Openai ने एक विस्तृत और तकनीकी रूप से ग्राउंडेड गाइड प्रकाशित किया है, निर्माण एजेंटों के लिए एक व्यावहारिक गाइडइंजीनियरिंग और उत्पाद टीमों के लिए स्वायत्त एआई सिस्टम के कार्यान्वयन की खोज करने के लिए तैयार किया गया है। वास्तविक दुनिया की तैनाती से आकर्षित, गाइड विश्वसनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए उपयुक्त उपयोग मामलों, आर्किटेक्टिंग एजेंटों और मजबूत सुरक्षा उपायों की पहचान करने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करता है।
एक एजेंट को परिभाषित करना
पारंपरिक एलएलएम-संचालित अनुप्रयोगों जैसे कि एकल-टर्न चैटबॉट या वर्गीकरण मॉडल के विपरीत, एजेंट स्वायत्त प्रणाली हैं जो न्यूनतम मानव निरीक्षण के साथ बहु-चरण कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम हैं। ये सिस्टम तर्क, मेमोरी, टूल का उपयोग और वर्कफ़्लो प्रबंधन को एकीकृत करते हैं।
एक एजेंट में तीन आवश्यक घटक शामिल हैं:
- नमूना -निर्णय लेने और तर्क के लिए जिम्मेदार एलएलएम।
- औजार – बाहरी एपीआई या कार्यों को क्रिया करने के लिए आमंत्रित किया गया।
- निर्देश – संरचित संकेत जो एजेंट के उद्देश्यों, व्यवहार और बाधाओं को परिभाषित करते हैं।
जब एक एजेंट के निर्माण पर विचार करना है
एजेंट वर्कफ़्लोज़ के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं जो पारंपरिक नियम-आधारित स्वचालन की क्षमताओं से अधिक हैं। विशिष्ट परिदृश्यों में शामिल हैं:
- जटिल निर्णय लेनाउदाहरण के लिए, ग्राहक सहायता में बारीक वापसी अनुमोदन।
- उच्च रखरखाव नियम प्रणालियाँ: जैसे कि नीति अनुपालन वर्कफ़्लोज़ जो भंगुर या पैमाने पर मुश्किल होते हैं।
- असंरचित आंकड़ों के साथ बातचीत: दस्तावेज़ पार्सिंग या प्रासंगिक प्राकृतिक भाषा आदान -प्रदान सहित।
गाइड कार्यान्वयन पर शुरू करने से पहले एजेंट-स्तरीय तर्क को सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक सत्यापन पर जोर देता है।
तकनीकी नींव और एसडीके अवलोकन
OpenAI एजेंट SDK पायथन का उपयोग करके एजेंटों के निर्माण के लिए एक लचीला, कोड-पहले इंटरफ़ेस प्रदान करता है। डेवलपर्स मॉडल पसंद, टूल पंजीकरण और शीघ्र तर्क के संयोजन के साथ एजेंटों को घोषित कर सकते हैं।
Openai में उपकरण को वर्गीकृत किया गया है:
- आंकड़ा उपकरण – डेटाबेस या दस्तावेज़ रिपॉजिटरी से संदर्भ प्राप्त करना।
- कार्य उपकरण – डेटा लिखना या अपडेट करना, डाउनस्ट्रीम सेवाओं को ट्रिगर करना।
- आर्केस्ट्रेशन औजार -एजेंट खुद को कॉल करने योग्य उप-मॉड्यूल के रूप में उजागर करते हैं।
निर्देश परिचालन प्रक्रियाओं से प्राप्त होना चाहिए और स्पष्ट, मॉड्यूलर संकेतों में व्यक्त किया जाना चाहिए। गाइड स्केलेबिलिटी और मेंटेसबिलिटी के लिए पैरामीटर वाले चर के साथ त्वरित टेम्प्लेट का उपयोग करने की सिफारिश करता है।
ऑर्केस्ट्रेशन रणनीतियाँ
दो वास्तुशिल्प प्रतिमानों पर चर्चा की जाती है:
- एकल-एजेंट प्रणाली: एक एकल लूप एजेंट पूरे वर्कफ़्लो को संभालता है, जो सरल उपयोग के मामलों के लिए उपयुक्त है।
- बहु-एजेंट प्रणालियाँ:
- प्रबंधक पैटर्न: एक केंद्रीय समन्वयक विशेष एजेंटों को कार्यों को सौंपता है।
