Komuniti kecerdasan buatan sedang mengalami detik yang menyedarkan apabila pembangun bergelut dengan cabaran praktikal dalam membina agen AI yang berkesan. Apa yang bermula sebagai penerimaan bersemangat terhadap rangka kerja yang kompleks telah berkembang menjadi pendekatan yang lebih berhati-hati, dengan banyak pasukan mendapati bahawa penyelesaian yang lebih mudah sering mengatasi sistem berbilang agen yang rumit.
Keletihan Rangka Kerja Mula Terasa
Pembangun semakin meninggalkan rangka kerja popular seperti LangChain dan LangGraph demi panggilan API langsung. Komuniti telah berasa kecewa dengan lapisan abstraksi yang tidak perlu yang mengaburkan gesaan dan respons asas, menjadikan nyahpepijat sebagai mimpi ngeri. Banyak pasukan melaporkan bahawa rangka kerja ini sebenarnya memerlukan lebih banyak kod berbanding membina penyelesaian dari awal, bercanggah dengan janji asal mereka untuk memudahkan.
Peralihan ini mewakili pengiktirafan yang lebih luas bahawa menghantar apa yang pada asasnya adalah susunan rentetan kepada perkhidmatan web tidak memerlukan rangka kerja yang berat. Kesedaran ini telah membawa kepada persoalan asas sama ada ekosistem agen AI telah terlalu direkayasa dari awal.
Cabaran Biasa Pelaksanaan Ejen AI
- Kos operasi yang tinggi apabila menjalankan berbilang ejen
- Kesukaran mengawal orkestrasi berbilang ejen
- Isu konkurensi termasuk keadaan perlumbaan dan barisan giliran tugas
- Kelemahan keselamatan suntikan gesaan
- Lapisan abstraksi rangka kerja yang mengaburkan penyahpepijatan
- Isu kebolehpercayaan model dengan panggilan alat (kadar kegagalan 50% dilaporkan untuk sesetengah model)
 |
|---|
| Carta alir yang menggariskan hubungan antara panggilan LLM yang berbeza dalam rangka kerja orkestrasi, mewakili peralihan ke arah amalan pembangunan yang lebih mudah |
Cabaran Konkurensi Mendedahkan Jurang Teknikal
Salah satu halangan paling ketara yang dihadapi pembangunan agen AI ialah mengendalikan konkurensi dan orkestrasi. Walaupun bahan promosi sering mempamerkan aliran kerja berbilang agen yang mengagumkan, realitinya melibatkan pertimbangan kompleks mengenai barisan tugas, keadaan perlumbaan, dan penyegerakan yang banyak rangka kerja hanya abaikan begitu sahaja.
Pendekatan standard masih bergantung pada pelaksanaan alat secara berurutan, dengan hanya model terkini menyokong panggilan alat selari. Walaupun begitu, pembangun mesti mereka bentuk sistem dengan teliti untuk mengendalikan koordinasi antara berbilang agen yang bekerja serentak. Model pelakon telah muncul sebagai corak yang menjanjikan, di mana setiap contoh agen beroperasi sebagai pelakon bebas yang berkomunikasi melalui panggilan alat.
 |
|---|
| Gambar rajah urutan interaksi yang menunjukkan dinamik antara manusia, antara muka, LLM, dan persekitaran, menonjolkan cabaran konkurensi dalam aliran kerja ejen AI |
Realiti Kesesakan
Walaupun kemajuan pesat dalam keupayaan model, pembangunan agen AI nampaknya telah mencapai dataran tinggi. Malah model termaju seperti Gemini 2.5 Pro bergelut dengan panggilan alat asas, gagal menghasilkan panggilan yang betul dari segi sintaks kira-kira separuh masa. Had teknikal ini telah memaksa pembangun untuk mempertimbangkan semula jangkaan dan pendekatan mereka.
Komuniti juga bergelut dengan isu asas seperti kelemahan suntikan gesaan, yang sebahagian besarnya masih belum diselesaikan. Kebimbangan keselamatan ini, digabungkan dengan kos tinggi menjalankan berbilang agen dan kesukaran mengawal orkestrasi berbilang agen, telah melembapkan semangat awal.
Pendekatan Kembali Kepada Asas Mendapat Tarikan
Pelaksanaan yang paling berjaya menerima kesederhanaan berbanding kecanggihan. Daripada rangkaian agen yang kompleks, penyelesaian berkesan memberi tumpuan kepada aliran kerja yang jelas dengan titik keputusan yang terang. Konsep LLM yang diperkukuh - model yang dipertingkatkan dengan ingatan, alat, dan akses data - yang berjalan dalam gelung mudah telah terbukti lebih boleh dipercayai daripada seni bina berbilang agen yang rumit.
LLM yang diperkukuh berjalan dalam gelung adalah definisi terbaik agen yang pernah saya dengar setakat ini.
Pendekatan pragmatik ini menekankan pembinaan aliran kerja deterministik untuk tugas yang difahami dengan baik dan hanya memperkenalkan tingkah laku seperti agen di mana pembuatan keputusan dinamik benar-benar diperlukan. Prinsip bermula dengan mudah dan menambah kerumitan hanya apabila ia jelas meningkatkan hasil telah menjadi mantera baru.
Corak Seni Bina Ejen AI
- Aliran Kerja: Sistem deterministik dengan langkah-langkah yang boleh diramal untuk tugasan yang difahami dengan baik
- Penghalaan: Memisahkan senario dan bertukar antara laluan pemprosesan yang berbeza
- Penyejajaran: Menjalankan berbilang tugasan LLM secara serentak dengan pengagregatan programatik
- Orkestrator-pekerja: Delegasi tugasan berurutan antara LLM penyelaras dan pekerja
- Penilai-pengoptimum: Gelung maklum balas berulang untuk penambahbaikan berterusan
- Ejen: Sistem dinamik di mana LLM menentukan proses secara autonomi
Melihat Ke Hadapan
Apabila kitaran gembar-gembur agen AI semakin matang, tumpuan beralih daripada demonstrasi yang menarik kepada penyelesaian praktikal yang boleh diselenggara. Komuniti sedang belajar bahawa prinsip kejuruteraan yang sama yang digunakan untuk perisian tradisional - modulariti, kebolehgabungan, dan antara muka yang jelas - kekal penting dalam era AI.
Detik semasa mewakili pembetulan yang sihat dalam bidang ini, di mana keterujaan awal memberi laluan kepada disiplin kejuruteraan. Walaupun agen AI sudah pasti akan memainkan peranan penting dalam aplikasi masa depan, pembangunan mereka mengikuti corak biasa teknologi baru muncul: gembar-gembur awal, semakan realiti, dan akhirnya penerimaan praktikal.
Rujukan: Building effective agents