कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र के अग्रणी उद्यम OpenAI ने हाल ही में "एजेंट बनाने की व्यावहारिक मार्गदर्शिका" ("A practical guide to building agents") नामक एक उपयोगी दस्तावेज़ जारी किया है। यह 34 पृष्ठों की मार्गदर्शिका उत्पाद और इंजीनियरिंग टीमों को अपना पहला एजेंट सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक ज्ञान और सर्वोत्तम अभ्यास प्रदान करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जिसकी सामग्री OpenAI द्वारा कई ग्राहकों के वास्तविक परिनियोजन मामलों से प्राप्त गहन अंतर्दृष्टि को दर्शाती है।

इस मार्गदर्शिका को पढ़कर, डेवलपर्स एजेंट की मुख्य अवधारणाओं को समझ पाएंगे, और यह जान पाएंगे कि कब और कैसे एजेंट को डिज़ाइन, निर्माण और सुरक्षित रूप से तैनात करना है।

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एजेंट क्या है?

मार्गदर्शिका सबसे पहले एजेंट की स्पष्ट परिभाषा देती है, और यह बताती है कि यह पारंपरिक सॉफ़्टवेयर से स्वचालित कार्यप्रवाह के तरीके में मौलिक रूप से अलग है। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर का उद्देश्य उपयोगकर्ता द्वारा शुरू किए गए कार्यप्रवाह को सरल बनाना और स्वचालित करना है, जबकि एजेंट उपयोगकर्ता की ओर से पूरे कार्यप्रवाह को उच्च स्तर पर स्वायत्त रूप से पूरा करने में सक्षम है। एक कार्यप्रवाह को उपयोगकर्ता के लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए आवश्यक चरणों की एक श्रृंखला के रूप में परिभाषित किया गया है, जैसे कि ग्राहक सेवा समस्याओं का समाधान करना, रेस्टोरेंट बुक करना, कोड परिवर्तन जमा करना या रिपोर्ट तैयार करना। हालाँकि, केवल बड़े भाषा मॉडल (LLM) को एकीकृत करने वाले एप्लिकेशन, यदि वे कार्यप्रवाह के निष्पादन को नियंत्रित करने के लिए LLM का उपयोग नहीं करते हैं, जैसे कि साधारण चैटबॉट या भावना वर्गीकारक, को एजेंट नहीं कहा जा सकता है। वास्तविक एजेंट में मुख्य विशेषताएँ होती हैं जो उन्हें उपयोगकर्ता की ओर से विश्वसनीय और लगातार कार्य करने में सक्षम बनाती हैं, जिसमें कार्यप्रवाह के निष्पादन और निर्णय लेने के लिए LLM का उपयोग करना, और यदि आवश्यक हो, तो अपने व्यवहार को स्वचालित रूप से ठीक करना, या विफल होने पर निष्पादन को रोकना और नियंत्रण उपयोगकर्ता को वापस करना शामिल है। इसके अलावा, एजेंट विभिन्न उपकरणों तक पहुँच सकता है और बाहरी प्रणालियों के साथ बातचीत कर सकता है, उपयुक्त उपकरणों का गतिशील रूप से चयन कर सकता है, और स्पष्ट रूप से परिभाषित सुरक्षा रेलिंग के भीतर काम कर सकता है।

कब एजेंट बनाना चाहिए?

मार्गदर्शिका बताती है कि एजेंट के निर्माण के लिए सिस्टम कैसे निर्णय लेता है और जटिलता को संभालता है, इस पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता है। पारंपरिक निश्चित और नियम-आधारित विधियों के विपरीत, एजेंट उन कार्यप्रवाहों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं जहाँ पारंपरिक विधियाँ प्रभावी नहीं होती हैं। मार्गदर्शिका भुगतान धोखाधड़ी विश्लेषण के उदाहरण के माध्यम से एक सजीव तुलना करती है: पारंपरिक नियम इंजन एक सूची की तरह है, जो पूर्व निर्धारित मानकों के अनुसार लेनदेन को चिह्नित करता है; जबकि LLM एजेंट एक अनुभवी अन्वेषक की तरह है, जो संदर्भ का मूल्यांकन कर सकता है, सूक्ष्म पैटर्न पर विचार कर सकता है, और स्पष्ट नियमों के बिना भी संदिग्ध गतिविधि की पहचान कर सकता है। इसलिए, एजेंट के मूल्य का मूल्यांकन करते समय, उन कार्यप्रवाहों को प्राथमिकता दी जानी चाहिए जिन्हें पहले स्वचालित करना मुश्किल था, खासकर निम्नलिखित तीन परिदृश्यों में:

