हाल के घटनाक्रमों से पता चला है कि भाषा एजेंट, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर निर्मित, प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके विविध वातावरणों में जटिल कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को निष्पादित करने की क्षमता रखते हैं। हालाँकि, वर्तमान में अधिकांश भाषा एजेंट ढाँचों का प्राथमिक ध्यान प्रूफ़-ऑफ़-कॉन्सेप्ट भाषा एजेंटों के निर्माण को सुविधाजनक बनाने पर है। यह फोकस अक्सर एप्लिकेशन-स्तरीय डिज़ाइनों पर बहुत कम या कोई ध्यान नहीं देता है और अक्सर गैर-विशेषज्ञ उपयोगकर्ताओं तक इन एजेंटों की पहुंच की उपेक्षा करता है।

भाषा एजेंटों द्वारा अनुभव की गई वर्तमान सीमाओं को पाटने के लिए, डेवलपर्स आए हैं ओपनएजेंट फ्रेमवर्क, भाषा एजेंटों की मेजबानी और तैनाती के लिए एक खुला मंच जंगल में, और रोजमर्रा के अनेक कार्यों में। OpenAgents ढांचा तीन एजेंटों के आसपास बनाया गया है

• डेटा एजेंट: डेटा टूल और SQL जैसी क्वेरी भाषाओं या पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके डेटा विश्लेषण में मदद करता है। 

• प्लगइन एजेंट: दैनिक कार्यों के लिए उपयोगी 200+ से अधिक एपीआई टूल तक पहुंच प्रदान करके मदद करता है। 

• वेब एजेंट: आपकी गुमनामी बनाए रखते हुए वेब ब्राउज़ करने में मदद करता है। 

ओपनएजेंट फ्रेमवर्क सामान्य उपयोगकर्ताओं को एजेंट कार्यक्षमताओं के साथ बातचीत करने की अनुमति देने के प्रयास में सामान्य विफलताओं और त्वरित प्रतिक्रियाओं के लिए अनुकूलित एक वेब उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का उपयोग करता है, जबकि साथ ही, शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को उनके स्थानीय सेटअप पर एक निर्बाध तैनाती अनुभव प्रदान करता है। यह कहना सुरक्षित होगा कि ओपनएजेंट्स ढांचा वास्तविक दुनिया के मूल्यांकन को सुविधाजनक बनाने और नवीन, प्रभावी और उन्नत भाषा एजेंटों को तैयार करने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करने का एक प्रयास है। 

आज के लेख में, हम OpenAgents फ्रेमवर्क के बारे में गहराई से जानकारी लेंगे और फ्रेमवर्क के बारे में अधिक विस्तार से बात करेंगे। हम ढांचे की कार्यप्रणाली और वास्तुकला के बारे में बात करेंगे, साथ ही सामने आने वाली आम चुनौतियों और परिणामों पर भी चर्चा करेंगे। तो चलो शुरू हो जाओ। 

ओपनएजेंट और भाषा एजेंट: एक परिचय

भाषा एजेंट, अपने मूल में, बुद्धिमान एजेंटों से प्राप्त होते हैं। इन बुद्धिमान एजेंटों को स्वायत्त समस्या-समाधान क्षमताओं के साथ-साथ अपने वातावरण को समझने, निर्णय लेने और तदनुसार कार्य करने की क्षमता रखने के लिए संकल्पित किया गया है। बड़े भाषा मॉडल में प्रगति के साथ, वैश्विक विकास समुदाय ने भाषा एजेंट बनाने के लिए बुद्धिमान एजेंटों और एलएलएम की अवधारणा का लाभ उठाया है। ये एजेंट विभिन्न वातावरणों में जटिल कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रोग्रामिंग (एनएलपी) का उपयोग करते हैं, और उन्होंने हाल ही में उल्लेखनीय क्षमता दिखाई है।

