं:

• संस्करण: प्रदर्शन तुलना के लिए संकेतों की पुनरावृत्तियों को ट्रैक करें।
• इंजेक्शन का पता लगाना: प्रॉम्प्ट के भीतर दुर्भावनापूर्ण कोड या इनपुट त्रुटियों की पहचान करें.
• अनुकूलन: चेन-ऑफ-थॉट (सीओटी) या ट्री-ऑफ-थॉट जैसी तकनीकें तर्क क्षमताओं में सुधार करती हैं।

4. फीडबैक एकीकरण

पुनरावृत्तीय सुधारों के लिए मानवीय फीडबैक महत्वपूर्ण बना हुआ है:

• स्पष्ट प्रतिक्रिया: उपयोगकर्ता आउटपुट को रेटिंग देते हैं या टिप्पणियाँ प्रदान करते हैं।
• अंतर्निहित प्रतिक्रिया: प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए कार्य-समय या क्लिक-थ्रू दर जैसे मेट्रिक्स का विश्लेषण किया जाता है।

यह फीडबैक लूप एजेंट के प्रदर्शन और परीक्षण के लिए प्रयुक्त मूल्यांकन मानदंडों दोनों को परिष्कृत करता है।

5. मूल्यांकन और परीक्षण

एजेंटऑप्स प्लेटफॉर्म निम्नलिखित क्षेत्रों में कठोर परीक्षण की सुविधा प्रदान करते हैं:

• मानक: उद्योग मानकों के विरुद्ध एजेंट के प्रदर्शन की तुलना करें।
• चरण-दर-चरण मूल्यांकन: शुद्धता सुनिश्चित करने के लिए कार्यप्रवाह में मध्यवर्ती चरणों का आकलन करें।
• प्रक्षेप पथ मूल्यांकन: एजेंट द्वारा लिए गए निर्णय-मार्ग को मान्य करें।

6. स्मृति और ज्ञान एकीकरण

एजेंट संदर्भ के लिए अल्पकालिक स्मृति (जैसे, बातचीत का इतिहास) और पिछले कार्यों से अंतर्दृष्टि संग्रहीत करने के लिए दीर्घकालिक स्मृति का उपयोग करते हैं। यह एजेंटों को समय के साथ सुसंगतता बनाए रखते हुए गतिशील रूप से अनुकूलन करने में सक्षम बनाता है।

7. निगरानी और मीट्रिक्स

व्यापक निगरानी ट्रैक:

• प्रतीक्षा अवधि: अनुकूलन के लिए प्रतिक्रिया समय मापें.
• टोकन उपयोग: लागत को नियंत्रित करने के लिए संसाधन उपभोग की निगरानी करें।
• गुणवत्ता मेट्रिक्स: प्रासंगिकता, सटीकता और विषाक्तता का मूल्यांकन करें।

इन मेट्रिक्स को उपयोगकर्ता सत्र, संकेत और वर्कफ़्लो जैसे आयामों में प्रदर्शित किया जाता है, जिससे वास्तविक समय में हस्तक्षेप संभव हो जाता है।

पता लगाने योग्य कलाकृतियों का वर्गीकरण

यह पेपर उन कलाकृतियों का व्यवस्थित वर्गीकरण प्रस्तुत करता है जो एजेंटऑप्स अवलोकनीयता को आधार प्रदान करते हैं:

• एजेंट निर्माण कलाकृतियाँ: भूमिकाओं, लक्ष्यों और बाधाओं के बारे में मेटाडेटा.
• निष्पादन कलाकृतियाँ: टूल कॉल, उपकार्य कतार और तर्क चरणों के लॉग.
• मूल्यांकन कलाकृतियाँ: बेंचमार्क, फीडबैक लूप और स्कोरिंग मेट्रिक्स।
• कलाकृतियों का अनुरेखण: विस्तृत निगरानी के लिए सत्र आईडी, ट्रेस आईडी और स्पैन।

यह वर्गीकरण एजेंट जीवनचक्र में स्थिरता और स्पष्टता सुनिश्चित करता है, जिससे डिबगिंग और अनुपालन अधिक प्रबंधनीय हो जाता है।

एजेंटऑप्स (उपकरण) वॉकथ्रू

यह आपको अपने AI एजेंटों की निगरानी और अनुकूलन के लिए AgentOps की स्थापना और उपयोग के बारे में मार्गदर्शन करेगा।

चरण 1: AgentOps SDK स्थापित करें

अपने पसंदीदा पायथन पैकेज मैनेजर का उपयोग करके AgentOps स्थापित करें:

pip install agentops

चरण 2: AgentOps आरंभ करें

सबसे पहले, AgentOps को आयात करें और अपनी API कुंजी का उपयोग करके इसे आरंभ करें। API कुंजी को एक में संग्रहीत करें .env सुरक्षा हेतु फ़ाइल:

