AI एजेंटों के लिए आर्किटेक्चरल गार्डरेल्स का निर्माणः एक डिजाइन गाइड

मेटा विवरण: जानें कि कैसे डेटा इंजीनियर एजेंटिक डाटा पाइपलाइनों को अधिक सुरक्षित, अवलोकन योग्य और समीक्षा करने में आसान बनाने के लिए AI एजेन्ट डिजाइन पैटर्न और आर्किटेक्चरल गार्डरेल्स का उपयोग कर सकते हैं।

टैगः AI एजेंट, डेटा इंजीनियरिंग, गार्डरेल, वास्तुकला, डिजाइन पैटर्न

चित्रित छवि: एक पाइपलाइन के माध्यम से चलते हुए छोटे एजेंट नोड का अमूर्त, मैत्रीपूर्ण चित्रण जबकि गार्डरेल आकार इसे ट्रैक पर रखते हैं; कोई वास्तविक लोग नहीं, कोई लोगो नहीं, न ही पाठ।

डेटा इंजीनियरों के लिए AI एजेंट डिजाइन पैटर्न प्रायोगिक chatbots से उत्पादन पाइपलाइन में जा रहे हैं। पोस्ट पहली बार Towards Data Science पर दिखाई दिया शीर्षक "कैसे Design Architectural Guardrails Around AI Agents," और स्रोत पंक्ति "एजेंट डिज़ाइन पैटर्न हर डेटा अभियंता को पता होना चाहिए" उन पाठकों के लिए विषय को फ्रेम करता है जिन्हें एक एजेंट को मंच के नियमों को फिर से लिखने की अनुमति दिए बिना एजेन्ट व्यवहार जोड़ने की आवश्यकता होती है। उपलब्ध स्रोत प्रकाशन तिथि या लेखक प्रदान नहीं करता है, लेकिन शीर्षक दर्शकों को स्पष्ट बनाता हैः डाटा इंजीनियर जो डेटाबेस, ऑर्केस्ट्रेशन टूल और परिचालन वर्कफ़्लो के लिए AI एजेंट कनेक्ट करना चाहते हैं। इन पाठियों के लिए, मूल्य केवल संकेतों पर भरोसा करने के बजाय सुरक्षित एजेंट सिस्टम बनाने के लिए एक व्यावहारिक शब्दावली है।

Guardrails वास्तुकला हैं, एक त्वरित tweak नहीं

मुख्य विचार यह है कि एक AI एजेंट JUST प्रश्नों का उत्तर देने वाला मॉडल नहीं है। यह चरण चुन सकता है, उपकरण कॉल कर सकता है और स्थिति बदल सकता है। इससे सामान्य डेटा इंजीनियरिंग नियंत्रण अपर्याप्त हो जाता है। एक प्रॉम्प्ट किसी एजेंट को सावधान रहने के लिए कह सकता है लेकिन वह उत्पादन तालिका में आकस्मिक रूप से लिखने पर रोक नहीं लगा सकता, एक लूप जो API कोटा समाप्त करता है, या कोई टूल कॉल जो डेटा अनुबंध को बाईपास करता है। गार्डरेल एजेंट के चारों ओर रखी गई संरचनात्मक जांच हैः कार्रवाई करने से पहले, निष्पादन के दौरान और परिणाम वापस आने के बाद। एक डेटा समझौता dataset के लिए सहमत स्कीमा, गुणवत्ता नियम या पहुंच नीति है।

डेटा इंजीनियरों को सबसे पहले क्या तय करना चाहिए

पैटर्न चुनने से पहले, एक टीम को सीमाओं को परिभाषित करने की आवश्यकता होती है। एजेंट के पास एक संकीर्ण कार्य होना चाहिएः स्रोत प्रणाली, गंतव्य, उपकरणों का एक सेट और विफलता मोड। उदाहरण के लिए, वेयरहाउस विसंगतियों का सारांश देने वाला एजेंट लॉग्स और मैट्रिक्स पढ़ सकता है लेकिन SQL जारी नहीं करना चाहिए जो तालिकाओं में उत्परिवर्तन करता है। यदि यह लिख सकता है, तो लेखन को चरणबद्ध क्षेत्र, समीक्षा कदम या अनुमोदन वर्कफ़्लो से गुजरना चाहिए। यह निर्णय AI के लिए अद्वितीय नहीं है। यह कर्तव्यों का वही अलगाव है जिसे डेटा इंजीनियर पहले से ही पाइपलाइनों में उपयोग करते हैं।

सामान्य गार्डरेल शब्दावली

उपलब्ध स्रोत शीर्षक और स्थान देता है, विस्तृत पैटर्न सूची नहीं, इसलिए नीचे दिए गए पैटर्न ऐसे गार्डरेल बनाने के सामान्य तरीके का वर्णन करते हैं।