वर्तमान भाषा एजेंट फ्रेमवर्क, जैसे ग्रेविटास और चेज़, मुख्य रूप से प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट कार्यान्वयन के साथ डेवलपर्स के लिए तैयार एक कंसोल इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं। हालाँकि, वे अक्सर व्यापक दर्शकों तक पहुंच को प्रतिबंधित करते हैं, विशेषकर उन लोगों तक जो कोडिंग में कुशल नहीं हैं। इसके अतिरिक्त, वर्तमान एजेंट बेंचमार्क का निर्माण डेवलपर्स द्वारा नियतात्मक मूल्यांकन के लिए विशिष्ट आवश्यकताओं के साथ किया जाता है, विशेष रूप से उन परिदृश्यों में जिनमें वेब ब्राउज़िंग, कोडिंग, टूल उपयोग या उसके संयोजन की आवश्यकता होती है।

व्यापक उपयोगकर्ता आधार के लिए एलएलएम-संचालित बुद्धिमान और भाषा एजेंटों को विकसित करने के प्रयास में, ओपनएआई और माइक्रोसॉफ्ट जैसे स्थापित खिलाड़ियों ने उन्नत डेटा विश्लेषण, जिसे कोड इंटरप्रेटर और ब्राउज़र प्लगइन्स के रूप में भी जाना जाता है, सहित अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए उत्पादों की एक श्रृंखला तैनात की है। यद्यपि ये एजेंट अपने कार्यों में प्रभावी हैं, फिर भी वे विकास समुदाय को सीमित सहायता प्रदान करते हैं। यह सीमा इसलिए उत्पन्न होती है क्योंकि बिजनेस लॉजिक कोड और मॉडल कार्यान्वयन ओपन-सोर्स नहीं किया गया है, जिससे डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए उन्हें आगे तलाशने के अवसरों में बाधा आती है, साथ ही उपयोगकर्ताओं के लिए मुफ्त पहुंच सीमित हो जाती है।

इस समस्या से निपटने के प्रयास में, डेवलपर्स एक समाधान लेकर आए हैं ओपनएजेंट, एजेंटों की मेजबानी और उपयोग के लिए एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म, और यह वर्तमान में तीन आंतरिक एजेंटों की नींव पर बनाया गया है

• डेटा एजेंट: डेटा टूल और SQL जैसी क्वेरी भाषाओं या पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके डेटा विश्लेषण में मदद करता है। 

• प्लगइन एजेंट: दैनिक कार्यों के लिए उपयोगी 200+ से अधिक एपीआई टूल तक पहुंच प्रदान करके मदद करता है। 

• वेब एजेंट: आपकी गुमनामी बनाए रखते हुए वेब ब्राउज़ करने में मदद करता है। 

निम्नलिखित आंकड़ा सामान्य उपयोगकर्ताओं, डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए ओपनएजेंट प्लेटफ़ॉर्म को दर्शाता है। 

1. प्रोग्रामर-उन्मुख पैकेज या कंसोल का उपयोग करने के बजाय, सामान्य उपयोगकर्ता ऑनलाइन वेब इंटरफ़ेस का उपयोग करके ओपनएजेंट फ्रेमवर्क में तीन एजेंटों के साथ बातचीत कर सकते हैं। 
2. डेवलपर्स आगे के विकास के लिए बैकएंड और फ्रंटएंड को निर्बाध रूप से तैनात करने के लिए ओपनएजेंट्स फ्रेमवर्क द्वारा प्रदान किए गए व्यावसायिक तर्क और अनुसंधान कोड का उपयोग कर सकते हैं। 
3. शोधकर्ताओं के पास शुरुआत से ही नए भाषा एजेंट बनाने, या साझा घटकों और उदाहरणों का उपयोग करके एजेंट-संबंधित तरीकों को लागू करने और वेब यूआई का उपयोग करके उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने की लचीलापन है। 

इसे संक्षेप में कहें तो, ओपनएजेंट्स फ्रेमवर्क मूल रूप से मानव-इन-द-लूप भाषा एजेंट मूल्यांकन के लिए एक समग्र और यथार्थवादी मंच है जो उपयोगकर्ताओं को कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को पूरा करने के लिए इन एजेंटों के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है, और ये मानव- उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया के साथ-साथ एजेंट की बातचीत को आगे के विकास और मूल्यांकन के लिए संग्रहीत और विश्लेषण किया जाता है। 