- विकेन्द्रीकृत पैटर्न: पीयर एजेंट स्वायत्त रूप से आपस में नियंत्रण को स्थानांतरित करते हैं।
प्रत्येक डिज़ाइन फ़ंक्शन-आधारित ऑर्केस्ट्रेशन के माध्यम से मॉड्यूलरिटी को संरक्षित करते हुए डायनेमिक निष्पादन पथों का समर्थन करता है।
सुरक्षित और अनुमानित व्यवहार के लिए रेलिंग
गाइड डेटा रिसाव, अनुचित प्रतिक्रियाओं और सिस्टम के दुरुपयोग जैसे जोखिमों को कम करने के लिए एक बहुस्तरीय रक्षा रणनीति को रेखांकित करता है:
- LLM- आधारित वर्गीकरण: प्रासंगिकता, सुरक्षा और पीआईआई का पता लगाने के लिए।
- नियम-आधारित फ़िल्टर: रेगेक्स पैटर्न, इनपुट लंबाई प्रतिबंध और ब्लैकलिस्ट प्रवर्तन।
- उपकरण जोखिम रेटिंग: बाहरी कार्यों और गेटिंग निष्पादन के अनुसार संवेदनशीलता का स्तर असाइन करना।
- आउटपुट सत्यापन: संगठनात्मक टोन और अनुपालन आवश्यकताओं के साथ प्रतिक्रियाएं संरेखित करना।
गार्ड्रिल्स को एजेंट रनटाइम में एकीकृत किया जाता है, जब उल्लंघन का पता चलता है, तो समवर्ती मूल्यांकन और हस्तक्षेप की अनुमति देता है।
मानव ओवरसाइट और वृद्धि पथ
यह मानते हुए कि यहां तक कि अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए एजेंट अस्पष्टता या महत्वपूर्ण कार्यों का सामना कर सकते हैं, गाइड मानव-इन-द-लूप रणनीतियों को शामिल करने के लिए प्रोत्साहित करता है। इसमे शामिल है:
- असफलता दहलीज: बार -बार गलत व्याख्या या टूल कॉल विफलताओं के बाद बढ़ना।
- उच्च-दांव संचालन: मानव ऑपरेटरों के लिए अपरिवर्तनीय या संवेदनशील क्रियाओं को रूट करना।
इस तरह की रणनीतियाँ वृद्धिशील तैनाती का समर्थन करती हैं और विश्वास को उत्तरोत्तर बनाने की अनुमति देती हैं।
निष्कर्ष
इस गाइड के साथ, Openai बुद्धिमान एजेंटों के निर्माण के लिए एक डिजाइन पैटर्न को औपचारिक रूप देता है जो सक्षम, नियंत्रणीय और उत्पादन-तैयार हैं। उद्देश्य-निर्मित उपकरणों, संरचित संकेतों और कठोर सुरक्षा उपायों के साथ उन्नत मॉडल को मिलाकर, विकास टीम प्रयोगात्मक प्रोटोटाइप से परे और मजबूत स्वचालन प्लेटफार्मों की ओर जा सकती है।
चाहे ऑर्केस्ट्रेटिंग ग्राहक वर्कफ़्लोज़, डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग, या डेवलपर टूलिंग, यह व्यावहारिक ब्लूप्रिंट वास्तविक दुनिया प्रणालियों में एजेंटों को अपनाने के लिए एक मजबूत आधार निर्धारित करता है। Openai एकल-एजेंट तैनाती के साथ शुरुआत करने की सलाह देता है और जटिलता की मांग के रूप में बहु-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन के लिए उत्तरोत्तर स्केलिंग करता है।
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निखिल मार्कटेकपोस्ट में एक प्रशिक्षु सलाहकार है। वह भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, खड़गपुर में सामग्रियों में एक एकीकृत दोहरी डिग्री का पीछा कर रहा है। निखिल एक एआई/एमएल उत्साही है जो हमेशा बायोमैटेरियल्स और बायोमेडिकल साइंस जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयोगों पर शोध कर रहा है। भौतिक विज्ञान में एक मजबूत पृष्ठभूमि के साथ, वह नई प्रगति की खोज कर रहा है और योगदान करने के अवसर पैदा कर रहा है।
