Pickaxe , sebuah perpustakaan TypeScript baharu untuk membina ejen AI yang boleh diskalakan, telah menjana minat yang ketara dalam komuniti pembangun. Dibina di atas sistem baris gilir tugas tahan lasak Hatchet , perpustakaan ini berjanji untuk mengendalikan orkestrasi yang kompleks sambil membenarkan pembangun menumpukan pada logik perniagaan. Walau bagaimanapun, pengguna awal menimbulkan persoalan penting mengenai ciri-ciri yang hilang dan kebimbangan kestabilan asas.
Ciri-ciri Utama
- Pelaksanaan tahan lasak dengan titik semak automatik
- Dibina di atas sistem baris gilir tugas Hatchet
- Seni bina ejen berasaskan fungsi
- Sokongan TypeScript dengan pengesahan skema
- Pelaksanaan teragih merentasi pelbagai mesin
Streaming Masa Nyata Kekal Sebagai Jurang Utama
Salah satu isu paling mendesak yang dibincangkan oleh pembangun ialah kekurangan keupayaan streaming masa nyata. Had ini amat bermasalah untuk pembantu pengkodan dan aplikasi AI interaktif di mana pengguna mengharapkan maklum balas segera. Pasukan pembangunan mengakui jurang ini dan telah berjanji streaming ejen-ke-klien dalam masa beberapa minggu, tetapi ciri tersebut belum sedia untuk kegunaan pengeluaran.
Cabaran streaming menjadi lebih kompleks dalam sistem teragih di mana pengguna mungkin memuat semula halaman atau kembali selepas tempoh yang lama. Mengekalkan sambungan berterusan dan aliran mesej yang boleh disambung semula merentasi berbilang mesin memerlukan infrastruktur canggih yang Pickaxe belum selesaikan sepenuhnya.
Kebimbangan Fleksibiliti Sekitar Integrasi LLM
Pembangun juga mempersoalkan pendekatan Pickaxe terhadap integrasi model bahasa. Perpustakaan ini menggabungkan AI SDK Vercel untuk panggilan LLM, tetapi ini mewujudkan had untuk pasukan yang ingin menggunakan ciri-ciri terdepan daripada penyedia AI. Sesetengah pembangun lebih suka mempunyai kawalan langsung ke atas pemilihan model, pembinaan prompt, dan pengurusan sejarah mesej berbanding bergantung pada penyelesaian tergabung.
Disebabkan oleh betapa cepatnya penyedia AI mengulangi API mereka, banyak ciri tiba beberapa minggu atau bulan kemudian kepada AI SDK.
Pasukan sedang mempertimbangkan penyelesaian seperti membebankan model bahasa lalai dengan peta untuk kes penggunaan yang berbeza atau membenarkan pembangun mengeluarkan pemilih alat untuk pelaksanaan tersuai.
Batasan Semasa
- Tiada penstriman masa nyata (akan datang dalam beberapa minggu)
- Fleksibiliti integrasi LLM yang terhad
- Kebimbangan kestabilan dengan platform asas Hatchet
- Kekeliruan nama dengan platform Pickaxe.co yang sedia ada
- SDK AI yang dibundel mungkin ketinggalan berbanding API pembekal
Persoalan Kestabilan Asas
Mungkin yang paling membimbangkan ialah isu kestabilan dengan Hatchet , enjin pelaksanaan asas yang menggerakkan Pickaxe . Pengguna lama telah menyatakan kekecewaan mengenai kestabilan dan prestasi platform, dengan sesetengahnya secara terang-terangan menyatakan bahawa Hatchet tidak stabil. Ini menimbulkan persoalan mengenai membina sistem pengeluaran di atas asas yang mungkin tidak sedia untuk kegunaan perusahaan.
Pasukan Hatchet mengakui kebimbangan ini dan menjelaskan bahawa mereka sedang bekerja untuk mengoptimumkan kes penggunaan berbilang tugas dan konkurensi. Mereka mendakwa beban kerja FIFO tugas tunggal boleh mengendalikan lebih 10,000 operasi sesaat, tetapi prestasi dunia sebenar dengan aliran kerja ejen yang kompleks mungkin berbeza dengan ketara.
Dakwaan Prestasi
- FIFO tugas tunggal: >10,000 operasi/saat
- Menyokong beratus ribu tugas setiap pelaksanaan
- Berbilion tugas diproses setiap bulan
- Prestasi terikat I/O dengan konfigurasi cakera yang betul
Kekeliruan Nama Menambah Halangan Penggunaan
Menambah kepada cabaran, perpustakaan ini berkongsi namanya dengan Pickaxe.co , sebuah platform kod rendah yang mantap untuk membina chatbot yang telah beroperasi selama lebih dua tahun. Konflik penamaan ini boleh mewujudkan kekeliruan dalam pasaran dan menyukarkan pembangun mencari dokumentasi dan sumber yang berkaitan.
Walaupun menghadapi cabaran ini, seni bina teras Pickaxe menunjukkan potensi. Model pelaksanaan tahan lasak dengan titik semak automatik boleh menyelesaikan masalah sebenar dalam pembangunan ejen AI, terutamanya untuk aliran kerja jangka panjang yang perlu bertahan daripada kegagalan perkakasan. Pendekatan berasaskan fungsi perpustakaan juga menarik minat pembangun yang mahukan lebih kawalan ke atas pelaksanaan ejen mereka berbanding dengan rangka kerja yang berat.
Kejayaan Pickaxe berkemungkinan bergantung pada seberapa cepat pasukan boleh menangani had streaming, meningkatkan kestabilan platform asas, dan menyediakan lebih fleksibiliti untuk kes penggunaan lanjutan. Buat masa ini, pembangun mungkin mahu menilai dengan teliti pertukaran ini sebelum komited kepada Pickaxe untuk aplikasi pengeluaran.
Rujukan: Pickaxe: A Typescript library for building AI agents that scale