ایک ہی تکمیلی پرامپٹ اور ایک سادہ RAG پائپ لائن کے ساتھ بنیادی AI ڈیمو بنانا آسان ہے، لیکن ایجنٹ سسٹم کو پروڈکشن میں ڈالنے کے لیے مضبوط سسٹم ڈیزائن، قابل اعتماد انجینئرنگ، اور ناکامی موڈ رواداری کی ضرورت ہوتی ہے۔
ہم نے ابھی freeCodeCamp.org یوٹیوب چینل پر ایک جامع کورس شائع کیا ہے جو آپ کو پروڈکشن لیول، ملٹی ایجنٹ آٹومیٹڈ پل ریکویسٹ (PR) ریویو سسٹم کو ڈیزائن کرنے اور لاگو کرنے کے بارے میں بتاتا ہے۔ آیوش سنگھ نے یہ کورس بنایا۔
یہ نظام ایک سینئر انجینئر کے منتخب انسانی فیصلے کے بعد بنایا گیا تھا۔ یہاں اہم چیزیں ہیں جو آپ اس کورس میں سیکھیں گے:
-
واضح طور پر اعتماد کے اسکور کے ساتھ پیچیدہ انسانی کام کے بہاؤ کو درست محرکات، ماہرانہ مسائل، اور قابل سماعت نتائج میں درجہ بندی کریں۔
-
سیکیورٹی، کوڈ کوالٹی، ٹیسٹنگ، اور دستاویزات میں متوازی ڈومین ایجنٹوں کو آرکیسٹریٹ کریں، پھر LangGraph کے ورک فلو پیٹرن کا استعمال کرتے ہوئے نتائج کو جمع کریں۔
-
ٹائیگر کلاؤڈ کے ساتھ ایک متحد ڈیٹا بیس میں سیمنٹک کوڈ کی دریافت، متعلقہ سچائی، اور ٹائم سیریز ایونٹ سے باخبر رہ کر ملٹی ڈیٹا بیس مینٹیننس اوور ہیڈ کو ختم کریں۔
-
آنے والے GitHub ویب ہکس کو کرپٹوگرافک HMAC چیکنگ، آئیڈیمپوٹینٹ ڈپلیکیشن، اور تیزی سے منظوری کی قطاروں کے ساتھ الگ کرنے کے لیے Redis کا استعمال کریں۔
-
پراجیکٹ کی حالت کو برقرار رکھیں اور کوڈنگ ایجنٹوں کو سٹرکچرڈ تصدیقی گیٹس، خود مختار توثیق کرنے والے سب ایجنٹس، اور خودکار ریگریشن چیکس کا استعمال کرتے ہوئے کنٹرول کریں۔
-
فریب کاری اور غیر متوقع کلاؤڈ اخراجات سے بچانے کے لیے ٹرسٹ تھریشولڈ منظوری کی قطاریں اور ریئل ٹائم ٹوکن اقتصادی ڈیش بورڈز کو لاگو کریں۔
freeCodeCamp.org یوٹیوب چینل پر مکمل کورس (دیکھنے کے لیے 3 گھنٹے) دیکھیں۔