AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్: వైఫల్యాలు, ఆమోదాలు మరియు రీట్రైలు

ఒకే ప్రాజెక్ట్‌పై అనేక ఏజెంట్‌లు పనిచేయడం చాలా సమర్థవంతంగా అనిపిస్తుంది. ఒకటి పనిని ప్లాన్ చేస్తుంది, మరొకటి డిజైన్‌ను చూసుకుంటుంది, మూడవది కోడ్ రాస్తుంది. విఫలమయ్యే వరకు అంతా బాగానే నడుస్తుంది. పైగా, మీరు కోరుకునే దానికంటే వైఫల్యాలు తరచుగా జరుగుతాయి.

ఈ వైఫల్యాలను నివారించడానికి జాగ్రత్తగా వర్క్‌ఫ్లో ఇంజినీరింగ్ అవసరం. కాబట్టి ఆర్కెస్ట్రేటెడ్ వర్క్‌ఫ్లోలను ఏది అవిశ్వసనీయంగా మారుస్తుందో విశ్లేషించి, ప్రొడక్షన్ విశ్వసనీయత కోసం ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఉత్తమ పద్ధతులను పరిశీలిద్దాం.

AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ బహుళ-దశల టాస్క్‌ను పూర్తి చేయడానికి అనేక AI ఏజెంట్‌లు, మోడల్‌లు మరియు టూల్స్‌ను సమన్వయం చేస్తుంది. కానీ ఏ ఏజెంట్ ముందుగా నడుస్తుంది, దానికి ఏ సమాచారం అందుతుంది, అది పూర్తయిన తర్వాత ఏమి జరుగుతుంది అనేవి ఎవరో ఒకరు — లేదా ఏదో ఒకటి — ఇంకా నిర్ణయించాల్సి ఉంటుంది. ఇదే ఆర్కెస్ట్రేటర్ పాత్ర — మేనేజర్‌గా వ్యవహరించే AI ఏజెంట్ లేదా సాఫ్ట్‌వేర్-నియంత్రిత ఎగ్జిక్యూషన్ లేయర్.

సరళంగా చెప్పాలంటే, ఆర్కెస్ట్రేషన్ లేయర్ ఒక లక్ష్యాన్ని చిన్న టాస్క్‌లుగా విభజిస్తుంది, డిపెండెన్సీలను ట్రాక్ చేస్తుంది, ఎగ్జిక్యూషన్‌ను సరైన ఏజెంట్‌లకు అప్పగిస్తుంది, షేర్డ్ కాంటెక్స్ట్‌ను నిర్వహిస్తుంది, మరియు అవుట్‌పుట్‌లను ఒకచోట చేరుస్తుంది.

ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఎగ్జిక్యూషన్ ఇంజిన్ రేఖాచిత్రం: లక్ష్యం మరియు ప్లాన్, ఏజెంట్‌లకు రూట్ చేయడం, టూల్స్‌ను ఐసోలేషన్‌లో అమలు చేయడం, నిర్మాణాత్మక ఫలితాలు, శాశ్వత వర్క్‌ఫ్లో స్థితి, మరియు మళ్లీ ప్రయత్నించే, వెనక్కి పంపే, పాజ్ చేసే, వేచి ఉండే లేదా తదుపరి టాస్క్‌కు వెళ్లే ధృవీకరించి-నిర్ణయించే దశ.

మీరు ఆర్కెస్ట్రేటర్‌కు ఒక టాస్క్ ఇచ్చిన తర్వాత ఏమి జరుగుతుందో చూద్దాం.

Perplexity యొక్క Computer వర్క్‌షాప్ నుండి ఒక ఉదాహరణను పరిశీలించండి: Salesforce, Snowflake, ఇమెయిల్, క్యాలెండర్ మరియు ఇటీవలి వార్తల సమాచారాన్ని ఉపయోగించి అకౌంట్ ఇంటెలిజెన్స్ డాష్‌బోర్డ్‌ను రూపొందించడం.

లక్ష్యాన్ని అర్థం చేసుకుని, పనిని ప్లాన్ చేయడం. ఆర్కెస్ట్రేటర్ కోరిన ఫలితంతో ప్రారంభించి, దాన్ని స్పష్టమైన డిపెండెన్సీలు గల టాస్క్‌లుగా విభజిస్తుంది. మా డాష్‌బోర్డ్ ఉదాహరణలో, దీనర్థం వేర్వేరు మూలాల నుండి సమాచారాన్ని సేకరించి, దాన్ని పూర్తయిన డెలివరబుల్‌గా మార్చడం. ఏ దశలు ఇతర దశలపై ఆధారపడతాయో, ఏవి స్వతంత్రంగా నడవగలవో ప్లానర్ నిర్ధారిస్తుంది.
టాస్క్‌లను తగిన ఏజెంట్‌లకు రూట్ చేయడం. డిపెండెన్సీలు నెరవేరిన టాస్క్‌లను ఆర్కెస్ట్రేటర్ గుర్తించి, పనిని ప్రత్యేక ఏజెంట్‌లకు లేదా మోడల్‌లకు అప్పగిస్తుంది. ఆధారిత టాస్క్‌లు వాటి ముందస్తు అవసరాల కోసం వేచి ఉంటాయి. Perplexity Computer అనేక ఫ్రాంటియర్ మోడల్‌లను ఉపయోగిస్తుంది, వర్క్‌ఫ్లోలోని వేర్వేరు భాగాలను ఆ టాస్క్‌లకు తగిన సిస్టమ్‌లకు రూట్ చేస్తుంది. ఇది స్వతంత్ర పనిని సమాంతరంగా నడిపేందుకు కూడా వీలు కల్పిస్తుంది.
నియంత్రిత వాతావరణాల్లో టూల్ కాల్‌లను అమలు చేయడం. ఏజెంట్‌లు వెబ్ సెర్చ్, APIలు, కనెక్ట్ చేసిన అప్లికేషన్‌లు, ఫైల్ ఆపరేషన్‌లు లేదా కోడ్ ఎగ్జిక్యూషన్ వంటి టూల్స్ ద్వారా తమ వాతావరణంతో ఇంటరాక్ట్ అవుతాయి. ఎగ్జిక్యూషన్ లేయర్ ఈ చర్యలను అమలు చేసి, ఫలితాలను ఏజెంట్‌లకు తిరిగి అందిస్తుంది.
ఏజెంట్‌ల మధ్య ఫలితాలను మరియు కాంటెక్స్ట్‌ను పంపడం. ఒక ఏజెంట్ తన టాస్క్‌ను పూర్తి చేసిన తర్వాత, కొనసాగడానికి తదుపరి డౌన్‌స్ట్రీమ్ ఏజెంట్‌కు సంబంధిత అవుట్‌పుట్ అవసరం. హ్యాండ్‌ఆఫ్ రికార్డ్‌లో టాస్క్ ID, అవుట్‌పుట్ రిఫరెన్స్, స్కీమా వెర్షన్ మరియు సోర్స్ మెటాడేటా ఉండవచ్చు. తదుపరి దశలకు అవసరమైన కాంటెక్స్ట్‌ను నిర్వహిస్తూనే ఆర్కెస్ట్రేటర్ ఈ హ్యాండ్‌ఆఫ్‌లను సమన్వయం చేస్తుంది. ముఖ్యంగా, ఏజెంట్‌లు ప్రతి ఇతర ఏజెంట్ చేసిన పని యొక్క పూర్తి చరిత్రను తమ సొంత కాంటెక్స్ట్ విండోలలో మోయాల్సిన అవసరం లేదు.
ఏజెంట్ కాంటెక్స్ట్ నుండి వేరుగా ఎగ్జిక్యూషన్ స్థితిని రికార్డ్ చేయడం. ఏజెంట్‌లు టాస్క్‌లను ప్రారంభించినప్పుడు, పూర్తి చేసినప్పుడు లేదా వాటిలో విఫలమైనప్పుడు, ఎగ్జిక్యూషన్ ఇంజిన్ టాస్క్ స్థితులు, ఎగ్జిక్యూషన్ ప్రయత్నాలు, అవుట్‌పుట్ రిఫరెన్స్‌లు మరియు మిగిలిన పనితో కూడిన శాశ్వత వర్క్‌ఫ్లో రికార్డ్‌ను అప్‌డేట్ చేస్తుంది. సంభాషణ చరిత్ర నుండి వర్క్‌ఫ్లోను పునర్నిర్మించడానికి LLMపై ఆధారపడకుండానే, ఈ రికార్డ్ ఆర్కెస్ట్రేటర్‌కు పురోగతిని ట్రాక్ చేయడానికి మరియు అంతరాయాల తర్వాత తిరిగి కొనసాగించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఫలితాలను ధృవీకరించి, తదుపరి ఏమి జరగాలో నిర్ణయించడం. ఒక టాస్క్ తిరిగి వచ్చినప్పుడు, దాని అవుట్‌పుట్ ఆశించిన కాంట్రాక్ట్‌కు అనుగుణంగా ఉందో లేదో, తదుపరి టాస్క్ డిపెండెన్సీలు నెరవేరాయో లేదో ఆర్కెస్ట్రేషన్ లేయర్ తనిఖీ చేస్తుంది. ఏదైనా సమస్య కనిపిస్తే, సరిదిద్దడం కోసం వర్క్‌ఫ్లో మునుపటి దశకు తిరిగి వెళ్లవచ్చు లేదా పాజ్ కావచ్చు. లేకపోతే, అది పూర్తి కావడం వైపు ముందుకు సాగుతుంది.