उन लोगों के लिए जो जागरूक नहीं हैं, एलएलएम संकेत एक ऐसी प्रक्रिया है जो डेवलपर्स को निर्देश तैयार करने की अनुमति देती है जो प्रतिकूल या गलत इनपुट के खिलाफ सुरक्षा प्रदान करती है, आउटपुट सौंदर्यशास्त्र को बढ़ाती है, और बैकएंड तर्क को पूरा करती है। विकास चरण के दौरान, ओपनएजेंट फ्रेमवर्क पर काम करने वाले डेवलपर्स एप्लिकेशन आवश्यकताओं को प्रभावी ढंग से निर्दिष्ट करने के महत्व को रेखांकित करने के लिए एलएलएम प्रॉम्प्टिंग तकनीक का उपयोग करते हैं। हालाँकि, डेवलपर्स ने जल्द ही देखा कि इन निर्देशों या एलएलएम संकेतों का निर्माण कई बार पर्याप्त हो सकता है जो टोकन सीमाओं के साथ-साथ एलएलएम फ्रेमवर्क की संदर्भ प्रबंधन क्षमताओं को प्रभावित कर सकता है। डेवलपर्स ने यह भी देखा कि इन एजेंटों को वास्तविक दुनिया में प्रभावी ढंग से तैनात करने के लिए, एजेंट मॉडल को न केवल असाधारण प्रदर्शन प्रदर्शित करना चाहिए, बल्कि उन्हें वास्तविक समय में इंटरैक्टिव परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला से निपटने में भी सक्षम होना चाहिए। हालांकि वर्तमान एजेंट ढाँचे प्रदर्शन को कवर कर लिया गया है, वे अक्सर वास्तविक दुनिया के विचारों को नजरअंदाज कर देते हैं, खासकर वास्तविक समय में, जो अक्सर प्रतिक्रिया या सटीकता को कम करके एलएलएम ढांचे की वास्तविक क्षमता को अस्पष्ट कर देता है। 

निम्नलिखित आंकड़े में, हम ओपनएजेंट फ्रेमवर्क की तुलना सीधे एजेंट अवधारणा पर बेंचमार्क और प्रोटोटाइप के निर्माण पर मौजूदा कार्यों से कर रहे हैं। 

ओपनएजेंट्स: प्लेटफ़ॉर्म डिज़ाइन और कार्यान्वयन

OpenAgents प्लेटफ़ॉर्म के व्यवस्थित डिज़ाइन या आर्किटेक्चर को दो प्राथमिक घटकों में विभाजित किया जा सकता है: यूजर इंटरफेस, बैकएंड और फ्रंटएंड दोनों सहित, और भाषा एजेंट, जिसमें उपकरण, भाषा मॉडल और वातावरण शामिल हैं। OpenAgents फ़्रेमवर्क उपयोगकर्ताओं और एजेंटों के बीच संचार के लिए एक इंटरफ़ेस प्रदान करता है। ढाँचे में अंतःक्रिया का प्रवाह इस प्रकार है।

एजेंट उपयोगकर्ताओं से इनपुट प्राप्त करने के बाद योजना बनाने और वातावरण में आवश्यक कार्रवाई करने के लिए उनके पास उपलब्ध उपकरणों का उपयोग करते हैं। ढांचे की वास्तुकला या व्यवस्थित डिजाइन निम्नलिखित छवि में प्रदर्शित किया गया है। 

यूजर इंटरफेस

ओपनएजेंट फ्रेमवर्क के डेवलपर्स ने मेजबान एजेंटों और पुन: प्रयोज्य व्यावसायिक तर्क के भार से निपटने के बाद न केवल एक अत्यधिक कार्यात्मक बल्कि उपयोगकर्ता के अनुकूल यूआई विकसित करने में बहुत विचार और प्रयास किया है। परिणामस्वरूप, OpenAgents फ्रेमवर्क त्रुटि प्रबंधन, बैकएंड सर्वर संचालन, डेटा स्ट्रीमिंग और बहुत कुछ सहित तकनीकी कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए समर्थन प्रदान करने का दावा करता है, जिसका प्राथमिक लक्ष्य OpenAgents फ्रेमवर्क को उपयोगकर्ता के अनुकूल, लेकिन अत्यधिक प्रभावी और बनाना है। एक ही समय में प्रयोग करने योग्य। 

