ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਨੇ ਸੂਝਵਾਨ ਏਜੰਟਿਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ, ਸੂਝਵਾਨ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਸਥਾਈ ਮੈਮੋਰੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਬੁਣ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ, ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ AI ਏਜੰਟਾਂ ‘ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਝੁਕਾਅ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਸੰਚਾਲਨ ਸੰਬੰਧੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਮੂਹ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਜੋ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ - ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ LangChain, Llama Index, ਜਾਂ Microsoft Semantic Kernel ਵਿੱਚੋਂ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ - ਵਿਰੋਧਾਭਾਸੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਗੜ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਈਕੋਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ ਅਕਸਰ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਏਜੰਟ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਕਿਸੇ ਸਾਧਨ ਨਾਲ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸੰਚਾਰ ਜਾਂ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ? ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹਨਾਂ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਕਾਸ ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੀਮਤ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਾਂ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਏਜੰਟ ਤਰਕ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਏਜੰਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਅਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਮਿਹਨਤੀ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਯੁਕਤ ਵਿਧੀ ਦੀ ਇਹ ਅਣਹੋਂਦ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀਆਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਚੁਸਤ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
AgentIQ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ: ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਰਤ
ਇਹਨਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, NVIDIA ਨੇ AgentIQ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੀ ਗਈ Python ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੇ ਵਧ ਰਹੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਇਕਸੁਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹਲਕੇ ਅਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਲਚਕਦਾਰ ਹੋਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ, AgentIQ ਇੱਕ ਕਨੈਕਟਿਵ ਟਿਸ਼ੂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ, ਮੈਮੋਰੀ ਸਿਸਟਮਾਂ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, AgentIQ ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਹੜੱਪਣ ਜਾਂ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਸਦਾ ਫਲਸਫਾ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਨ ‘ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੰਪੋਜ਼ੇਬਿਲਟੀ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਨਵੀਨਤਾ AgentIQ ਦੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੈ: ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ - ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਏਜੰਟ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਧਨ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਵਰਕਫਲੋ ਹੋਵੇ - ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਪਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਤੋਂ ਉਤਪੰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਰਗੜ ਜਾਂ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨਾਲ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਿਲਾਉਣ ਅਤੇ ਮੇਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਰੀਲੀਜ਼ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਕਾਸ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਸਾਵਧਾਨੀਪੂਰਵਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪੂਰੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਨਾ, ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।
ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ: ਲਚਕਤਾ, ਗਤੀ, ਅਤੇ ਸੂਝ
AgentIQ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੂਟ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੈ ਜੋ ਸੂਝਵਾਨ, ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਏਜੰਟਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਲੱਗੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਉੱਦਮਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਹਾਰਕ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ: AgentIQ ਦਾ ਇੱਕ ਅਧਾਰ ਇਸਦਾ ਫਰੇਮਵਰਕ-ਅਗਿਆਨੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਏਜੰਟਿਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਜਨੀਅਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ LangChain, Llama Index, Crew.ai, Microsoft Semantic Kernel ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਚੋਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ Python ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬੇਸਪੋਕ ਏਜੰਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲਚਕਤਾ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਰੀਪਲੇਟਫਾਰਮਿੰਗ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AgentIQ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਰਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪੋਜ਼ੇਬਿਲਟੀ ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਿਊਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ: ਫੰਕਸ਼ਨ-ਕਾਲ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪੂਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਹਰ ਵੱਖਰਾ ਤੱਤ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਏਜੰਟ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ API ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਕਈ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਆਰਕੈਸਟਰੇਟ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋ ਹੋਵੇ, ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਸੰਕਲਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮੁੜ-ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾਵਲ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨੇਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹੀਏ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਮ ‘ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਮਾਰਗ: AgentIQ ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਹ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਏਕੀਕਰਣਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ‘ਤੇ ਖਰਚੇ ਗਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਜਿਸ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਏਜੰਟਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਚੁਸਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੂੰਘਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦੀ ਪਛਾਣ: ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਇੱਕ ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਨੁਕੂਲਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। AgentIQ ਇੱਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਦਾਣੇਦਾਰ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਟੋਕਨ ਦੀ ਖਪਤ, ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਲਈ ਜਵਾਬ ਦੇਰੀ, ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਦੇਰੀਆਂ ਵਰਗੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਟਰੈਕਿੰਗ ਦਾ ਇਹ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪੱਧਰ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਖਾਸ ਏਜੰਟ, ਸਾਧਨ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਕਦਮ ਸੁਸਤੀ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰੋਤ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਅਨੁਕੂਲਨ ਕਰਨਾ।
