Rebeca Moen 2024 年7 月14 日04:18
發現在擁有高效、可靠的代理應用程式的認知架構的同時外包代理基礎設施的重要性。
在不斷發展的人工智慧領域，代理基礎設施和認知架構的策略分離已成為開發人員關注的焦點。據LangChain Blog 稱，利用專門的代理基礎設施，同時保持對認知架構的控制，可以顯著增強代理應用程式的功能和可靠性。
代理基礎設施的必要性
OpenAI Assistants API 的推出標誌著代理技術的重大進步。 OpenAI 從提供大型語言模型(LLM) API 轉向開發全面的代理API。此舉引入了旨在促進代理應用程式開發的基本基礎設施，例如使用提示和工具配置助手、管理後台任務以及維護訊息持久性。這些功能簡化了開發流程，使開發人員能夠專注於其應用程式更關鍵的方面。
然而，儘管取得了這些進步，但仍存在局限性。例如，目前的OpenAI Assistants API 不支援同時運行多個執行緒或輕鬆修改執行緒狀態。這凸顯了對增強基礎架構以支援更複雜的代理應用程式的持續需求。
特定應用的認知架構的重要性
雖然OpenAI Assistants API 提供了強大的基礎，但對於希望建立更複雜應用程式的開發人員來說，它可能具有限制性。簡單的聊天機器人或ReAct 風格的代理程式可能在其框架內蓬勃發展，但更複雜的代理應用程式需要細緻的狀態管理和控制。這就是特定於應用程式的認知架構變得至關重要的地方。
從與眾多開發人員合作的經驗來看，成功的代理應用程式通常具有獨特的認知架構。這些客製化的架構使團隊能夠創新和區分他們的應用程序，從而提高可靠性和效能。設計和控制認知架構的靈活性對於創建能夠有效處理複雜工作流程和狀態管理的代理至關重要。
將基礎設施與認知控制結合
LangChain 強調將強大的代理商基礎設施與可自訂的認知架構相結合的重要性。該公司的LangGraph Cloud 平台體現了這種方法，為開發人員提供容錯可擴展性、優化的實際互動和水平擴展的任務隊列。此外，它還包括一個內建持久層和可配置的快取以支援重負載，使開發人員能夠專注於其應用程式的獨特方面。
透過使用LangGraph Cloud，開發人員可以受益於先進的基礎設施，同時保留對其認知架構的控制權。這種策略組合確保應用程式的差異化元素由開發團隊擁有和最佳化，同時底層基礎設施得到有效管理。
總之，代理基礎設施的策略性外包，加上認知架構的所有權，使開發人員能夠建立更可靠、更具創新性的代理應用程式。這種方法使團隊能夠專注於增強其應用程式的獨特功能，從而提高效能和使用者體驗。
圖片來源：Shutterstock
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