भाषा एजेंट

ओपनएजेंट्स ढांचे के भीतर, भाषा एजेंट के तीन आवश्यक घटक होते हैं: एक टूल इंटरफ़ेस, एक भाषा मॉडल और स्वयं पर्यावरण। OpenAgents फ्रेमवर्क में कार्यान्वित प्रॉम्प्टिंग विधि एजेंटों के अनुसरण के लिए एक अनुक्रमिक प्रक्रिया बनाती है जो शुरू होती है अवलोकन -> विचार-विमर्श -> कार्रवाई. फ्रेमवर्क एलएलएम को बढ़ी हुई दक्षता के साथ पार्स करने योग्य पाठ उत्पन्न करने के लिए भी प्रेरित करता है, और टूल इंटरफ़ेस में पार्सर होते हैं जो एलएलएम द्वारा उत्पन्न इन पार्स करने योग्य पाठों को एपीआई कॉल करने या कोड उत्पन्न करने जैसे निष्पादन योग्य कार्यों में अनुवाद कर सकते हैं। फिर इन क्रियाओं को फ़्रेमवर्क द्वारा संबंधित वातावरण की सीमाओं के भीतर निष्पादित किया जाता है। 

ओपनएजेंट के एजेंट

OpenAgents के मूल में, तीन अलग-अलग एजेंट हैं: डेटा एजेंट जो डेटा टूल और SQL जैसी क्वेरी भाषाओं या पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके डेटा विश्लेषण में मदद करता है। प्लगइन एजेंट कि दैनिक कार्यों के लिए उपयोगी 200+ से अधिक एपीआई टूल तक पहुंच प्रदान करके मदद करता है, और वेब एजेंट यह आपकी गुमनामी बनाए रखते हुए वेब ब्राउज़ करने में मदद करता है। इन एजेंटों के पास चैटजीपीटी प्लगइन्स के समान व्यक्तिगत डोमेन विशेषज्ञता है, हालांकि चैटजीपीटी के विपरीत, ओपनएजेंट्स पर कार्यान्वयन पूरी तरह से खुली भाषा एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस या एपीआई के शीर्ष पर आधारित है। 

डेटा एजेंट

ओपनएजेंट्स फ्रेमवर्क में डेटा एजेंट को डेटा से संबंधित कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला से निपटने के लिए इस तरह से डिजाइन और तैनात किया गया है कि अंतिम उपयोगकर्ता नियमित आधार पर सामना करते हैं। डेटा एजेंट दो प्रोग्रामिंग भाषाओं अर्थात् SQL और Python में कोड निर्माण और निष्पादन का समर्थन करते हैं, और एजेंट के पास इसके निपटान में कई डेटा टूल भी हैं जिनमें शामिल हैं डेटा प्रोफाइलिंग बुनियादी डेटा जानकारी प्रदान करने के लिए, कागल डेटा खोज डेटासेट खोजने के लिए, और ईचार्ट्स टूल इंटरैक्टिव ECharts की साजिश रचने के लिए। इसके अलावा, ओपनएजेंट फ्रेमवर्क डेटा एजेंट को अंतिम उपयोगकर्ताओं के अनुरोधों का प्रभावी ढंग से जवाब देने के लिए इन उपकरणों का सक्रिय रूप से उपयोग करने के लिए प्रेरित करता है। इसके अतिरिक्त, संपूर्ण कोडिंग आवश्यकताओं को देखते हुए, ओपनएजेंट फ्रेमवर्क डेटा एजेंट के लिए एम्बेडेड भाषा मॉडल का विकल्प चुनता है, और कोड उत्पन्न करने वाले एजेंट के बजाय, यह पायथन, ईचार्ट्स और एसक्यूएल जैसे उपकरण हैं जो कोड उत्पन्न करते हैं। इस दृष्टिकोण के साथ, फ्रेमवर्क भाषा मॉडल की प्रोग्रामिंग कौशल का पूरी तरह से उपयोग करने में सक्षम है, और इस प्रकार डेटा एजेंट पर तनाव कम हो जाता है। 

इन डेटा टूल की सहायता से, डेटा एजेंट कई डेटा-केंद्रित अनुरोधों को प्रबंधित करने में सक्षम है, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, हेरफेर और क्वेरी को कुशलतापूर्वक करता है, इस प्रकार कोड और टेक्स्ट जेनरेशन की सीमाओं को पार करता है। निम्नलिखित चित्र कार्यशील डेटा एजेंट और आम उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध टूल पर प्रकाश डालता है। 