• उपकरण अनुमत सूचीः एजेंट को स्वीकृत APIs , एंडपॉइंट्स और कमांड तक सीमित करें।
• इनपुट और आउटपुट सत्यापनः किसी परिणाम को डाउनस्ट्रीम पास करने से पहले स्कीमा, रेंज और संवेदनशील सामग्री की जांच करें।
• राज्य नियंत्रणः यह तय करता है कि एजेंट स्थायी रिकॉर्ड बना सकता है, या केवल एक रन के लिए अस्थायी संदर्भ।
• मानव-इन-द-लूप अनुमोदन: किसी व्यक्ति को उन कार्यों पर हस्ताक्षर करने की आवश्यकता होती है जो संवेदनशील रिकॉर्डों को हटाते हैं, ओवरराइट करते हैं, उजागर करते हैं या स्थानांतरित करते हैं।
• अवलोकन योग्यता: योजना, उपकरण कॉल, इनपुट, आउटपुट, त्रुटियों और बाद के ऑडिट के लिए समीक्षक निर्णयों को रिकॉर्ड करें।
• रोलबैक और इडेम्पोटेंसी: बार-बार चलने को सुरक्षित और प्रतिवर्ती बनाते हैं, खासकर जब एक मॉडल आंशिक विफलता के बाद फिर से प्रयास करता है।
• परीक्षण और कैनरी रोलआउट: ज्ञात डेटा पर एजेंट व्यवहार का मूल्यांकन करें और व्यापक उपयोग से पहले इसके दायरे को सीमित करें।

जहां एजेंटिक डेटा पाइपलाइन आमतौर पर विफल हो जाती है

सामान्य विफलता मोड विदेशी नहीं हैं। एक एजेंट टूल परिणाम पर अधिक भरोसा कर सकता है और खराब डेटा डाउनस्ट्रीम दे सकता है। यह एक उपकरण को लूप में बुला सकता है क्योंकि पहली प्रतिक्रिया अधूरी दिखती है।यह दो हानिरहित कार्यों को एक हानिकारक में जोड़ सकता है, जैसे कि निजी फ़ील्ड पढ़ना और इसे किसी बाहरी सेवा के लिए लिखना। जब प्रॉम्प्ट वाक्यांश करीब होता है तो यह परीक्षण और उत्पादन वातावरण को भ्रमित भी करता है। गार्डरेल इन मामलों को स्पष्ट नीति के खिलाफ प्रत्येक कार्रवाई की जांच करके संबोधित करते हैं, न कि JUST मॉडल से व्यवहार करने के लिए कहते हुए।

शुरुआत करने का एक व्यावहारिक तरीका

1. कम जोखिम वाले उपयोग के एक मामले को चुनें, जैसे पाइपलाइन लॉग पढ़ना और विसंगतियों का सारांश देना।
2. एजेंट को केवल-पढ़ने की पहुँच और एक निश्चित उपकरण सूची दें.
3. किसी भी सारांश को टिकट या डैशबोर्ड में डालने से पहले आउटपुट सत्यापन जोड़ें.
4. प्रत्येक उपकरण कॉल और मॉडल निर्णय को लॉग करें।
5. लिखना शुरू करने से पहले एक मानव अनुमोदन चरण जोड़ें.
6. एक खराब इनपुट, डुप्लिकेट रन और अनुमति के प्रयास की कोशिश करके गार्डरेल का परीक्षण करें जिसे अस्वीकार किया जाना चाहिए.

आम गलतियाँ

• प्रोम्प्ट को एकमात्र नियंत्रण के रूप में व्यवहार करना.
• एजेंटों को व्यापक क्रेडेंशियल देना क्योंकि उन्हें लचीलेपन की आवश्यकता होती है।
• लॉगिंग मॉडल टेक्स्ट लेकिन टूल क्रियाएं नहीं।
• नकारात्मक परीक्षणों को छोड़ना, जैसे कि अनुमत दायरे के बाहर तालिका तक पहुंचने का प्रयास करना।
• सफलता, विफलता और रोलबैक के अर्थ को परिभाषित करने से पहले एक एजेंट की तैनाती करना।

आगे क्या देखना है

निकट अवधि का प्रश्न यह है कि ये गार्डरेल डेटा प्लेटफार्मों के भीतर मानक कैसे बन जाते हैं। विक्रेता और open-source फ्रेमवर्क पहले से ही अवशोषण, परिवर्तन और संचालन उपकरणों में एजेंट वर्कफ़्लो जोड़ रहे हैं। खुला हिस्सा यह है की प्लेटफ़ॉर्म परत बनाम एप्लिकेशन परत पर कितना नियंत्रण रहता है। पाठकों को अनुमतियों, ऑडिटेबिलिटी और मानव अनुमोदन के आसपास स्पष्ट पैटर्न के लिए देखना चाहिए, क्योंकि वे ऐसे क्षेत्र हैं जहां उत्पादन में एजेंटिक सिस्टम का न्याय किया जाएगा। डेटा इंजीनियरों के लिए, तत्काल टेकअवे ब्लैक बॉक्स के रूप में एजेंसियों को तैनात नहीं करना है, बल्कि उन्हें किसी भी अन्य पाइपलाइन घटक के लिए उपयोग किए जाने वाले समान विश्वसनीयता प्रथाओं में लपेटना है।