# Initialize AgentOps with API Key
import agentops
import os
from dotenv import load_dotenv

# Load environment variables
load_dotenv()
AGENTOPS_API_KEY = os.getenv("AGENTOPS_API_KEY")

# Initialize the AgentOps client
agentops.init(api_key=AGENTOPS_API_KEY, default_tags=["my-first-agent"])

यह चरण आपके अनुप्रयोग में सभी LLM अंतःक्रियाओं के लिए अवलोकनीयता स्थापित करता है।

चरण 3: डेकोरेटर के साथ क्रियाएँ रिकॉर्ड करें

आप विशिष्ट कार्यों को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं @record_action डेकोरेटर, जो उनके पैरामीटर, निष्पादन समय और आउटपुट को ट्रैक करता है। यहाँ एक उदाहरण है:

from agentops import record_action

@record_action("custom-action-tracker")
def is_prime(number):
    """Check if a number is prime."""
    if number < 2:
        return False
    for i in range(2, int(number**0.5) + 1):
        if number % i == 0:
            return False
    return True

यह फ़ंक्शन अब AgentOps डैशबोर्ड में लॉग किया जाएगा, जो निष्पादन समय और इनपुट-आउटपुट ट्रैकिंग के लिए मेट्रिक्स प्रदान करेगा।

चरण 4: नामित एजेंटों को ट्रैक करें

यदि आप नामित एजेंट का उपयोग कर रहे हैं, तो @track_agent डेकोरेटर का उपयोग सभी क्रियाओं और घटनाओं को विशिष्ट एजेंटों से जोड़ने के लिए किया जाता है।

from agentops import track_agent

@track_agent(name="math-agent")
class MathAgent:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def factorial(self, n):
        """Calculate factorial recursively."""
        return 1 if n == 0 else n * self.factorial(n - 1)

इस एजेंट के भीतर कोई भी क्रिया या LLM कॉल अब इसके साथ संबद्ध हैं "math-agent" टैग।

चरण 5: मल्टी-एजेंट समर्थन

कई एजेंटों का उपयोग करने वाले सिस्टम के लिए, आप बेहतर अवलोकन के लिए एजेंटों के बीच घटनाओं को ट्रैक कर सकते हैं। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है:

@track_agent(name="qa-agent")
class QAAgent:
    def generate_response(self, prompt):
        return f"Responding to: {prompt}"

@track_agent(name="developer-agent")
class DeveloperAgent:
    def generate_code(self, task_description):
        return f"# Code to perform: {task_description}"

qa_agent = QAAgent()
developer_agent = DeveloperAgent()

response = qa_agent.generate_response("Explain observability in AI.")
code = developer_agent.generate_code("calculate Fibonacci sequence")

प्रत्येक कॉल एजेंटऑप्स डैशबोर्ड में अपने संबंधित एजेंट के ट्रेस के अंतर्गत दिखाई देगी।

चरण 6: सत्र समाप्त करें

किसी सत्र की समाप्ति का संकेत देने के लिए, का उपयोग करें end_session विधि। वैकल्पिक रूप से, सत्र स्थिति शामिल करें (Success or Fail) और एक कारण.

# End of session
agentops.end_session(state="Success", reason="Completed workflow")

इससे यह सुनिश्चित होता है कि सभी डेटा लॉग किया गया है और एजेंटऑप्स डैशबोर्ड में पहुंच योग्य है।

चरण 7: AgentOps डैशबोर्ड में विज़ुअलाइज़ करें

visit एजेंटऑप्स डैशबोर्ड पता लगाने के लिए:

• सत्र रिप्ले: चरण-दर-चरण निष्पादन निशान.
• विश्लेषक: एलएलएम लागत, टोकन उपयोग और विलंबता मेट्रिक्स।
• गलती पहचानना: विफलताओं या पुनरावर्ती लूपों की पहचान करना और उन्हें डीबग करना।

उन्नत उदाहरण: पुनरावर्ती विचार पहचान

AgentOps एजेंट वर्कफ़्लो में पुनरावर्ती लूप का पता लगाने का भी समर्थन करता है। आइए पिछले उदाहरण को पुनरावर्ती पहचान के साथ आगे बढ़ाते हैं:

@track_agent(name="recursive-agent")
class RecursiveAgent:
    def solve(self, task, depth=0, max_depth=5):
        """Simulates recursive task solving with depth control."""
        if depth >= max_depth:
            return f"Max recursion depth reached for task: {task}"
        return self.solve(task, depth + 1)

recursive_agent = RecursiveAgent()
output = recursive_agent.solve("Optimize database queries")
print(output)