प्लगइन्स एजेंट

OpenAgents फ्रेमवर्क में प्लगइन एजेंट को डेवलपर्स द्वारा विशेष रूप से 200 से अधिक प्लगइन्स तक पहुंच प्रदान करके इंटरनेट पर खोज, ऑनलाइन शॉपिंग, समाचार पढ़ने या वेबसाइट और एप्लिकेशन बनाने सहित दैनिक कार्यों के लिए उपयोगकर्ता की बहुमुखी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। फ़ंक्शन कॉलिंग इंटरफ़ेस, एपीआई पिंग और एपीआई प्रतिक्रिया लंबाई पर भुगतान किया जा रहा है। कुछ प्रमुख प्लगइन्स में शामिल हैं 

1. गूगल खोज 
2. Wolfram अल्फा
3. Zapier
4. Klarna
5. Coursera
6. मुझे दिखाओ
7. बोलना
8. आस्क योरपीडीएफ
9. बिज़टोक
10. Klook

अपनी आवश्यकताओं और आवश्यकताओं के आधार पर, उपयोगकर्ता उन प्लगइन्स की संख्या चुन सकते हैं जिन्हें वे प्लगइन एजेंटों द्वारा उपयोग करना चाहते हैं, और कार्य नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है। 

इसके अलावा, उन स्थितियों में उपयोगकर्ताओं की सहायता करने के लिए जहां वे निश्चित नहीं हैं कि कौन सा प्लगइन उनकी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त होगा, ओपनएजेंट फ्रेमवर्क उपयोगकर्ताओं को एक सुविधा प्रदान करता है जो स्वचालित रूप से उनके निर्देशों के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक प्लगइन का चयन करता है। 

वेब एजेंट

ओपनएजेंट फ्रेमवर्क वेब एजेंट को एक विशेष उपकरण के रूप में प्रस्तुत करता है जिसका काम चैट एजेंट की दक्षता और क्षमताओं को बढ़ाना है। हालाँकि चैट एजेंट में अभी भी मुख्य इंटरैक्शन इंटरफ़ेस है, यह जब भी आवश्यक हो, वेब एजेंट को सहजता से शामिल करता है। फिर अंतिम प्रतिक्रिया वेब एजेंट द्वारा अंतिम उपयोगकर्ता तक पहुंचाई जाती है, और प्रक्रिया को नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है। 

इन वेब एजेंटों में कार्यान्वित डिज़ाइन रणनीति बहुत लाभकारी साबित होती है क्योंकि चैट एजेंट महत्वपूर्ण मापदंडों को संसाधित करता है या यूआरएल को वेब एजेंट को स्थानांतरित करने से पहले व्यवस्थित रूप से आरंभ करता है, इस प्रकार उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं और उत्पन्न आउटपुट के बीच बेहतर संरेखण सुनिश्चित करता है। जिसके परिणामस्वरूप स्पष्ट संचार होता है। इसके अलावा, रणनीति वेब एजेंटों को चैट संवादों के साथ गतिशील मल्टी-टर्न वेब नेविगेशन को नियोजित करके स्तरित और अनुकूलनीय उपयोगकर्ता प्रश्नों को समायोजित करने की भी अनुमति देती है। इसलिए, चैट और मल्टी-ब्राउज़िंग एजेंटों की भूमिकाओं और जिम्मेदारियों को स्पष्ट रूप से सीमांकित करके, ओपनएजेंट फ्रेमवर्क प्रत्येक व्यक्तिगत मॉड्यूल के शोधन और विकास का मार्ग प्रशस्त करता है। 

ओपनएजेंट्स: व्यावहारिक अनुप्रयोग और वास्तविक विश्व परिनियोजन

इस खंड में, हम ओपनएजेंट्स फ्रेमवर्क के सिद्धांतीकरण से लेकर वास्तविक दुनिया में तैनाती तक के प्रक्षेप पथ के साथ-साथ आने वाली चुनौतियों और डेवलपर्स द्वारा निपटाई गई मूल्यांकन जटिलताओं के साथ सीखी गई बातों के बारे में बात करेंगे। 

बड़े भाषा मॉडलों को वास्तविक दुनिया के ऐप्स में बदलने के लिए संकेतों का उपयोग करना

अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एलएलएम संकेतों का उपयोग करते समय, ओपनएजेंट फ्रेमवर्क कुछ आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करने के लिए त्वरित निर्देशों का उपयोग करता है। कुछ निर्देशों का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि आउटपुट एक विशिष्ट प्रारूप के साथ संरेखण में है, इस प्रकार बैकएंड तर्क को संसाधित करने की अनुमति मिलती है, जबकि अन्य निर्देशों का उद्देश्य आउटपुट की सौंदर्य अपील को बढ़ाना है, जबकि बाकी संभावित के खिलाफ ढांचे की रक्षा करते हैं दुर्भावनापूर्ण हमले. 

अनियंत्रित वास्तविक-विश्व कारक

जब डेवलपर्स ने वास्तविक दुनिया में ओपनएजेंट्स ढांचे को तैनात किया, तो इंटरनेट बुनियादी ढांचे, उपयोगकर्ताओं, व्यावसायिक तर्क और अन्य द्वारा ट्रिगर किए गए अनियंत्रित वास्तविक दुनिया के कारकों की एक श्रृंखला द्वारा उनका स्वागत किया गया। इन अनियंत्रित कारकों ने डेवलपर्स को पूर्व अनुसंधान के आधार पर कुछ मान्यताओं का पुनर्मूल्यांकन करने और उन्हें बदलने के लिए मजबूर किया, और वे अंततः ऐसी स्थितियों को जन्म दे सकते हैं जहां अंतिम उपयोगकर्ता उस प्रतिक्रिया से संतुष्ट नहीं हो सकते हैं जो फ्रेमवर्क उत्पन्न करता है। 

मूल्यांकन जटिलता

हालाँकि अनुप्रयोगों पर सीधे लक्षित निर्मित एजेंटों का व्यापक अनुप्रयोग हो सकता है, और बेहतर मूल्यांकन की सुविधा हो सकती है, यह एलएलएम-संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण की जटिलता को बढ़ाता है जिससे अनुप्रयोगों के प्रदर्शन का विश्लेषण करना मुश्किल हो जाता है। इसके अलावा, यह दृष्टिकोण अस्थिरता को भी बढ़ाता है, और सिस्टम श्रृंखला का विस्तार करता है एलएलएम इससे ढांचे के लिए विभिन्न घटकों के अनुकूल होना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। इस प्रकार प्रक्रियाओं को सरल बनाने और प्रभावी आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए इन एजेंटों के सिस्टम डिज़ाइन और ऑपरेटिंग तर्क को परिष्कृत करना समझ में आता है। 

निष्कर्ष

इस लेख में, हमने ओपनएजेंट फ्रेमवर्क के बारे में बात की है, जो भाषा एजेंटों की मेजबानी और तैनाती के लिए एक खुला मंच है जंगल में, और रोजमर्रा के अनेक कार्यों में। OpenAgents ढांचा तीन एजेंटों के आसपास बनाया गया है: डेटा एजेंट, डेटा टूल और SQL जैसी क्वेरी भाषाओं या पायथन, प्लगइन एजेंटों जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके डेटा विश्लेषण में मदद करता है, दैनिक कार्यों के लिए उपयोगी 200+ से अधिक एपीआई टूल तक पहुंच प्रदान करके मदद करता है, और वेब एजेंट आपकी गुमनामी बनाए रखते हुए वेब ब्राउज़ करने में मदद करते हैं। . ओपनएजेंट फ्रेमवर्क सामान्य उपयोगकर्ताओं को एजेंट कार्यक्षमताओं के साथ बातचीत करने की अनुमति देने के प्रयास में सामान्य विफलताओं और त्वरित प्रतिक्रियाओं के लिए अनुकूलित एक वेब उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का उपयोग करता है, जबकि साथ ही, शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को उनके स्थानीय सेटअप पर एक निर्बाध तैनाती अनुभव प्रदान करता है। एक पारदर्शी, समग्र और एक तैनाती योग्य मंच प्रदान करके, ओपनएजेंट्स का लक्ष्य एलएलएम की क्षमता को शोधकर्ताओं और डेवलपर्स तक ही सीमित नहीं, बल्कि सीमित तकनीकी विशेषज्ञता वाले अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए भी व्यापक श्रेणी के उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाना है।