انتشار راهنمای عملی OpenAI برای ساختن عوامل LLM برای کاربردهای دنیای واقعی

OpenAI یک راهنمای دقیق و از نظر فنی مستدل با عنوان "راهنمای عملی برای ساختن عوامل" منتشر کرده است که برای تیم‌های مهندسی و محصولی که در حال بررسی پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی خودکار هستند، طراحی شده است. این راهنما با بهره‌گیری از استقرار در دنیای واقعی، یک رویکرد ساختاریافته برای شناسایی موارد استفاده مناسب، طراحی عوامل و جاسازی حفاظت‌های قوی برای اطمینان از قابلیت اطمینان و ایمنی ارائه می‌دهد.

تعریف یک عامل

برخلاف برنامه‌های کاربردی مرسوم مبتنی بر LLM مانند چت‌بات‌های تک‌نوبتی یا مدل‌های طبقه‌بندی، عوامل، سیستم‌های خودکاری هستند که قادر به اجرای وظایف چند مرحله‌ای با حداقل نظارت انسانی هستند. این سیستم‌ها، استدلال، حافظه، استفاده از ابزار و مدیریت گردش کار را یکپارچه می‌کنند.

یک عامل شامل سه جزء اساسی است:

1. مدل - LLM مسئول تصمیم‌گیری و استدلال.
2. ابزارها - APIها یا توابع خارجی که برای انجام اقدامات فراخوانی می‌شوند.
3. دستورالعمل‌ها - اعلان‌های ساختاریافته که اهداف، رفتار و محدودیت‌های عامل را تعریف می‌کنند.

چه زمانی باید ساختن یک عامل را در نظر گرفت

عوامل برای گردش کارهایی که از قابلیت‌های اتوماسیون مبتنی بر قاعده سنتی فراتر می‌روند، مناسب هستند. سناریوهای معمول عبارتند از:

• تصمیم‌گیری پیچیده: به عنوان مثال، تأییدیه‌های بازپرداخت ظریف در پشتیبانی مشتری.
• سیستم‌های قاعده پرهزینه: مانند گردش کارهای انطباق با سیاست که شکننده یا دشوار برای مقیاس‌بندی هستند.
• تعامل با داده‌های بدون ساختار: از جمله تجزیه سند یا تبادلات زبان طبیعی متنی.

این راهنما بر اعتبار سنجی دقیق برای اطمینان از اینکه کار نیاز به استدلال در سطح عامل دارد، قبل از شروع پیاده‌سازی تأکید می‌کند.

مبانی فنی و بررسی اجمالی SDK

SDK عوامل OpenAI یک رابط انعطاف‌پذیر و کد محور برای ساختن عوامل با استفاده از پایتون فراهم می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند به‌طور اعلانی عوامل را با ترکیبی از انتخاب مدل، ثبت ابزار و منطق اعلان تعریف کنند.

OpenAI ابزارها را به دسته‌های زیر طبقه‌بندی می‌کند:

• ابزارهای داده - واکشی زمینه از پایگاه‌های داده یا مخازن سند.
• ابزارهای اقدام - نوشتن یا به‌روزرسانی داده‌ها، فعال‌سازی خدمات پایین‌دستی.
• ابزارهای سازماندهی - خود عوامل به عنوان زیرماژول‌های قابل فراخوانی در معرض دید قرار می‌گیرند.

دستورالعمل‌ها باید از رویه‌های عملیاتی گرفته شده و در اعلان‌های واضح و مدولار بیان شوند. این راهنما استفاده از قالب‌های اعلان با متغیرهای پارامتری شده را برای مقیاس‌پذیری و قابلیت نگهداری توصیه می‌کند.

استراتژی‌های سازماندهی

دو الگوی معماری مورد بحث قرار می‌گیرند:

• سیستم‌های تک عاملی: یک عامل حلقه‌زده واحد کل گردش کار را اداره می‌کند که برای موارد استفاده ساده‌تر مناسب است.
• سیستم‌های چند عاملی:
  • الگوی مدیر: یک هماهنگ‌کننده مرکزی وظایف را به عوامل تخصصی واگذار می‌کند.
  • الگوی غیرمتمرکز: عوامل همتا به‌طور خودکار کنترل را بین خود منتقل می‌کنند.

هر طراحی از مسیرهای اجرای پویا پشتیبانی می‌کند در حالی که مدولاریت را از طریق سازماندهی مبتنی بر تابع حفظ می‌کند.

حفاظت‌ها برای رفتار ایمن و قابل پیش‌بینی

این راهنما یک استراتژی دفاعی چند لایه را برای کاهش خطراتی مانند نشت داده، پاسخ‌های نامناسب و سوء استفاده از سیستم تشریح می‌کند:

• طبقه‌بندی‌کننده‌های مبتنی بر LLM: برای ارتباط، ایمنی و تشخیص PII.
• فیلترهای مبتنی بر قاعده: الگوهای Regex، محدودیت‌های طول ورودی و اجرای لیست سیاه.
• رتبه‌بندی ریسک ابزار: تخصیص سطوح حساسیت به توابع خارجی و اجرای دروازه‌بانی بر این اساس.
• اعتبارسنجی خروجی: اطمینان از اینکه پاسخ‌ها با لحن سازمانی و الزامات انطباق همسو هستند.

حفاظت‌ها در زمان اجرای عامل ادغام می‌شوند و امکان ارزیابی و مداخله همزمان را در صورت شناسایی تخلفات فراهم می‌کنند.

نظارت انسانی و مسیرهای تشدید

این راهنما با تشخیص اینکه حتی عوامل خوش‌طراحی ممکن است با ابهام یا اقدامات مهم روبرو شوند، تشویق می‌کند که استراتژی‌های human-in-the-loop را در خود جای دهند. اینها عبارتند از:

• آستانه‌های شکست: پس از سوء تعبیرهای مکرر یا خرابی‌های فراخوانی ابزار، تشدید می‌شود.
• عملیات پرمخاطره: مسیریابی اقدامات غیرقابل برگشت یا حساس به اپراتورهای انسانی.

چنین استراتژی‌هایی از استقرار افزایشی پشتیبانی می‌کنند و اجازه می‌دهند تا اعتماد به‌طور تدریجی ایجاد شود.

نتیجه‌گیری

OpenAI با این راهنما، یک الگوی طراحی برای ساختن عوامل هوشمندی که قادر، قابل کنترل و آماده تولید هستند، رسمیت می‌بخشد. تیم‌های توسعه با ترکیب مدل‌های پیشرفته با ابزارهای هدفمند، اعلان‌های ساختاریافته و حفاظت‌های دقیق، می‌توانند فراتر از نمونه‌های اولیه آزمایشی رفته و به سمت پلتفرم‌های اتوماسیون قوی حرکت کنند.

این طرح عملی چه برای سازماندهی گردش کارهای مشتری، پردازش سند یا ابزار توسعه‌دهنده، یک پایه قوی برای پذیرش عوامل در سیستم‌های دنیای واقعی ایجاد می‌کند. OpenAI توصیه می‌کند با استقرارهای تک عاملی شروع کرده و به‌طور فزاینده‌ای به سازماندهی چند عاملی با افزایش پیچیدگی مقیاس دهید.