చూడటానికి సరళంగా అనిపించే AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ వెనుక ఎన్నో కదిలే భాగాలు ఉంటాయి. మీరు ఏజెంట్ సమన్వయాన్ని ఎలా ఏర్పాటు చేస్తారనే దానిపైనే ఎగ్జిక్యూషన్‌పై మీకు ఎంత నియంత్రణ ఉంటుందనేది ఆధారపడి ఉంటుంది. అలాగే, ఆ సమన్వయమంతా అదనపు భారాన్ని జోడిస్తుంది. కాబట్టి అది ఎల్లప్పుడూ విలువైనది కాదు.

టాస్క్‌లోని వేర్వేరు భాగాలకు విభిన్న నిపుణత అవసరమైనప్పుడు, స్వతంత్ర పని సమాంతరంగా నడవగలిగినప్పుడు, లేదా తదుపరి దశను ముందుగానే నిర్ణయించలేనప్పుడు మల్టీ-ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్‌ను పరిగణించండి.

అందువల్ల, ఆర్కెస్ట్రేషన్ మూడు సందర్భాల్లో ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది:

టాస్క్‌లకు వేర్వేరు ప్రత్యేకతలు అవసరమైనప్పుడు. ఉదాహరణకు, ఒక కోడింగ్ ప్రాజెక్ట్‌కు ప్లానింగ్, డిజైన్, డెవలప్‌మెంట్ మరియు రివ్యూ కోసం వేర్వేరు ఏజెంట్‌లు ఉండటం ప్రయోజనకరంగా ఉండవచ్చు.
స్వతంత్ర టాస్క్‌లు సమాంతరంగా నడవగలిగినప్పుడు. ఒకే ఏజెంట్ అన్నింటినీ వరుసగా పూర్తి చేసే బదులు, అనేక ఏజెంట్‌లు ఏకకాలంలో పనిచేసి, తమ ఫలితాలను ఆర్కెస్ట్రేటర్‌కు తిరిగి అందించగలవు.
సమస్య ఓపెన్-ఎండెడ్‌గా ఉన్నప్పుడు. ఏజెంట్‌లు ముందే నిర్వచించిన క్రమాన్ని అనుసరించడం కాకుండా, వేర్వేరు విధానాలను అన్వేషించి, నిర్ణయాలు తీసుకుని, కలిసి పనిచేయాల్సి రావచ్చు.

ఇవి కాకుండా, ఆర్కెస్ట్రేషన్ కేవలం ఖరీదైన ట్రెండ్ మాత్రమే. ఎక్కువ ఏజెంట్‌లు అంటే ఎక్కువ సమన్వయం, మరియు బహుశా అధిక టోకెన్ ఖర్చులు కూడా.

“నేను సాధారణంగా అత్యంత సరళమైన ఆప్షన్‌తో ప్రారంభించి, అక్కడి నుండి నిర్మిస్తాను. దశలు మనకు తెలిసి, అవి పునరావృతమయ్యేవి అయితే, అది బహుశా ఒక వర్క్‌ఫ్లో. వాటికి వేర్వేరు బాధ్యతలు, అనుమతులు లేదా యూజర్‌లు ఉన్నప్పుడు మాత్రమే అనేక ఏజెంట్‌లను ప్రవేశపెట్టడానికి నాకు కారణం కనిపిస్తుంది,” అని Josh Spilker చెబుతారు. ఆయన AirOpsలో సెర్చ్ మార్కెటింగ్ విభాగాధిపతి.

అప్పుడు కూడా, అదనపు మోడల్ కాల్‌లు, హ్యాండ్‌ఆఫ్‌లు, లేటెన్సీ మరియు వైఫల్య పాయింట్‌లతో పోల్చి ప్రయోజనాలను బేరీజు వేయండి.

ఏజెంట్ సమన్వయాన్ని రూపొందించడానికి మూడు సాధారణ మార్గాలు ఉన్నాయి — కేంద్రీకృత, వికేంద్రీకృత, మరియు క్రమానుగత ఆర్కెస్ట్రేషన్. సరైన ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఎంచుకోవడం ఒకే ప్రశ్నపై ఆధారపడి ఉంటుంది: పనిని ఎవరు నియంత్రిస్తారు, మరియు ఏజెంట్‌లు ఒకదానితో ఒకటి ఎలా సమన్వయం చేసుకుంటాయి?

కేంద్రీకృత ఆర్కెస్ట్రేషన్‌లో, ఒకే ఆర్కెస్ట్రేటర్ ప్రక్రియను నిర్వహిస్తుంది. అది టాస్క్‌ను విభజిస్తుంది, పనిని స్పెషలిస్ట్ ఏజెంట్‌లకు అప్పగిస్తుంది, వాటి పురోగతిని ట్రాక్ చేస్తుంది, మరియు వాటి ఫలితాలను ఒకచోట చేరుస్తుంది.

కేంద్రీకృత ఆర్కెస్ట్రేషన్ రేఖాచిత్రం: ఒకే ఆర్కెస్ట్రేటర్ యూజర్ అభ్యర్థనను స్వీకరించి, పరిశోధన, విశ్లేషణ మరియు డిజైన్ ఏజెంట్‌లకు అప్పగిస్తుంది; ప్రతి ఏజెంట్ తన సొంత టూల్స్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, వాటి ఫలితాలు కలిసి తుది డాష్‌బోర్డ్‌గా రూపొందుతాయి.

ట్రేడ్-ఆఫ్: కేంద్రీకృత సమన్వయం ఎగ్జిక్యూషన్‌ను ట్రాక్ చేయడాన్ని మరియు ఒకే నియంత్రణ కేంద్రం వద్ద ఉమ్మడి నియమాలను వర్తింపజేయడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. అయితే, ఆర్కెస్ట్రేటర్ ఒక అడ్డంకిగా మారవచ్చు, మరియు సిస్టమ్ రికవరీకి మద్దతు ఇవ్వకపోతే దాని వైఫల్యం మొత్తం వర్క్‌ఫ్లోకు అంతరాయం కలిగించవచ్చు.

వికేంద్రీకృత ఆర్కెస్ట్రేషన్‌లో, ప్రతి నిర్ణయం తీసుకోవడానికి ఒకే మేనేజర్‌పై ఆధారపడకుండా, ఏజెంట్‌లు మరింత నేరుగా సమన్వయం చేసుకుంటాయి. అవి సందేశాలను పరస్పరం మార్చుకోగలవు, షేర్డ్ స్థితిని చదవగలవు, మరియు తమ తదుపరి దశలను స్వతంత్రంగా నిర్ణయించుకోగలవు.

వికేంద్రీకృత ఆర్కెస్ట్రేషన్ రేఖాచిత్రం: పరిశోధన, విశ్లేషణ, డిజైన్ మరియు రివ్యూ ఏజెంట్‌లు తుది డాష్‌బోర్డ్‌ను రూపొందించడానికి ఒకదానితో ఒకటి, అలాగే షేర్డ్ స్థితి మరియు టూల్స్‌తో నేరుగా సంభాషిస్తాయి.

ట్రేడ్-ఆఫ్: ఏజెంట్‌లు కేంద్ర ప్లానర్ కోసం వేచి ఉండకుండా పనిచేయగలవు, కాబట్టి ఈ విధానం అన్వేషణాత్మక పనికి మరియు స్వతంత్ర సహకారాలకు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. కానీ ఏజెంట్‌లు విభేదించినప్పుడు, షేర్డ్ సమాచారాన్ని అప్‌డేట్ చేసినప్పుడు, లేదా స్థిరమైన ఫలితాన్ని చేరుకోవాల్సి వచ్చినప్పుడు సమన్వయం కష్టమవుతుంది.

క్రమానుగత ఆర్కెస్ట్రేషన్ మేనేజర్ విధానాన్ని అనేక స్థాయిలకు విస్తరిస్తుంది. అగ్రస్థాయి ఆర్కెస్ట్రేటర్ బాధ్యతను దిగువ స్థాయి ఆర్కెస్ట్రేటర్‌లకు అప్పగిస్తుంది, అవి తమ సొంత స్పెషలిస్ట్ ఏజెంట్‌ల సమూహాలను సమన్వయం చేస్తాయి.

సేల్స్, ఫైనాన్స్ మరియు లీగల్ బృందాలు పాల్గొనే ఒక ఎంటర్‌ప్రైజ్ వర్క్‌ఫ్లోను ఊహించుకోండి. అగ్రస్థాయి ఆర్కెస్ట్రేటర్ ప్రతి వర్క్‌స్ట్రీమ్‌ను ఆ రంగానికి ప్రత్యేకమైన కోఆర్డినేటర్‌కు అప్పగించవచ్చు. అప్పుడు ఆ కోఆర్డినేటర్‌లు తమ సొంత స్పెషలిస్ట్ ఏజెంట్‌లను నిర్వహించి, ఏకీకృత ఫలితాలను నివేదిస్తాయి.

ఒకే ఆర్కెస్ట్రేటర్ సమర్థవంతంగా నిర్వహించలేనంత విస్తృతంగా వర్క్‌ఫ్లోలు ఉన్నప్పుడు ఈ నిర్మాణం సహాయపడుతుంది.

క్రమానుగత ఆర్కెస్ట్రేషన్ రేఖాచిత్రం: అగ్రస్థాయి ఆర్కెస్ట్రేటర్ సేల్స్, ఫైనాన్స్ మరియు లీగల్ ఆర్కెస్ట్రేటర్‌లకు అప్పగిస్తుంది; ప్రతి ఒక్కటి రెండు స్పెషలిస్ట్ ఏజెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది, వాటి పని కలిసి ఏకీకృత అవుట్‌పుట్‌గా రూపొందుతుంది.

ట్రేడ్-ఆఫ్: క్రమానుగత నిర్మాణాలు బృందాలకు సమన్వయ బాధ్యతలను విభజించుకోవడానికి, మరియు వ్యక్తిగత శాఖల్లోనే వైఫల్యాలను నిర్వహించగలిగే అవకాశాన్ని కల్పిస్తాయి. అయితే, అవి అదనపు హ్యాండ్‌ఆఫ్‌లను, మరింత సంక్లిష్టమైన స్థితి నిర్వహణను, మరియు అధిక ఆపరేషనల్ భారాన్ని తీసుకువస్తాయి. స్థానిక రికవరీ కూడా చెక్‌పాయింట్‌లు మరియు ఎగ్జిక్యూషన్ స్థితి ఎలా అమలు చేయబడ్డాయనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

ఈ ఆర్కిటెక్చర్‌ల పోలిక:

ప్రమాణాలు	కేంద్రీకృత	వికేంద్రీకృత	క్రమానుగత
ఎగ్జిక్యూషన్ బాధ్యత	ఒకే ఆర్కెస్ట్రేటర్ పని అప్పగింతను నియంత్రిస్తుంది	ఏజెంట్‌లు సహచర ఏజెంట్‌లు లేదా షేర్డ్ స్థితి ద్వారా సమన్వయం చేసుకుంటాయి	బాధ్యత వివిధ ఆర్కెస్ట్రేషన్ స్థాయిల అంతటా పంపిణీ చేయబడుతుంది
స్థితి స్థిరత్వం	ఒకే నియంత్రణ కేంద్రం ద్వారా సమన్వయం చేయడం సులభం	స్పష్టమైన సింక్రనైజేషన్ మరియు వైరుధ్యాల నిర్వహణ అవసరం	శాఖల లోపల మరియు శాఖల మధ్య సమన్వయం అవసరం
వైఫల్య ఐసోలేషన్	కేంద్ర కంట్రోలర్ ఒక కీలక డిపెండెన్సీగా మారవచ్చు	వ్యక్తిగత ఏజెంట్‌లు స్వతంత్రంగా విఫలం కావచ్చు, కానీ షేర్డ్ మౌలిక సదుపాయాలు కీలకంగానే ఉంటాయి	రికవరీ కోసం రూపొందించినట్లయితే, వైఫల్యాలను శాఖల్లోనే పరిమితం చేయవచ్చు
పాలసీ అమలు	సాధారణ నియంత్రణలను కేంద్రీకృతంగా అమలు చేయవచ్చు	పాల్గొనే అందరిలోనూ పాలసీలను స్థిరంగా అమలు చేయాలి	నియంత్రణలను గ్లోబల్ మరియు డొమైన్ స్థాయిల్లో వర్తింపజేయవచ్చు
కార్యాచరణ సంక్లిష్టత	సాధారణంగా తక్కువ	అధిక సమన్వయ సంక్లిష్టత	బహుళ ఆర్కెస్ట్రేషన్ లేయర్‌ల వల్ల అధిక సంక్లిష్టత

అర్థం చేసుకోవాల్సిన మరో వ్యత్యాసం కూడా ఉంది. ఏజెంట్‌లను ఎవరు సమన్వయం చేస్తారో ఆర్కిటెక్చర్ నిర్ణయిస్తుంది. వాటి టాస్క్‌లు ఎలా ముందుకు సాగుతాయో ఎగ్జిక్యూషన్ ప్యాటర్న్ నిర్ణయిస్తుంది.

మూడు ఎగ్జిక్యూషన్ ప్యాటర్న్‌లు ఇవి:

క్రమానుగత వర్క్‌ఫ్లోలు: ఏజెంట్‌లు ముందే నిర్ణయించిన క్రమంలో పనిచేస్తాయి, ఒక ఏజెంట్ ఫలితం మరో ఏజెంట్‌కు ఇన్‌పుట్‌గా మారుతుంది.
సమాంతర ఎగ్జిక్యూషన్: స్వతంత్ర ఏజెంట్‌లు ఒకేసారి పనిచేస్తాయి.
హ్యాండ్‌ఆఫ్ ఆధారిత ఎగ్జిక్యూషన్: టాస్క్ ముందుకు సాగుతున్న కొద్దీ నియంత్రణ స్పెషలిస్ట్ ఏజెంట్‌ల మధ్య మారుతుంది. తదుపరి దశను నిర్వహించడానికి మరో ఏజెంట్ మెరుగ్గా సన్నద్ధమై ఉన్నప్పుడు ఇది ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, అయితే ప్రతి హ్యాండ్‌ఆఫ్‌లోనూ పనిని కొనసాగించడానికి అవసరమైన సమాచారం భద్రంగా ఉండాలి.

ఈ ప్యాటర్న్‌లు పరస్పరం మినహాయించేవి కావు, అలాగే అవి ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఆర్కిటెక్చర్‌లకు ఒకదానికొకటి నేరుగా సరిపోలవు. మీ వర్క్‌ఫ్లో డిపెండెన్సీలు, సమన్వయ అవసరాలు మరియు ఆమోదయోగ్యమైన కార్యాచరణ భారానికి మద్దతు ఇచ్చే అత్యంత సరళమైన నిర్మాణాన్ని ఎంచుకోవడమే లక్ష్యం.

చిన్న పొరపాట్ల నుండి క్లిష్టమైన అడ్డంకుల వరకు, ఆర్కెస్ట్రేషన్‌లో ఏదైనా తప్పు జరగవచ్చు. కొన్నిసార్లు, మొత్తం వర్క్‌ఫ్లో విఫలమవుతున్నప్పటికీ ఒక ఏజెంట్ తన పనిని సరిగ్గా చేస్తున్నట్లు కూడా కనిపించవచ్చు. ఈ రంగంలో పనిచేసేవారి అనుభవాల ఆధారంగా, నమ్మదగని ఆర్కెస్ట్రేటెడ్ వర్క్‌ఫ్లోల వెనుక ఉండే కొన్ని సాధారణ తప్పులను మేము సంకలనం చేశాము — వాటిపై ఓ కన్నేసి ఉంచండి:

సమాచారం కోల్పోయే ఏజెంట్ హ్యాండ్‌ఆఫ్‌లు. ఒక ఆర్కెస్ట్రేటర్ సంక్షిప్త ప్లాన్‌ను స్పెషలిస్ట్ ఏజెంట్‌కు అందిస్తుంది, కానీ ఆ సారాంశంలో పరిమితులు, డిపెండెన్సీలు లేదా ఇంప్లిమెంటేషన్ వివరాలు వదిలివేయబడతాయి.
ముందస్తు ఫ్యాన్-ఇన్ ఎగ్జిక్యూషన్. అన్ని అప్‌స్ట్రీమ్ టాస్క్‌లు పూర్తి కాకముందే ఒక డౌన్‌స్ట్రీమ్ ఏజెంట్ ఫలితాలను సమీకరించడం ప్రారంభిస్తుంది.
నాన్-డిటర్మినిస్టిక్ షేర్డ్-స్టేట్ అప్‌డేట్‌లు. స్పష్టంగా నిర్వచించిన మెర్జ్ సెమాంటిక్స్ లేకుండానే సమాంతర ఏజెంట్‌లు ఒకే స్టేట్ కీలకు రాస్తాయి. ఫ్రేమ్‌వర్క్ అప్‌డేట్‌లను ఎలా నిర్వహిస్తుందనే దానిపై ఆధారపడి, దీని వల్ల రైట్‌లు కోల్పోవడం, డేటా నకిలీ కావడం, క్రమంపై ఆధారపడిన అవుట్‌పుట్ లేదా పరస్పర విరుద్ధమైన మార్పులు సంభవించవచ్చు.
చెక్‌పాయింట్ మరియు సైడ్-ఎఫెక్ట్ మధ్య వ్యత్యాసం. ఒక టాస్క్ బాహ్య ఆపరేషన్‌ను నిర్వహిస్తుంది, కానీ వర్కర్ విఫలమయ్యే ముందు దాని విజయవంతమైన ఎగ్జిక్యూషన్ శాశ్వతంగా రికార్డ్ కాదు. రికవరీ సమయంలో, ఆర్కెస్ట్రేటర్ పూర్తికాని టాస్క్‌ను చూసి దాన్ని మళ్లీ రన్ చేస్తుంది.
మానవ ఆమోదం తర్వాత రెజ్యూమ్ రేస్‌లు. ఎగ్జిక్యూషన్‌ను పాజ్ చేసి తిరిగి ప్రారంభించడం దానికంటూ సొంత సింక్రొనైజేషన్ సమస్యలను తెస్తుంది.
డెలిగేషన్ లూప్‌లు మరియు రీట్రై యాంప్లిఫికేషన్. బాధ్యతలు ఒకదానితో ఒకటి అతివ్యాప్తి చెందడం, డిపెండెన్సీలు వృత్తాకారంగా ఉండటం లేదా పూర్తి షరతులు అస్పష్టంగా ఉండటం వల్ల ఏజెంట్‌లు పదే పదే ఒకదానికొకటి పనిని అప్పగించుకుంటాయి.
ఇన్‌స్ట్రక్షన్-స్థాయి నియంత్రణలను ఎగ్జిక్యూషన్ భద్రతగా పొరబడటం. కొన్ని రిసోర్స్‌లను యాక్సెస్ చేయవద్దని లేదా సున్నితమైన చర్యలను చేయవద్దని ఒక ఆర్కెస్ట్రేటర్ ఏజెంట్‌లకు చెప్పవచ్చు, కానీ మోడల్ సూచనలు ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ అనుమతులు, నెట్‌వర్క్ పరిమితులు లేదా ఆథరైజేషన్ సరిహద్దులను అమలు చేయవు. హానికరమైన సూచనలు లేకపోయినా, చట్టబద్ధమైన లక్ష్యాలను సాధించే క్రమంలో ఏజెంట్‌లు భద్రతా సరిహద్దులను ఎందుకు దాటగలవో Perplexity యొక్క భద్రతా ఇంజనీరింగ్ పరిశోధన వివరిస్తుంది

ఈ వైఫల్యాలు ఎంత భిన్నంగా ఉన్నాయో గమనించండి. ముందస్తు షెడ్యూలర్ ట్రాన్సిషన్ అయినా, అస్పష్టమైన బాహ్య రైట్ అయినా తప్పుడు ఫలితాన్ని ఇవ్వవచ్చు, కానీ అవి ఎగ్జిక్యూషన్ లైఫ్‌సైకిల్‌లోని వేర్వేరు భాగాలలో పుడతాయి. అందుకే నమ్మదగిన ఆర్కెస్ట్రేషన్‌కు ప్రాంప్ట్‌లను మెరుగుపరచడం లేదా రీట్రైలను జోడించడం కంటే ఎక్కువే అవసరం.

అస్పష్టమైన లక్ష్యాలు మరియు స్పష్టత లేని పని పూర్తి నిర్వచనం (definition of done) తరచుగా ఏజెంట్ రూపొందించే ఫలితాలను నిరాశపరిచేలా చేస్తాయి. దీనికి పరిష్కారం ప్రాంప్ట్ కాంట్రాక్ట్ (ఏజెంట్ కోసం పని పరిధి): ఎగ్జిక్యూషన్ ప్రారంభం కావడానికి ముందే లక్ష్యం, పరిమితులు, అవుట్‌పుట్ ఫార్మాట్ మరియు వైఫల్య షరతులపై అంగీకారానికి రండి.

ఉదాహరణకు, అప్పుడప్పుడు విఫలమయ్యే ఇంటిగ్రేషన్ టెస్ట్‌ను సరిచేసే బాధ్యత ఉన్న ఏజెంట్ కోసం మీరు కాంట్రాక్ట్‌ను ఇలా నిర్వచించవచ్చు:

లక్ష్యం: అస్థిరంగా (flaky) ఉన్న చెక్అవుట్ API ఇంటిగ్రేషన్ టెస్ట్‌కు కారణాన్ని గుర్తించి సరిచేయండి.
ఇన్‌పుట్‌లు: టెస్ట్ సోర్స్ కోడ్, CI వైఫల్య లాగ్‌లు, ఇటీవలి కమిట్‌లు మరియు సంబంధిత అప్లికేషన్ కోడ్.
పరిమితులు: టెస్ట్‌లను నిలిపివేయవద్దు, అసర్షన్‌లను సడలించవద్దు లేదా సంబంధం లేని అప్లికేషన్ ప్రవర్తనను మార్చవద్దు.
ఆశించిన అవుట్‌పుట్: కోడ్ ప్యాచ్, మూల కారణం యొక్క వివరణ మరియు టెస్ట్ ఎగ్జిక్యూషన్ ఫలితాలు.
అంగీకార ప్రమాణాలు: ఇంతకుముందు విఫలమైన టెస్ట్ వరుసగా 10 రన్‌లలో పాస్ అవుతుంది, అలాగే సంబంధిత రిగ్రెషన్ సూట్ కూడా పాస్ అవుతుంది.
వైఫల్య షరతులు: మూల కారణాన్ని నిర్ధారించలేకపోవడం, పరిష్కారం రిగ్రెషన్‌లను తీసుకురావడం లేదా అవసరమైన టెస్ట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ అందుబాటులో లేకపోవడం.

కానీ మరో ముఖ్యమైన అంశం ఉంది: ఏజెంట్ ఎప్పుడు ఆగాలి?

సంతృప్తికరమైన ఫలితాన్ని ఇవ్వలేదనే కారణంతో ఏజెంట్ నిరవధికంగా ఇటరేట్ చేస్తూ ఉండకూడదు. విజయవంతమైన పూర్తి అంటే ఏమిటో, పాక్షికంగా పూర్తయిన టాస్క్‌ను ఎప్పుడు తిరిగి ఇవ్వాలో, మరియు ఒక అవసరాన్ని తీర్చలేనందున ఎప్పుడు ఆపాలో నిర్వచించండి. పరిష్కారం కాని టాస్క్‌లు అంతులేని లూప్‌లుగా మారకుండా ఉండేందుకు గరిష్ఠ డెలిగేషన్ లోతు మరియు ఇటరేషన్ పరిమితులు లేదా ఎగ్జిక్యూషన్ బడ్జెట్‌లను సెట్ చేయండి.

మన CI ఉదాహరణకు తిరిగి వద్దాం. మీరు ఈ క్రింది నిలిపివేత షరతులను నిర్వచించవచ్చు:

విజయం: పరిష్కారం వరుసగా 10 టెస్ట్ రన్‌లలో మరియు సంబంధిత రిగ్రెషన్ సూట్‌లో పాస్ అవుతుంది.
ఇటరేషన్ పరిమితి: ఏజెంట్ రెండు కంటే ఎక్కువ సంభావ్య పరిష్కారాలను ప్రయత్నించకూడదు.
ఎగ్జిక్యూషన్ బడ్జెట్: సమస్య పరిష్కారం కాకపోయినా, ఏజెంట్ 60 నిమిషాల తర్వాత ఆగిపోవాలి.
డెలిగేషన్ పరిమితి: ఏజెంట్ ఒక స్పెషలిస్ట్ ఏజెంట్‌కు పనిని అప్పగించవచ్చు, ఆ తర్వాత సబ్‌ఏజెంట్‌లకు మరింత డెలిగేషన్ ఉండదు.
పాక్షిక పూర్తి: రెండు ప్రయత్నాలూ విఫలమైతే లేదా సమయ పరిమితి ముగిస్తే, ఏజెంట్ తాను కనుగొన్న విషయాలు, ప్రయత్నించిన మార్పులు మరియు టెస్ట్ ఫలితాలను తిరిగి ఇస్తుంది.
నిలిచిపోయిన ఎగ్జిక్యూషన్: టెస్ట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ అందుబాటులో లేకపోతే, ఏజెంట్ విజయం సాధించినట్లు చెప్పుకోకుండా ఆగిపోయి, అడ్డంకి గురించి నివేదిస్తుంది.

కొన్నిసార్లు డెవలపర్‌లు ఆర్కెస్ట్రేటర్‌కు చాలా ఎక్కువ బాధ్యతలు ఇస్తారు, దాంతో అది స్పెషలిస్ట్ ఏజెంట్‌లను సమన్వయం చేయడానికి బదులు తానే కోడ్ రాయడం, డీబగ్ చేయడం లేదా వివరణాత్మక రివ్యూలు చేయడం ప్రారంభిస్తుంది. ఇది ఒక అడ్డంకిని (bottleneck) సృష్టిస్తుంది: ఆర్కెస్ట్రేటర్ తన కాంటెక్స్ట్ బడ్జెట్‌ను ఇంప్లిమెంటేషన్ వివరాలపై ఖర్చు చేస్తుంది, డెలిగేషన్‌ను ఆలస్యం చేస్తుంది మరియు ఫలితాల బాధ్యతను అస్పష్టం చేస్తుంది.

కాబట్టి ఆర్కెస్ట్రేటర్‌లను వాటి పని అవి చేయనివ్వండి, అలాగే నిర్దిష్ట ఆర్టిఫ్యాక్ట్‌లను ప్రస్తావించడం ద్వారా హ్యాండ్‌ఆఫ్‌లను అమలు చేయండి: అసలు టాస్క్, సంబంధిత ఇన్‌పుట్‌లు, అవుట్‌పుట్ ఆర్టిఫ్యాక్ట్‌లు, ఎగ్జిక్యూషన్ స్టేటస్ మరియు పరిష్కారం కాని ఏవైనా సమస్యలు.

ఈ ఉదాహరణను పరిశీలించండి: status: completed అనేది మొత్తం వర్క్‌ఫ్లోను కాకుండా, ఏజెంట్‌కు కేటాయించిన పనిని సూచిస్తుంది. టెస్ట్‌లు ఇంకా pending స్థితిలో ఉన్నందున, ఆర్కెస్ట్రేటర్ తుది ఫలితాన్ని ఆమోదించకూడదు.

json

{
  "task_id": "fix-42",
  "status": "completed",
  "artifact_ref": "patch-17",
  "test_status": "pending",
  "blockers": []
}

ఏజెంట్ సంభాషణ చరిత్ర వర్క్‌ఫ్లో పురోగతికి నమ్మదగిన రికార్డ్ కాదు. దాని కాంటెక్స్ట్ విండో నిండిపోయినప్పుడు, ఆటోమేటిక్ కాంపాక్షన్ ముఖ్యమైన వివరాలను వదిలివేయవచ్చు. అలాగే ఒక వర్కర్ క్రాష్ అయితే, ఏ దశలు నిజంగా పూర్తయ్యాయో తర్వాతి ఏజెంట్ తెలుసుకోవాలి.

ఉదాహరణకు, కోడింగ్ ఏజెంట్ ఒక ప్యాచ్‌ను రూపొందించి, ఆపై క్రాష్ అయితే, తర్వాతి వర్కర్ సేవ్ చేసిన ఆర్టిఫ్యాక్ట్‌ను తిరిగి పొంది, రికార్డ్ చేసిన వర్క్‌ఫ్లో స్టేట్ నుండి కొనసాగించాలి. కానీ ఆ ఏజెంట్ ఒక బాహ్య CI రన్‌ను కూడా ట్రిగర్ చేసి ఉంటే, చర్యను పునరావృతం చేసే ముందు ఆర్కెస్ట్రేటర్ ఆ రన్‌ను విడిగా సరిచూసుకోవాలి

కాబట్టి ఎగ్జిక్యూషన్ స్టేట్‌ను ఏజెంట్ వర్కింగ్ కాంటెక్స్ట్ నుండి వేరుగా ఉంచండి. టాస్క్ స్టేటస్‌లు, ఎగ్జిక్యూషన్ ప్రయత్నాలు, పూర్తయిన దశలు మరియు ఆర్టిఫ్యాక్ట్ రిఫరెన్స్‌లను శాశ్వత స్టోరేజ్‌లో సేవ్ చేయండి. అదే సమయంలో, మొత్తం ఎగ్జిక్యూషన్ చరిత్రను ఏజెంట్ కాంటెక్స్ట్ విండోలో కుక్కే బదులు, దాని ప్రస్తుత టాస్క్‌కు సంబంధించిన సూచనలు, ఇన్‌పుట్‌లు మరియు ఫలితాలను మాత్రమే లోడ్ చేయండి.

మీ CI ఏజెంట్ ఒక టెస్ట్ రన్‌ను ట్రిగర్ చేసిందనుకోండి, కానీ API అభ్యర్థన టైమ్ అవుట్ అయింది. టెస్ట్ రన్ ప్రారంభం కావడంలో విఫలమైందా, లేక CI సర్వీస్ దాన్ని క్యూలో పెట్టి ప్రతిస్పందనను కోల్పోయిందా?

టైమ్‌అవుట్ అంటే ఆపరేషన్ విఫలమైందని తప్పనిసరిగా అర్థం కాదు. అందుకే తర్వాత ఏమి జరగాలో నిర్ణయించే ముందు ఎర్రర్‌ల మధ్య తేడాను గుర్తించాలి:

తాత్కాలిక ఎర్రర్‌లు (429, 503): పరిమిత ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ బ్యాక్‌ఆఫ్ మరియు జిట్టర్‌తో రీట్రై చేయండి, Retry-After అందించినప్పుడు దాన్ని పాటించండి.
వాలిడేషన్ లేదా అనుమతి ఎర్రర్‌లు (400, 403): అదే అభ్యర్థనను పునరావృతం చేయడానికి బదులు, ఆపివేయండి లేదా అసలు సమస్యను సరిచేయండి.
అస్పష్టమైన ఫలితాలు (రైట్ జరిగి ఉండే అవకాశం ఉన్న తర్వాత టైమ్‌అవుట్): మళ్లీ ప్రయత్నించే ముందు ఆపరేషన్ విజయవంతమైందో లేదో సమీక్షించండి.

గమనిక: రీట్రై చేయగల ఎర్రర్‌లకు కూడా పరిమితులు అవసరం. ప్రతి టూల్ కాల్‌కు టైమ్‌అవుట్ సెట్ చేయండి, రీట్రై ప్రయత్నాలు మరియు మొత్తం రీట్రై సమయంపై పరిమితి విధించండి, అలాగే నెస్టెడ్ ఏజెంట్‌లు అదే ఆపరేషన్‌ను పదే పదే పునఃప్రారంభించకుండా మొత్తం వర్క్‌ఫ్లోకు ఒక డెడ్‌లైన్‌ను అమలు చేయండి. ఏదైనా డిపెండెన్సీ పదే పదే విఫలమైతే, అభ్యర్థనలను తాత్కాలికంగా ఆపడానికి సర్క్యూట్ బ్రేకర్‌ను ఉపయోగించండి.

బాహ్య సైడ్ ఎఫెక్ట్‌లు ఉన్న ఆపరేషన్‌ల కోసం, ప్రతి లాజికల్ చర్యకు ఒక స్థిరమైన ఐడెంపొటెన్సీ కీని కేటాయించి, రీట్రైలలో దాన్నే మళ్లీ ఉపయోగించండి. API సర్వర్-సైడ్ డీడూప్లికేషన్‌కు మద్దతు ఇస్తే, అది చర్యను రెండుసార్లు చేయకుండానే పునరావృత అభ్యర్థనలను గుర్తించగలదు. మద్దతు ఇవ్వకపోతే, కోరిలేషన్ ID లేదా ఇతర ప్రామాణిక రిఫరెన్స్‌ను ఉపయోగించి బాహ్య సిస్టమ్‌ను క్వెరీ చేయండి.

ఏమి జరిగిందో మీరు నిర్ధారించలేనప్పుడు, ఆపివేసి ఎస్కలేట్ చేయండి.

మన CI ఏజెంట్ కోసం రీట్రై లాజిక్ ఉదాహరణ, సూడోకోడ్ రూపంలో:

python

op_id = get_or_create_operation_id(
    task_id=task_id,
    patch_id=patch_id,
    action="start_ci_run"
)

try:
    return ci.start_run(commit, request_id=op_id)
except TimeoutError:
    run = ci.find_by_request_id(op_id)
    if run:
        return run

    if ci.supports_idempotency:
        return bounded_retry(
            lambda: ci.start_run(commit, request_id=op_id)
        )

    raise NeedsReconciliation(op_id)

కోడ్ గమనిక: ఈ ఉదాహరణ, CI API అభ్యర్థన ID ద్వారా రన్‌లను వెతకడానికి మద్దతు ఇస్తుందని భావిస్తుంది. request_id ప్రొవైడర్ ఐడెంపొటెన్సీకి స్పష్టంగా హామీ ఇస్తేనే నకిలీలను నివారిస్తుంది. bounded_retry() అనేది ఉదాహరణ కోసం ఇచ్చిన సూడోకోడ్ మాత్రమే. ప్రొడక్షన్‌లో, రీట్రైలు ప్రతి ఆపరేషన్‌కు ఉండే రీట్రై బడ్జెట్ (గరిష్ఠ ప్రయత్నాలు లేదా గడిచిన సమయం) మరియు మొత్తం వర్క్‌ఫ్లో డెడ్‌లైన్ రెండింటి ద్వారా పరిమితం కావాలి.

బహుళ సర్వీస్‌లలో విస్తరించే పొడవైన వర్క్‌ఫ్లోల కోసం, తర్వాతి దశలు విఫలమైనప్పుడు పరిహార చర్యలను (compensating actions) సమన్వయం చేయడానికి Saga ప్యాటర్న్ను పరిగణించండి. అయితే పరిహారం ఎల్లప్పుడూ పూర్తి రోల్‌బ్యాక్ కాదని గుర్తుంచుకోండి. మీరు డేటాబేస్ అప్‌డేట్‌ను వెనక్కి తీసుకోగలరు, కానీ పంపిన ఇమెయిల్‌ను వెనక్కి తీసుకోలేరు.

