เอเจนต์โฟลว์: โครงสร้างพื้นฐานที่ใช้กราฟสำหรับการจัดการหลายตัวแทนในการผลิต
Agentflow ซึ่งพัฒนาโดย 10xHub เป็นกรอบงานระดับการผลิตสำหรับการสร้างและรันระบบ AI หลายตัวแทน เครื่องมือนี้จัดการการทำงานที่ซับซ้อนด้วยเครื่องยนต์ที่ใช้กราฟและสนับสนุนผู้ให้บริการ LLM หลายราย โดยประสานการเรียกแบบจำลอง เครื่องมือ และการส่งออกแบบสตรีม มันรวมแกน Python, REST API ของ FastAPI, SDK ของไคลเอนต์ TypeScript และสนามเด็กเล่นแบบมองเห็น React สำหรับการทดสอบและการตรวจสอบ ตั้งเป้าไปที่นักพัฒนา AI และทีมวิศวกรรมขององค์กร มันมุ่งหวังที่จะเร่งการปรับใช้สถาปัตยกรรมตัวแทนที่สามารถปรับขนาดได้และไม่ขึ้นอยู่กับแบบจำลอง
คุณสามารถใช้มันทำงานอะไรได้บ้าง?
เครื่องมือนี้ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างและจัดการระบบหลายตัวแทน โดยใช้ เอนจินการจัดการที่อิงจากกราฟ เพื่อแสดงตรรกะการทำงานและการเปลี่ยนสถานะ มันไม่ขึ้นอยู่กับ LLM และรวมเข้ากับผู้ให้บริการเช่น OpenAI, Anthropic และ Google ดังนั้นทีมสามารถประสานการเรียกโมเดล เครื่องมือภายนอก และการตอบสนองแบบสตรีมในชั้นการจัดการเดียวกัน สนามทดสอบ React แบบภาพช่วยให้การทดสอบสดและการตรวจสอบสำหรับการพัฒนาและการดีบักแบบวนซ้ำ
ความเชื่อถือได้ของชั้นการจัดการและหน่วยความจำสำหรับการทำงานในผลิตภัณฑ์เป็นอย่างไร?
ความเชื่อถือได้ของการจัดการขึ้นอยู่กับเอนจินกราฟที่รวมกับการออกแบบหน่วยความจำสามชั้น: Redis สำหรับการแคชที่รวดเร็ว, Postgres สำหรับสถานะเชิงสัมพันธ์, และร้านค้าเวกเตอร์สำหรับหน่วยความจำเชิงความหมายระยะยาว การดำเนินการเครื่องมือแบบขนานและการสนับสนุนการสตรีมแบบเรียลไทม์ถูกระบุว่าเป็นความสามารถ ซึ่งช่วยรักษาความตอบสนองเมื่อหลายตัวแทนเรียกบริการพร้อมกัน องค์ประกอบเหล่านั้นมุ่งเป้าไปที่สถานการณ์ที่ต้องการบริบทการสนทนาที่ต่อเนื่องในระหว่างการโต้ตอบทั้งสั้นและยาว
การรวมและการปรับใช้มีความเหมาะสมสำหรับทีมวิศวกรรมหรือไม่?
สแต็คถูกสร้างขึ้นสำหรับการปรับใช้บนแพลตฟอร์มคอนเทนเนอร์ โดยมีการสนับสนุนที่ชัดเจนสำหรับ Docker และ Kubernetes และเปิดเผย REST API ที่อิงจาก FastAPI สำหรับการรวมบริการ ทีมฟรอนต์เอนด์ได้รับ SDK ของไคลเอนต์ TypeScript ในขณะที่สนามทดสอบ React ให้พื้นผิวการทดสอบแบบโต้ตอบ สถาปัตยกรรมคาดหวังให้กระบวนการวิศวกรรมรอบ CI/CD และการจัดการคอนเทนเนอร์ทำงานระบบในสภาพแวดล้อมการผลิต
มันตอบสนองความต้องการด้านการทำงานร่วมกันและความปลอดภัยขององค์กรหรือไม่?
เครื่องมือนี้รวมการสนับสนุนพื้นฐานสำหรับโปรโตคอล Model Context ซึ่งทำให้มาตรฐานวิธีที่ตัวแทนเรียกเครื่องมือภายนอกและเข้าถึงข้อมูล และระบุการควบคุมความปลอดภัยที่พร้อมใช้งานในผลิตภัณฑ์ เช่น การตรวจสอบ JWT การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท และการจำกัดอัตรา สิ่งเหล่านี้บ่งชี้ถึงความสำคัญของการควบคุมการเข้าถึงและการทำงานร่วมกันสำหรับทีมที่ต้องการการรวมที่ตรวจสอบได้และพฤติกรรมของตัวแทนที่ควบคุมข้ามผู้ให้บริการโมเดลหลายราย
เหมาะสมที่สุดสำหรับทีมวิศวกรรมที่เตรียมพร้อมในการดำเนินการระบบตัวแทนที่มีคุณภาพการผลิต
เนื่องจากมีการมุ่งเน้นไปที่การผลิตและระบบนิเวศที่มุ่งเน้นนักพัฒนา เครื่องมือนี้เหมาะสำหรับองค์กรวิศวกรรมที่ดูแลโครงสร้างพื้นฐานของคอนเทนเนอร์และการควบคุมการเข้าถึงอย่างเป็นทางการ และที่ต้องการการรวมเครื่องมือที่ได้มาตรฐาน โครงการหรือทีมขนาดเล็กที่ไม่มีประสบการณ์ในการจัดการคอนเทนเนอร์ควรคาดหวังถึงการเรียนรู้ที่ไม่ธรรมดา เนื่องจากการดำเนินการสแต็กนั้นต้องการความเป็นผู้ใหญ่ด้านโครงสร้างพื้นฐานและวิศวกรรมมากกว่าการเขียนสคริปต์ที่เบา