ਨਿਰਵਿਘਨ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਏਕੀਕਰਣ: ਜਦੋਂ ਕਿ AgentIQ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉੱਦਮਾਂ ਕੋਲ ਅਕਸਰ ਸਥਾਪਿਤ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ OpenTelemetry-ਅਨੁਕੂਲ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਇਕਸੁਰਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ AgentIQ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਮੀਰ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ - ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ - ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ Grafana, Datadog, ਆਦਿ) ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਰੂਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘੀ, ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਹਰੇਕ ਸੰਘਟਕ ਹਿੱਸਾ ਵਿਆਪਕ IT ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸੰਪੂਰਨ ਸਿਸਟਮ ਸਿਹਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰੇ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਰਕਫਲੋ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਧੀਆਂ: AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ। AgentIQ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ - ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ - ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ (E2E) ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਢੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਚਲਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ: ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ, AgentIQ ਇੱਕ ਚੈਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (UI) ਨਾਲ ਬੰਡਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟਰਫੇਸ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ, ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਜੰਟ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਲਈ ਸਮਰਥਨ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਹਰੀ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, AgentIQ ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ MCP-ਅਨੁਕੂਲ ਸਰਵਰਾਂ ‘ਤੇ ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ AgentIQ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਟੈਂਡਰਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਾਂ ਵਜੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।
AgentIQ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਪੂਰਕ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਨਹੀਂ
AI ਵਿਕਾਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ AgentIQ ਦੀ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰਕ ਪਰਤ ਵਜੋਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਜਾਂ ਖੁਦ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੋਨੋਲਿਥਿਕ ਏਜੰਟਿਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਨ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਇਸਦਾ ਫੋਕਸ ਲੇਜ਼ਰ-ਤਿੱਖਾ ਹੈ: ਏਕੀਕਰਨ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ।
AgentIQ ਸਿੱਧੇ ਏਜੰਟ-ਤੋਂ-ਏਜੰਟ ਸੰਚਾਰ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ; ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚੁਣੌਤੀ ਸਥਾਪਿਤ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ HTTP ਅਤੇ gRPC ਦਾ ਡੋਮੇਨ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਜੰਟ ਲੋੜ ਪੈਣ ‘ਤੇ ਸਿੱਧੀ ਗੱਲਬਾਤ ਲਈ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, AgentIQ ਸਮਰਪਿਤ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁੱਕ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਵਿਆਪਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ OpenTelemetry ਸਟੈਂਡਰਡ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ AgentIQ ਸੱਚਮੁੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਕਨੈਕਟ ਕਰਨ, ਆਰਕੈਸਟਰੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਵਿਲੱਖਣ ਯੋਗਤਾ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਨੇਸਟਡ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਕਾਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਫੰਕਸ਼ਨ-ਕਾਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪਰਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, AgentIQ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਪਟ-ਇਨ ਹੋਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ - ਉਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਾਧਨ ਦੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬਿਹਤਰ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਲਪੇਟ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ AgentIQ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਰਕੈਸਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਾਧੇ ਵਾਲਾ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਮਾਰਗ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਮੁੱਲ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
AgentIQ ਦੀ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੂਝਵਾਨ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ LangChain ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਖਾਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਤਰਕ ਲਈ ਕਸਟਮ Python ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। AgentIQ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਹੁਣ Llama Index ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਚੱਲ ਰਹੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Microsoft Semantic Kernel ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭਉਠਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਭ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਰਕੈਸਟਰੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ AgentIQ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਕੋਈ ਖਾਸ ਏਜੰਟ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੌਲੀ ਹੈ? ਕੀ ਕੋਈ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸਾਧਨ ਅਚਾਨਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? AgentIQ ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਦਿੱਖ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਉੱਚੀ ਰਹੇ ਭਾਵੇਂ ਅੰਤਰੀਵ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਾ ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਕੁਸ਼ਲ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ।
ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ
NVIDIA ਨੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਕਿ AgentIQ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਧੁਨਿਕ Python ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ Ubuntu ਅਤੇ ਹੋਰ Linux-ਅਧਾਰਿਤ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Windows Subsystem for Linux (WSL) ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਆਮ ਵਿਕਾਸ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸੈੱਟਅੱਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
- ਅਧਿਕਾਰਤ AgentIQ GitHub ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ ਕਲੋਨ ਕਰਨਾ।
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ Git ਸਬਮੋਡਿਊਲ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ।
- ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਜਾਂ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਲੋੜ ਪੈਣ ‘ਤੇ Git Large File System (LFS) ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ।
uv(ਜਾਂcondaਜਾਂvenvਵਰਗੇ ਵਿਕਲਪ) ਵਰਗੇ ਆਧੁਨਿਕ ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਅਲੱਗ ਵਰਚੁਅਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਉਣਾ।- AgentIQ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