ఇక్కడ రెండు విషయాలను సమతుల్యం చేయాలి: ప్రతి టాస్క్‌కు ఎంత మోడల్ సామర్థ్యం అవసరం, మరియు మీరు ఒకేసారి ఎన్ని టాస్క్‌లను రన్ చేయగలరు. వీటిలో ఏది తప్పినా, ఏజెంట్‌లు షేర్ చేసిన API కోటాల కోసం పోటీపడే లేదా ఖరీదైన రీజనింగ్ మోడల్‌లపై మాత్రమే ఆధారపడే ప్రమాదం ఉంది.

ఇక మోడల్ ఎంపిక కోసం, మోడల్ సామర్థ్యాన్ని మరియు రీజనింగ్ ప్రయత్నాన్ని టాస్క్ సంక్లిష్టతకు తగ్గట్టుగా సరిపోల్చండి — ఇది సరళమైనదే అయినా చాలామంది పట్టించుకోని విషయం. మీరు రూటింగ్ నియమాలను కాన్ఫిగర్ చేసి మోడల్‌లను మీరే మూల్యాంకనం చేయవచ్చు, లేదా మీ కోసం మోడల్ ఎంపికను నిర్వహించే ఆర్కెస్ట్రేషన్ ప్లాట్‌ఫామ్‌ను ఉపయోగించవచ్చని గమనించండి.

ఉదాహరణకు, Perplexity Computer యొక్క Effort Mode మోడల్‌ను మాన్యువల్‌గా ఎంచుకోకుండానే ఒక టాస్క్‌కు ఎంత ప్రయత్నం అవసరమో ఎంచుకోవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. Light, Standard, High లేదా Ultraను ఎంచుకోండి, Perplexity ఆర్కెస్ట్రేట్ చేసే మోడల్‌ను మరియు దాని రీజనింగ్ స్థాయిని ఆటోమేటిక్‌గా ఎంచుకుంటుంది. ఆ తర్వాత ఆ ఆర్కెస్ట్రేటర్ సబ్‌టాస్క్‌లను సహాయక ఏజెంట్‌లకు అప్పగిస్తుంది, అవి వేర్వేరు ప్రొవైడర్‌ల మోడల్‌లను ఉపయోగించగలవు.

Perplexity నాణ్యత మరియు ఖర్చు పరంగా మోడల్ కాన్ఫిగరేషన్‌లను మూల్యాంకనం చేస్తుంది, సమానమైన ఫలితాలను అందించే తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన ఎంపికలకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది. మోడల్‌ను మరియు రీజనింగ్ స్థాయిని మీరే ఎంచుకోవాలనుకుంటే, మీరు Custom నియంత్రణలను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

సమాంతరత (parallelism) కోసం, పరిమితి మీ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు బాహ్య డిపెండెన్సీల ఆధారంగా ఉండాలి. షేర్ చేసిన APIల అభ్యర్థన మరియు టోకెన్ రేట్ పరిమితులను ధృవీకరించండి, ఆపై పెరుగుతున్న కాన్‌కరెన్సీతో మీ వర్క్‌ఫ్లోను లోడ్-టెస్ట్ చేయండి. థ్రూపుట్ మెరుగుపడుతుందా, లేదా అభ్యర్థనలు క్యూలో పడటం, నెమ్మదించడం లేదా 429 ఎర్రర్‌లను తిరిగి ఇవ్వడం ప్రారంభిస్తాయా అని గమనించండి.

రిసోర్స్ వినియోగాన్ని ఊహించదగినదిగా ఉంచడానికి, రిసోర్స్ పరిమితులు మరియు షెడ్యూలింగ్ నియంత్రణలను అమలు చేయండి:

కాన్‌కరెన్సీ మరియు అభ్యర్థన రేట్లను నియంత్రించండి: ప్రతి సర్వీస్‌కు ఇన్-ఫ్లైట్ కాల్‌లను పరిమితం చేసి, అదనపు పనిని క్యూలో ఉంచండి. కేవలం కాన్‌కరెన్సీ పరిమితి మాత్రమే నిమిషానికి అభ్యర్థనలు లేదా నిమిషానికి టోకెన్‌ల పరిమితులను అమలు చేయదని గుర్తుంచుకోండి.
టోకెన్ మరియు ఖర్చు బడ్జెట్‌లను ట్రాక్ చేయండి: సబ్‌ఏజెంట్‌లతో సహా మొత్తం వర్క్‌ఫ్లో అంతటా వినియోగాన్ని లెక్కించండి, మిగిలిన బడ్జెట్ సరిపోనప్పుడు కొత్త పనిని ప్రారంభించడం ఆపివేయండి.
ఎగ్జిక్యూషన్ డెడ్‌లైన్‌లను అమలు చేయండి: టాస్క్ మరియు వర్క్‌ఫ్లో సమయ పరిమితులను సెట్ చేయండి, మద్దతు ఉన్న చోట రద్దు సంకేతాన్ని రన్ అవుతున్న ఏజెంట్‌లకు ప్రసారం చేయండి.
డిపెండెన్సీలను గౌరవించండి: అన్ని ఏజెంట్‌లను ఒకేసారి ప్రారంభించే బదులు, డౌన్‌స్ట్రీమ్ టాస్క్‌లకు అవసరమైన ఇన్‌పుట్‌లు అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు మాత్రమే వాటిని ప్రారంభించండి.

తన స్వంత చర్యలు సురక్షితమైనవో కాదో నిర్ణయించమని మోడల్‌ను ఎప్పుడూ అడగవద్దు. బదులుగా, ఏజెంట్‌లకు కనీస అవసరమైన అనుమతులు (least privilege) మాత్రమే ఇవ్వండి మరియు రిస్క్ ఆధారిత ఆమోద నియమాలను అప్లికేషన్ కోడ్‌లో అమలు చేయండి. ఏజెంట్‌లు కోడ్‌ను ఎగ్జిక్యూట్ చేస్తే, ఆ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను మీ హోస్ట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ నుండి ఐసోలేట్ చేసి, ఫైల్‌లు, నెట్‌వర్క్‌లు మరియు క్రెడెన్షియల్‌లకు యాక్సెస్‌ను పరిమితం చేయండి. ఏజెంట్ పొరపాటు చేసినా లేదా అసురక్షిత కోడ్‌ను ఎగ్జిక్యూట్ చేసినా, ఇది నష్టాన్ని పరిమితం చేస్తుంది.

“అతిగా సంక్లిష్టమైన మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్‌ల విషయంలో, ముఖ్యంగా ఏజెంట్‌లు ఒకదాని పనిని మరొకటి రివ్యూ చేసి ఆమోదిస్తున్నప్పుడు, నాకు సందేహాలు ఉంటాయి. ఎవరూ నిజంగా దాన్ని పట్టుకోకుండానే, అనేక ఏజెంట్‌లు ఒకే పొరపాటును ఆత్మవిశ్వాసంతో ముందుకు పంపించే పరిస్థితి రావచ్చు,” అని Spilker హెచ్చరిస్తున్నారు.

ఆమోద ప్రవాహం యొక్క రేఖాచిత్రం: ఒక ఏజెంట్ పారామీటర్‌లు, లక్ష్య రిసోర్స్ మరియు స్టేట్ వెర్షన్‌తో ఒక ఆపరేషన్‌ను ప్రతిపాదిస్తుంది; ఒక వ్యక్తి దాన్ని ఆమోదిస్తారు లేదా తిరస్కరిస్తారు; ఆమోదించిన ఆపరేషన్‌లు మళ్లీ ధృవీకరించబడి, పరిమిత ఫైల్, నెట్‌వర్క్ మరియు క్రెడెన్షియల్ యాక్సెస్ ఉన్న ఐసోలేటెడ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌లో రన్ అవుతాయి. తిరస్కరించిన లేదా గడువు ముగిసిన అభ్యర్థనలు మూసివేయబడతాయి, మార్చిన అభ్యర్థనలకు కొత్త ఆమోదం అవసరం.

మానవ ఆమోదం అవసరమైన చర్యల కోసం, ఎగ్జిక్యూషన్‌ను పాజ్ చేసి, ప్రతిపాదిత ఆపరేషన్‌ను ఈ ఖచ్చితమైన వివరాలతో సేవ్ చేయండి:

దాని పారామీటర్‌లు
దాని లక్ష్య రిసోర్స్
దాని కమిట్ లేదా స్టేట్ వెర్షన్
రివ్యూయర్ నిర్ణయం

అలాగే, ఆమోదం తిరస్కరించబడినా, గడువు ముగిసినా లేదా ఎస్కలేషన్ అవసరమైనా ఏమి జరగాలో నిర్వచించండి. రెజ్యూమ్ చేయగల ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లకు ఇది చాలా అవసరం, ఎందుకంటే అంతరాయం కలిగిన నోడ్‌ను రెజ్యూమ్ చేస్తే ఆ నోడ్ ప్రారంభం నుండి కోడ్ మళ్లీ ఎగ్జిక్యూట్ అవుతుంది. ఇంటరప్ట్‌కు ముందు జరిగిన ఏవైనా సైడ్ ఎఫెక్ట్‌లు మళ్లీ రన్ కావచ్చు.

కాబట్టి ఆమోదం తిరస్కరించబడినా లేదా గడువు ముగిసినా, అభ్యర్థన మూసివేయబడుతుంది. ఎగ్జిక్యూషన్‌కు ముందే లక్ష్య కమిట్, పారామీటర్‌లు లేదా అనుమతులు మారితే, ఆమోదాన్ని చెల్లనిదిగా చేసి కొత్త ఆమోదాన్ని అభ్యర్థించండి.

లక్ష్యంగా భావించే పూర్తిగా స్వయంప్రతిపత్తి గల, ఎండ్-టు-ఎండ్ ఏజెంట్‌ల ఆలోచనకు కూడా Spilker మద్దతు ఇవ్వరు. “నా దృష్టిలో, స్పష్టమైన బాధ్యతలు, నిర్వచించిన అనుమతులు మరియు సరైన దశల్లో మానవ సమీక్షతో కొన్ని కేంద్రీకృత ఏజెంట్‌లను నిర్మించడమే మెరుగైన విధానం. పూర్తి నియంత్రణను వదులుకోకుండానే మీరు సామర్థ్యాన్ని పొందుతారు,” అని ఆయన ముగించారు.

ఎప్పుడైనా ఒక ఏజెంట్ నిజానికి విఫలమైనప్పటికీ Success అని నివేదించిందా? ఇది కోపం తెప్పించకపోయినా చికాకు కలిగిస్తుంది, పైగా దీన్ని త్వరగా పరిష్కరించలేం, ఎందుకంటే ఎక్కడ తప్పు జరిగిందో ఏజెంట్ తుది సందేశం తప్పనిసరిగా మీకు చెప్పదు.

దర్యాప్తు చేయడానికి, ఎగ్జిక్యూషన్ సమయంలో ఏమి జరిగిందో ట్రేస్ చేసి, ఫలితాలను స్వతంత్రంగా ధృవీకరించండి. కాబట్టి సమస్యను వేరుచేసి పరిష్కరించడానికి కొంత సమయం కేటాయిద్దాం.

ఏజెంట్ ప్రాంప్ట్‌లను డీబగ్ చేసే ముందు, మొత్తం ఎగ్జిక్యూషన్ మార్గాన్ని క్యాప్చర్ చేయండి. ఒకే వర్క్‌ఫ్లో రన్ కింద ఏజెంట్ ఇన్వొకేషన్‌లు, టూల్ కాల్‌లు, ఎర్రర్‌లు మరియు రీట్రైలను అనుసంధానించే ట్రేస్ మీకు అవసరం.

OpenTelemetry యొక్క GenAI సెమాంటిక్ కన్వెన్షన్‌లు ఈ ఆపరేషన్‌లను వివరించడానికి ప్రామాణిక మార్గాన్ని అందిస్తాయి. ఉదాహరణకు, invoke_workflow వర్క్‌ఫ్లో ఎగ్జిక్యూషన్‌ను, invoke_agent ఏజెంట్ ఇన్వొకేషన్‌ను, execute_tool టూల్ కాల్‌ను గుర్తిస్తాయి. ప్రతి ఆపరేషన్‌ను దాని టైమింగ్, స్టేటస్ మరియు సంబంధిత మెటాడేటాతో పాటు ఒక spanగా రికార్డ్ చేయవచ్చు.

ఈ దశ మీకు ఎగ్జిక్యూషన్ మార్గం యొక్క ట్రేస్‌ను ఇస్తుంది, దాంతో ఏజెంట్ ఎక్కడ తడబడిందో మీరు గుర్తించవచ్చు.

plaintext

invoke_agent  generate_patch   OK
execute_tool  start_ci_run     OK  run_id=9812
execute_tool  get_ci_result    TIMEOUT

agent_response: "Success"

ఉదాహరణ ఎగ్జిక్యూషన్ ట్రేస్.

సాధ్యమైన ప్రతిచోటా ప్రోగ్రామాటిక్ తనిఖీలను ఉపయోగించండి. JSON స్కీమాలతో అవుట్‌పుట్‌లను ధృవీకరించండి, యూనిట్ మరియు ఇంటిగ్రేషన్ టెస్ట్‌లను రన్ చేయండి, అవసరమైన ఆర్టిఫ్యాక్ట్‌లు ఉన్నాయో లేదో తనిఖీ చేయండి, అలాగే చర్యలు నిజంగా విజయవంతమయ్యాయని నిర్ధారించడానికి బాహ్య సిస్టమ్‌లను క్వెరీ చేయండి.

సబ్జెక్టివ్ నిర్ణయం అవసరమయ్యే — అందువల్ల ప్రోగ్రామాటిక్ తనిఖీల ద్వారా అంచనా వేయలేని — అవుట్‌పుట్‌ల కోసం, ఒక స్వతంత్ర రివ్యూయర్ ఏజెంట్‌ను ప్రవేశపెట్టండి. ఒక విధానం ఇంప్లిమెంటర్–రివ్యూయర్–రిసాల్వర్ లూప్, ఇందులో ఒక ఏజెంట్ ఆర్టిఫ్యాక్ట్‌ను రూపొందిస్తుంది, కొత్త కాంటెక్స్ట్‌తో ఉన్న రివ్యూయర్ సమస్యలను గుర్తిస్తుంది, వాలిడేషన్ మళ్లీ రన్ అయ్యే ముందు రిసాల్వర్ వాటిని పరిష్కరిస్తుంది.

సాధ్యమైన చోట రివ్యూయర్ ఫలితాలను మీరు ఇంకా ధృవీకరించాలి, అలాగే పునరావృత మూల్యాంకనాల కోసం LLM ఆధారిత గ్రేడర్‌లను ఉపయోగిస్తుంటే, వాటి నిర్ణయాలను మానవులు సమీక్షించిన ఉదాహరణలతో పోల్చి క్యాలిబ్రేట్ చేయండి.

ఇప్పటివరకు, ఏజెంట్‌లు ఏమి అమలు చేశాయో మీరు ట్రేస్ చేసి, వాటి అవుట్‌పుట్‌లు సరైనవో కాదో తనిఖీ చేశారు. కానీ ఒక వర్కర్ టాస్క్ మధ్యలో క్రాష్ అయినప్పుడు లేదా ఒక API అభ్యర్థనను అంగీకరించిన తర్వాత టైమ్ అవుట్ అయినప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది? ఆశ్చర్యకరంగా, మీ వర్క్‌ఫ్లో సాధారణ పరిస్థితుల్లో చక్కగా పనిచేసినా, రికవరీ సమయంలో విఫలం కావచ్చు.

దీన్ని పరీక్షించడానికి, టెస్ట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌లో ఉద్దేశపూర్వకంగా లోపాలను ప్రవేశపెట్టండి:

API టైమ్‌అవుట్‌లను అనుకరించండి
బాహ్య రైట్‌లు మరియు చెక్‌పాయింట్‌ల మధ్య వర్కర్‌లను క్రాష్ చేయండి
తప్పుడు ఫార్మాట్‌లో ఉన్న టూల్ అవుట్‌పుట్‌లను తిరిగి ఇవ్వండి
ఆమోదాల గడువు ముగిసేలా చేయండి

ప్రతి టెస్ట్ తర్వాత, ఏ దశలు అమలయ్యాయి, వర్క్‌ఫ్లో ఎక్కడి నుండి తిరిగి ప్రారంభమైంది, ఏవైనా చర్యలు పునరావృతమయ్యాయా లేదా దాటవేయబడ్డాయా అని చూడటానికి ఎగ్జిక్యూషన్ ట్రేస్‌ను పరిశీలించండి. ఆ తర్వాత వాస్తవ ఫలితాలను సమీక్షించండి.

మీ CI ఏజెంట్ టెస్ట్ రన్‌ను ప్రారంభించడానికి ఒక అభ్యర్థనను పంపిందని, కానీ API ప్రతిస్పందన టైమ్ అవుట్ అయిందని అనుకుందాం. ఏజెంట్ మళ్లీ ప్రయత్నించి, విజయవంతమైన ప్రతిస్పందనను పొంది, Success అని నివేదిస్తుంది. మీరు CI సేవను తనిఖీ చేసి, ఒకటికి బదులుగా రెండు టెస్ట్ రన్‌లు సృష్టించబడ్డాయని కనుగొనే వరకు అంతా బాగానే కనిపిస్తుంది.

అందుకే మీరు వర్క్‌ఫ్లో రికార్డ్ చేసిన స్థితిని మరియు బాహ్య సిస్టమ్‌లలో జరిగిన వాస్తవ మార్పులను రెండింటినీ ధృవీకరించాలి. అనుకోని దుష్ప్రభావాలు లేకుండా వర్క్‌ఫ్లో ఆశించిన స్థితికి చేరుకున్నప్పుడు మాత్రమే రికవరీ టెస్ట్ పాస్ కావాలి.

భవిష్యత్తు మార్పులు వాటిని మళ్లీ తీసుకురాకుండా ఉండేందుకు, మీరు కనుగొన్న వైఫల్యాలను మీ రిగ్రెషన్ టెస్ట్‌లకు జోడించండి.