  • जटिल निर्णय: सूक्ष्म निर्णय, अपवाद या संदर्भ-संबंधी निर्णयों को शामिल करने वाले कार्यप्रवाह, जैसे कि ग्राहक सेवा में धनवापसी की स्वीकृति।
  • रखरखाव के लिए कठिन नियम: विशाल और जटिल नियमों के सेट के कारण रखरखाव के लिए कठिन सिस्टम, जिससे अपडेट की लागत अधिक या त्रुटियां होने की संभावना अधिक होती है, जैसे कि आपूर्तिकर्ता सुरक्षा समीक्षा करना।
  • गैर-संरचित डेटा पर गंभीर निर्भरता: प्राकृतिक भाषा की व्याख्या, दस्तावेजों से अर्थ निकालना या उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत के तरीके से बातचीत करने वाले परिदृश्य, जैसे कि घर के बीमा दावों को संसाधित करना।

मार्गदर्शिका इस बात पर जोर देती है कि एजेंट के निर्माण का निर्णय लेने से पहले, यह सत्यापित करना आवश्यक है कि क्या उपयोग के मामले इन मानकों के साथ स्पष्ट रूप से मेल खाते हैं, अन्यथा, निश्चित समाधान पर्याप्त हो सकते हैं।

एजेंट डिज़ाइन की नींव

मार्गदर्शिका एजेंट के निर्माण के तीन मुख्य घटकों का विस्तृत विवरण देती है:

  • मॉडल (LLM): एजेंट के तर्क और निर्णय लेने को चलाता है। मार्गदर्शिका सुझाव देती है कि प्रोटोटाइप चरण में उच्चतम प्रदर्शन वाले मॉडल का उपयोग करके बेंचमार्क स्थापित किया जाए, और फिर लागत और विलंब को अनुकूलित करने के लिए छोटे मॉडल का उपयोग करने का प्रयास किया जाए।
  • उपकरण: बाहरी फ़ंक्शन या API जो एजेंट द्वारा संचालन करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं। उपकरण अंतर्निहित अनुप्रयोगों या सिस्टम के API के माध्यम से एजेंट की क्षमताओं का विस्तार करते हैं। API के बिना पुराने सिस्टम के लिए, एजेंट वेब और एप्लिकेशन UI के माध्यम से मॉडल का उपयोग करके कंप्यूटर पर सीधे बातचीत कर सकता है। मार्गदर्शिका उपकरणों को मोटे तौर पर तीन श्रेणियों में विभाजित करती है: डेटा पुनर्प्राप्ति (जैसे डेटाबेस क्वेरी करना, PDF फ़ाइलें पढ़ना या वेब पर खोज करना), संचालन करना (जैसे ईमेल भेजना, CRM रिकॉर्ड अपडेट करना) और ऑर्केस्ट्रेशन (एजेंट स्वयं अन्य एजेंटों के उपकरण के रूप में कार्य कर सकता है)।
  • निर्देश: एजेंट के व्यवहार को परिभाषित करने वाले स्पष्ट दिशानिर्देश और सुरक्षा रेलिंग। उच्च-गुणवत्ता वाले निर्देश एजेंट के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं, जो अस्पष्टता को कम करते हैं और निर्णय लेने की गुणवत्ता में सुधार करते हैं। मार्गदर्शिका मौजूदा दस्तावेज़ों का उपयोग करने, कार्यों को छोटे चरणों में विभाजित करने, स्पष्ट क्रियाओं को परिभाषित करने और सीमांत मामलों को कैप्चर करने जैसे सर्वोत्तम अभ्यास प्रदान करती है।

मार्गदर्शिका ऑर्केस्ट्रेशन की अवधारणा का भी संक्षेप में परिचय देती है, जो कार्यप्रवाह को प्रभावी ढंग से निष्पादित करने के लिए बुनियादी घटकों को एक साथ जोड़ती है। ऑर्केस्ट्रेशन मोड मुख्य रूप से एकल एजेंट सिस्टम (एकल एजेंट उपकरण और निर्देशों से लैस है जो एक लूप में कार्यप्रवाह को निष्पादित करता है) और बहु-एजेंट सिस्टम (कार्यप्रवाह का निष्पादन कई समन्वित एजेंटों के बीच वितरित किया जाता है) में विभाजित है। बहु-एजेंट सिस्टम को प्रबंधन मोड (एक केंद्रीय "प्रबंधन" एजेंट उपकरण कॉल के माध्यम से कई विशेषज्ञ एजेंटों का समन्वय करता है) और विकेंद्रीकृत मोड (कई एजेंट समकक्षों के रूप में काम करते हैं, अपने विशेषज्ञता के क्षेत्र के अनुसार एक-दूसरे को कार्य सौंपते हैं) में विभाजित किया जा सकता है।

