12 اصل طلایی برای ساخت ایجنت های LLM محور قابل اعتماد

در عصر هوش مصنوعی، به‌ویژه با ظهور مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT، رویکردهای جدیدی برای ساخت نرم‌افزارهای هوشمند مطرح شده‌اند. یکی از این رویکردها، معماری عامل‌محور یا Agent-based است که به‌جای ساخت سیستم‌های یکپارچه و خطی، مجموعه‌ای از ایجنت‌ها را ایجاد می‌کند که هرکدام به‌صورت مستقل عمل کرده و با دیگر ایجنت‌ها و کاربران تعامل دارند. در این میان، راهنمای 12-Factor Agents تلاش می‌کند چارچوبی عملی برای طراحی این ایجنت‌ها ارائه دهد؛ چارچوبی که به جای تمرکز بر ساختارهای پیچیده، اصولی ساده و قابل اجرا در دنیای واقعی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. این راهنما نگاه جدیدی به نحوه تعامل ایجنت‌ها با زبان طبیعی، ابزارها، کاربران و سایر ایجنت‌ها دارد.

راهنمای 12-Factor Agents که در Github ارائه شده، چارچوبی کاربردی، ساده و مهندسی‌محور برای توسعه ایجنت‌های مبتنی بر مدل های زبانی بزرگ (LLM) ارائه می‌دهد. این فلسفه طراحی به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا ایجنت‌هایی بسازند که قابل اعتماد، مقیاس‌پذیر و نگهدار ‌پذیر باشند. اصولی مانند تبدیل زبان طبیعی به عملیات واقعی، نگارش ساختاریافته پرامپت‌ها، مدیریت دقیق context، طراحی ایجنت‌های کوچک و تخصصی، تعامل عملیاتی با کاربران و کنترل اجرای ایجنت‌ها، همگی در جهت ساخت سیستم‌هایی واقعی، انعطاف‌پذیر و ماندگار به‌کار می‌روند. برخلاف فریم‌ورک‌های پیچیده و پرهزینه، این راهنما با تکیه بر تجربه‌های عملی، مسیری روشن برای تیم‌هایی ترسیم می‌کند که می‌خواهند از قدرت LLM ها در محیط‌های تولیدی به‌صورت مؤثر بهره ببرند.

فلسفه‌ای به‌جای فریم‌ورک

برخلاف بسیاری از ابزارها و کتابخانه‌هایی که صرفاً برای استفاده در یک محیط خاص طراحی شده‌اند، 12-Factor Agents خود را به‌عنوان یک فلسفه طراحی معرفی می‌کند. این فلسفه به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد با حفظ استقلال معماری، ایجنت‌هایی بسازند که در هر محیطی، از اپلیکیشن‌های ساده تا سیستم‌های پیچیده ابری به‌راحتی اجرا شوند. تأکید این رویکرد بر روی سادگی، مقیاس‌پذیری و نگه‌داری آسان است. به‌جای تعریف کلاس‌های سنگین یا مدل‌های از پیش تعیین‌شده، توسعه‌دهنده را ترغیب می‌کند تا بر رفتار، عملکرد و هماهنگی عوامل مختلف تمرکز کند.

تبدیل زبان طبیعی به عملیات قابل اجرا

یکی از مسائل کلیدی در طراحی ایجنت‌ها، درک صحیح دستورات زبان طبیعی و تبدیل آن به اعمال قابل اجرا است. راهنمای 12-Factor بر این نکته تأکید دارد که ایجنت‌ها باید بتوانند درخواست‌های کاربران را به‌صورت ساختاریافته و هدفمند به Tool Call هایی تبدیل کنند که عملیات واقعی را انجام دهند. برای مثال، وقتی کاربری می‌گوید «برنامه جلساتم را برای امروز تنظیم کن»، ایجنت باید این جمله را به چند عملیات مشخص مانند بررسی تقویم، تنظیم زمان‌بندی و ارسال اعلان تبدیل کند. این اصل، عامل مهمی برای فاصله گرفتن از چت‌بات‌های با عملکرد پایه ای و ورود به دنیای ایجنت‌های فعال و اجرایی است.

پرامپت‌ها به‌عنوان کد واقعی

در این راهنما، پرامپت‌ها فقط عباراتی برای تعامل با مدل‌های زبانی نیستند، بلکه مانند یک ماژول کد در نظر گرفته می‌شوند. توسعه‌دهنده‌ها باید با ساختاردهی، مستندسازی و ورژن‌بندی پرامپت‌ها مانند کد رفتار کنند. این نگرش باعث می‌شود پرامپت‌ها قابل تست، تکرارپذیر و قابل بهینه‌سازی شوند. مثلاً اگر ایجنتی در یک نسخه خاص پرامپت به‌درستی عمل نکرد، می‌توان به‌سادگی به نسخه قبلی بازگشت یا تغییرات را بررسی کرد. این رویکرد نظم و قابلیت نگهداری بالایی را برای سیستم‌های مبتنی بر LLM فراهم می‌کند.

مدیریت مهندسی‌شده Context Window

در بسیاری از مدل‌های زبانی، از جمله GPT، یکی از محدودیت‌های اساسی اندازه context window است. اگر اطلاعات بیش از حد یا غیرضروری وارد شود، هم هزینه پردازش بالا می‌رود و هم احتمال خطا افزایش می‌یابد. راهنمای 12-Factor توصیه می‌کند که توسعه‌دهنده‌ها مانند مدیریت حافظه در زبان های برنامه نویسی، با context window رفتار کنند: اطلاعات ضروری را به‌صورت پویا وارد کرده و اضافه‌ها را حذف نمایند. این مدیریت هدفمند باعث می‌شود ایجنت درک بهتری از وضعیت داشته و کارآمدتر عمل کند.

ایجنت‌های کوچک، تخصصی و ترکیب‌پذیر

برخلاف رویکردهای سنتی که سعی می‌کردند یک ایجنت همه‌کاره طراحی کنند، در این راهنما بر ایجنت‌های ماژولار، سبک و متمرکز تأکید شده است. یعنی هر ایجنت یک وظیفه خاص و محدود دارد (مثلاً زمان‌بندی، ترجمه، تحلیل داده)، و در صورت نیاز، چند ایجنت با هم ترکیب می‌شوند تا یک سیستم پیچیده‌تر بسازند. این رویکرد مزایای زیادی دارد: تست آسان‌تر، توسعه سریع‌تر، نگهداری ساده‌تر و انعطاف‌پذیری بیشتر در پاسخ به نیازهای متغیر کاربران و پروژه‌ها.

قابلیت کنترل و مدیریت اجرای ایجنت

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که یک ایجنت در دنیای واقعی باید داشته باشد، توانایی شروع، توقف، تعلیق یا ادامه عملیات است. فرض کنید ایجنتی در حال انجام تحلیل داده است، اما کاربر نیاز دارد تا موقتاً عملیات را متوقف کند یا آن را بعداً از همان نقطه ادامه دهد. راهنمای 12-Factor به توسعه‌دهندگان می‌آموزد که چگونه ایجنت‌ها را به‌گونه‌ای طراحی کنند که این قابلیت‌ها را داشته باشند؛ یعنی ایجنت‌ها باید حالت (state) خود را ذخیره کنند و اجرای منطقی و پایدار را تضمین نمایند.

تعامل ابزاری با انسان، نه گفت‌وگو محور

در اکثر سیستم‌های امروزی، تعامل بین انسان و ماشین از طریق چت صورت می‌گیرد. اما در این راهنما تأکید می‌شود که ایجنت‌ها باید از طریق ابزار و عملیات با انسان‌ها تعامل داشته باشند، نه گفت‌وگوی پایه ای. به‌عبارت دیگر، ایجنت به‌جای اینکه صرفاً پاسخ بدهد، عمل می‌کند. این دیدگاه باعث می‌شود ایجنت‌ها نقش فعالی در فرایندهای کاری و تصمیم‌گیری ایفا کرده و کاربر را درگیر یک تجربه مؤثر و سریع کنند.

مبتنی بر تجربه‌های واقعی پروژه‌های عملی

اصول این راهنما در فضای آکادمیک یا تئوری شکل نگرفته‌اند، بلکه بر پایه تجربه‌های واقعی در ساخت و پیاده‌سازی ایجنت‌های عملیاتی بنا شده است. بازخوردهایی که از تیم‌های فنی فعال در حوزه AI گرفته شده، به تکامل این اصول کمک کرده است. بنابراین، مفاهیم آن به‌صورت واقعی آزموده شده و برای استفاده در پروژه‌های کاربردی و تجاری آماده هستند. این واقع‌گرایی، راهنما را از اسناد نظری و فاقد کاربرد عملی متمایز می‌سازد.

سادگی در خدمت پایداری و مقیاس‌پذیری

شاید مهم‌ترین مزیت این راهنما، ترکیب هوشمندانه سادگی با پایداری، نگهداری پذیری و مقیاس‌پذیری باشد. در عین اینکه اصول مطرح شده ساده‌اند و به‌راحتی قابل پیاده‌سازی هستند، خروجی آن‌ها ایجنت‌هایی هستند که در محیط‌های بزرگ، تحت بار سنگین یا در پروژه‌های بلندمدت قابل اتکا باقی می‌مانند. این تعادل بین سادگی و عملکرد صنعتی، باعث شده تا 12-Factor Agents برای بسیاری از تیم‌های فنی، به‌ویژه استارتاپ‌ها و شرکت‌های مقیاس‌پذیر، به یک الگوی کلیدی تبدیل شود.

لینک گیت هاب این راهنما

تصاویری از خروجی