అంతిమంగా, విజయం అంటే వర్క్‌ఫ్లో తనకు అవసరమైన తనిఖీలలో ఉత్తీర్ణత సాధించిందని, దాని బాహ్య ఫలితాలు ధృవీకరించబడ్డాయని అర్థం.

విడివిడిగా పనిచేసే ఏజెంట్‌లు తమ వ్యక్తిగత టాస్క్‌లను సరిగ్గా పూర్తి చేయగలవు, కానీ కలిపి చూస్తే అస్థిరమైన ఫలితాలను ఇవ్వవచ్చు. ఒక సేల్స్ ఏజెంట్ 10:00కి కస్టమర్ నిబంధనలను తిరిగి పొందుతోందని, ఒక ప్రైసింగ్ ఏజెంట్ 10:05కి అప్‌డేట్ చేసిన ధరలతో కొటేషన్‌ను లెక్కిస్తోందని, ఒక లీగల్ ఏజెంట్ 10:07కి మారిన కాంట్రాక్ట్‌ను తనిఖీ చేస్తోందని ఊహించుకోండి. ప్రతి ఏజెంట్ వ్యాపారం యొక్క వేర్వేరు స్నాప్‌షాట్‌తో పనిచేస్తుంది, కాబట్టి వాటి అవుట్‌పుట్‌లు ఒకదానికొకటి విరుద్ధంగా ఉండవచ్చు.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ స్థాయిలో ఈ సమస్య మరింత తీవ్రమవుతుంది, ఎందుకంటే ఏజెంట్‌లు స్వతంత్రంగా అప్‌డేట్ అయ్యే అనేక సిస్టమ్‌లతో పరస్పర చర్య జరుపుతాయి, వేర్వేరు అనుమతులతో పనిచేస్తాయి మరియు కాంటెక్స్ట్‌ను గానీ ఎగ్జిక్యూషన్ స్థితిని గానీ ఎల్లప్పుడూ పంచుకోవు.

అనేక స్థాయిల్లో పరిమితులను సెట్ చేయండి: గరిష్ఠ టూల్-కాల్ రీట్రైలు, గరిష్ఠ ఏజెంట్ ఇటరేషన్‌లు, డెలిగేషన్ లోతు, మరియు మొత్తం వర్క్‌ఫ్లో గడువు. మళ్లీ ప్రయత్నించే ముందు వైఫల్యాలను వర్గీకరించండి. తాత్కాలిక 429 ప్రతిస్పందనల కోసం, Retry-After అందించినప్పుడు దాన్ని పాటించండి. లేకపోతే, జిట్టర్‌తో కూడిన పరిమిత ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ బ్యాక్‌ఆఫ్‌ను ఉపయోగించండి.

వాలిడేషన్ లేదా అనుమతి లోపాల తర్వాత, మార్పు చేయని అభ్యర్థనలను మళ్లీ ప్రయత్నించడం ఆపివేయండి. ఒక డౌన్‌స్ట్రీమ్ సేవ పదేపదే విఫలమైతే, సర్క్యూట్ బ్రేకర్ ఏజెంట్‌లు అదనపు లోడ్‌ను సృష్టించకుండా నిరోధించగలదు.

రికవరీ విధానం మీ రన్‌టైమ్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది. LangGraphలో, PostgresSaver వంటి పర్సిస్టెంట్ చెక్‌పాయింటర్ గ్రాఫ్ స్థితిని thread_id కింద నిల్వ చేస్తుంది, దీనివల్ల నిల్వ చేసిన స్థితి నుండి ఎగ్జిక్యూషన్ కొనసాగగలదు. Temporalలో, మరొక వర్కర్ వర్క్‌ఫ్లో యొక్క ఈవెంట్ హిస్టరీని రీప్లే చేయడం ద్వారా దాన్ని పునర్నిర్మించగలదు. రీప్లే సమయంలో, అది గతంలో రికార్డ్ చేసిన యాక్టివిటీ ఫలితాలను మళ్లీ ఉపయోగిస్తుంది.

వర్క్‌ఫ్లోలు ఇంకా రన్ అవుతుండగా అప్లికేషన్‌ను మళ్లీ డిప్లాయ్ చేస్తే, సేవ్ చేసిన స్థితి మరియు ఎగ్జిక్యూషన్ హిస్టరీలు ఇకపై అనుకూలంగా ఉండకపోవచ్చు. Temporal దీన్ని Worker Versioning మరియు వర్క్‌ఫ్లో ప్యాచింగ్ ద్వారా పరిష్కరిస్తుంది. చెక్‌పాయింట్ ఆధారిత సిస్టమ్‌ల కోసం, అననుకూల మార్పులను రోల్ అవుట్ చేసే ముందు స్కీమా మైగ్రేషన్‌లను ప్లాన్ చేసి, ఇప్పటికే సేవ్ చేసిన స్థితులపై రికవరీని పరీక్షించండి.

ఒకే రకమైన ప్రాతినిధ్య టాస్క్‌లను అనేకసార్లు రన్ చేసి, pass@k (k ప్రయత్నాలలో కనీసం ఒకటి విజయవంతమవుతుందా) మరియు pass^k (మొత్తం k ప్రయత్నాలూ విజయవంతమవుతాయా) మధ్య తేడాను గుర్తించండి

ఒకే మొత్తం విజయ రేటుపై ఆధారపడకుండా, టాస్క్ వర్గం మరియు వర్క్‌ఫ్లో వెర్షన్ వారీగా ఫలితాలను కొలవండి. మొదటి ప్రయత్నంలో విజయం, పునరావృత రన్‌లలో స్థిరత్వం, p95 లేటెన్సీ, పూర్తయిన ప్రతి టాస్క్‌కు అయ్యే ఖర్చు, మరియు మానవ జోక్యం అవసరమయ్యే వాటి నిష్పత్తిని ట్రాక్ చేయండి. విజయ రేట్ల కోసం శాంపిల్ సైజ్‌లను మరియు అనిశ్చితి అంతరాలను నివేదించండి.

AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ అంటే ఏమిటి?

AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఎలా పనిచేస్తుంది: ఎగ్జిక్యూషన్ ఇంజిన్ లోపల

AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్‌ను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి?

AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఆర్కిటెక్చర్‌లు మరియు వాటి ట్రేడ్-ఆఫ్‌లు

కేంద్రీకృత ఆర్కెస్ట్రేషన్

వికేంద్రీకృత ఆర్కెస్ట్రేషన్

క్రమానుగత ఆర్కెస్ట్రేషన్

క్రమానుగత, సమాంతర మరియు హ్యాండ్‌ఆఫ్ ఆధారిత ఎగ్జిక్యూషన్

సాధారణ AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ వైఫల్యాలు

ప్రొడక్షన్ విశ్వసనీయత కోసం 7 AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఉత్తమ పద్ధతులు

1. స్పష్టమైన టాస్క్ కాంట్రాక్ట్‌లు, అంగీకార ప్రమాణాలు మరియు నిలిపివేత షరతులను నిర్వచించండి

2. ఆర్కెస్ట్రేటర్‌లను తేలికగా ఉంచండి మరియు నిర్మాణాత్మక హ్యాండ్‌ఆఫ్‌లను అమలు చేయండి

3. వర్క్‌ఫ్లో స్టేట్‌ను శాశ్వతంగా భద్రపరచండి మరియు కాంటెక్స్ట్ పెరుగుదలను నియంత్రించండి

4. వైఫల్యాలను పరిగణనలోకి తీసుకునే రీట్రైలు మరియు రికవర్ చేయగల టూల్ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను రూపొందించండి

5. స్పష్టమైన రిసోర్స్ బడ్జెట్‌లతో పనిని రూట్ చేయండి మరియు సమాంతరంగా నిర్వహించండి

6. ఆమోదాలను అమలు చేయండి మరియు ఏజెంట్ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను ఐసోలేట్ చేయండి

7. అవుట్‌పుట్‌లను స్వతంత్రంగా ధృవీకరించండి మరియు రికవరీ ప్రవర్తనను టెస్ట్ చేయండి

ఏమి తప్పు జరిగిందో గుర్తించడానికి వర్క్‌ఫ్లోను ట్రేస్ చేయండి

అవుట్‌పుట్‌ను స్వతంత్రంగా సమీక్షించండి

రికవరీని టెస్ట్ చేయడానికి వైఫల్యాలను ఇంజెక్ట్ చేయండి

AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్: తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

ఎంటర్‌ప్రైజ్ స్థాయిలో విడివిడిగా పనిచేసే AI ఏజెంట్‌లు ఎందుకు విఫలమవుతాయి?

AI ఏజెంట్‌లలో అనంతమైన రీట్రై లూప్‌లను ఎలా నివారించాలి?

క్రాష్ తర్వాత AI ఏజెంట్ వర్క్‌ఫ్లోను ఎలా తిరిగి ప్రారంభించాలి?

AI ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ విశ్వసనీయతను ఎలా పరీక్షించాలి?