सुरक्षा रेलिंग

मार्गदर्शिका विशेष रूप से डेटा गोपनीयता जोखिम और प्रतिष्ठा जोखिम के प्रबंधन के लिए सुरक्षा रेलिंग के महत्व पर जोर देती है। डेवलपर्स को पहचाने गए जोखिमों के लिए रेलिंग स्थापित करनी चाहिए, और नए कमजोरियों की खोज के साथ अतिरिक्त रेलिंग जोड़नी चाहिए। सुरक्षा रेलिंग को मजबूत प्रमाणीकरण और प्राधिकरण प्रोटोकॉल, सख्त पहुंच नियंत्रण और मानक सॉफ़्टवेयर सुरक्षा उपायों के साथ जोड़ा जाना चाहिए, जिससे एक बहु-स्तरीय रक्षा तंत्र बनता है। मार्गदर्शिका कई प्रकार की सुरक्षा रेलिंग सूचीबद्ध करती है, जिसमें संबंधित वर्गीकारक (यह सुनिश्चित करना कि प्रतिक्रिया अपेक्षित सीमा के भीतर है), सुरक्षा वर्गीकारक (असुरक्षित इनपुट का पता लगाना), PII फ़िल्टर (व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी के प्रकटीकरण को रोकना), ऑडिट (एजेंट के व्यवहार को रिकॉर्ड करना), उपकरण सुरक्षा उपाय (उपकरणों के जोखिम का मूल्यांकन और नियंत्रण), नियम-आधारित सुरक्षा (जैसे ब्लैकलिस्ट, इनपुट लंबाई सीमा) और आउटपुट सत्यापन (यह सुनिश्चित करना कि प्रतिक्रिया ब्रांड मूल्यों के अनुरूप है) शामिल हैं। मार्गदर्शिका Agents SDK में सुरक्षा रेलिंग सेट करने के तरीके का भी परिचय देती है, और विशेष रूप से प्रारंभिक परिनियोजन चरण में, विफलताओं और सीमांत मामलों की पहचान करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप के महत्व पर जोर देती है।

सारांश और संसाधन लिंक

मार्गदर्शिका अंत में सारांशित करती है कि एजेंट कार्यप्रवाह स्वचालन के क्षेत्र में एक नए युग का प्रतीक हैं, वे अस्पष्टता का अनुमान लगा सकते हैं, उपकरणों के बीच संचालन कर सकते हैं और बहु-चरणीय कार्यों को संभाल सकते हैं, और उच्च स्तर की स्वायत्तता रखते हैं। विश्वसनीय एजेंट बनाने की कुंजी एक मजबूत आधार (मॉडल, उपकरण और निर्देश), उपयुक्त ऑर्केस्ट्रेशन मोड और महत्वपूर्ण सुरक्षा रेलिंग है। मार्गदर्शिका उपयोगकर्ताओं को छोटी शुरुआत करने और वास्तविक उपयोगकर्ताओं के सत्यापन के माध्यम से एजेंट की क्षमताओं का क्रमिक रूप से विस्तार करने के लिए प्रोत्साहित करती है। अंत में, मार्गदर्शिका OpenAI API प्लेटफ़ॉर्म, OpenAI for Business, डेवलपर दस्तावेज़ आदि जैसे अधिक संसाधनों के लिंक प्रदान करती है।

OpenAI की यह "एजेंट बनाने की व्यावहारिक मार्गदर्शिका" उन टीमों के लिए व्यापक मार्गदर्शन और व्यावहारिक सुझाव प्रदान करती है जो एजेंट सिस्टम का पता लगाना और बनाना चाहती हैं, यह दर्शाता है कि विभिन्न उद्योगों में अधिक बुद्धिमान और स्वचालित भविष्य की ओर तेजी से आगे बढ़ेंगे।

दस्तावेज़ संसाधन लिंक:https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf