He aha nā makahiki o ka concurrency-grade concurrency e aʻo mai iā mākou e pili ana i ke kūkulu ʻana i nā mea hana AI

\u003ch2\u003e He aha nā makahiki o ka hana hoʻohui like ʻana e aʻo mai iā mākou e pili ana i ke kūkulu ʻana i nā mea hana AI\u003c/h2\u003e \u003cp\u003e Hāʻawi kēia ʻatikala i nā ʻike koʻikoʻi a me ka ʻike e pili ana i kāna kumuhana, e kōkua ana i ka kaʻana like ʻana a me ka ʻike.\u003c/p\u003e \u003ch3\u003eKuhi Lawelawe\u003c/h3\u003e \u003cp\u003e Hiki i ka poʻe heluhelu ke manaʻo e loaʻa:\u003c/p\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e Hoʻomaopopo hohonu i ke kumuhana\u003c/li\u003e \u003cli\u003e Nā noi kūpono a me ka pili honua maoli\u003c/li\u003e \u003cli\u003eNā kuanaʻike loea a me ka nānā ʻana\u003c/li\u003e \u003cli\u003e ʻike hou ʻia e pili ana i nā hanana o kēia manawa\u003c/li\u003e \u003c/ul\u003e \u003ch3\u003e Manao Waiwai\u003c/h3\u003e \u003cp\u003e ʻO nā maʻiʻo kūpono e like me kēia e kōkua i ke kūkulu ʻana i ka ʻike a me ka paipai ʻana i ka hoʻoholo hoʻoholo ʻike ma nā wahi like ʻole.\u003c/p\u003e

Nīnau pinepine

He aha ka haʻawina nui loa mai ka hoʻohui ʻana i ka pae hana e pili ana i nā ʻelele AI?

ʻO ka haʻawina koʻikoʻi ka hoʻolālā ʻana no ka hoʻokaʻawale ʻole. Ma nā ʻōnaehana like ʻole, hiki i ke kaula kuhi hewa ke hoʻopōʻino i ka mokuʻāina a me ka hāʻule ʻana o ka cascade ma ka noi holoʻokoʻa. Hiki i nā ʻelele AI ke kū i nā pilikia like - ua hewa ke kelepona ʻana, kahi API lohi, a i ʻole kahi subtask paʻa hiki ke hoʻopaʻa i ka pipeline holoʻokoʻa. Hoʻohana nā ʻenehana loea i nā mea hoʻopau kaapuni, nā manawa hoʻopau, a me nā laina laina palena. Pono kēia mau hiʻohiʻona like i ke kumu i ka hoʻonohonoho ʻana i nā kahe hana ʻoihana lehulehu, ʻaʻole i hoʻopaʻa ʻia ma hope.

Pehea ka unuhi ʻana o ka hoʻokele hoʻihoʻi ʻana mai nā ʻōnaehana like ʻole a i nā laina paipu apono AI?

Paʻa ka backpressure i nā mea hana wikiwiki mai ka hoʻoulu ʻana i nā mea kūʻai lohi - kahi manaʻo i hoʻāʻo ʻia i ke kaua ma nā pila memo a me nā manawa holo async. Ma nā ʻōnaehana ʻoihana AI, ʻo ia ke ʻano o ka throttling i ka nui o nā subagents like i ka manawa hoʻokahi, nā kelepona LLM API e kaupalena ana, a me ka hoʻopiʻi ʻana i nā mea hana me ke akamai. Me ka ʻole, loaʻa iā ʻoe nā kumukūʻai hōʻailona holo, nā hewa palena palena API, a me nā spike latency unpredictable. ʻO nā paepae e like me Mewayz, ka mea e hoʻohui i nā modula pāʻoihana 207 no $19/mo, e hoʻohana i ka hoʻonohonoho ʻike kumu waiwai like e mālama i nā kahe hana he nui ma lalo o ka ukana.

No ke aha i hoʻohaʻahaʻa pinepine ʻia ai ke koʻikoʻi o ka ʻike maka?

Ua ʻike ka poʻe kahiko o Concurrency i ka mea hiki ʻole iā ʻoe ke nānā, ʻaʻole hiki iā ʻoe ke debug. He mea paʻakikī loa ka hana hou ʻana i nā kūlana lāhui a me nā make i nā ʻōnaehana puʻupuʻu. ʻO ka logging i kūkulu ʻia, ka ʻimi ʻana i nā ID e pili ana i ka hana ma waena o nā agent hops, a me nā histograms latency no kēlā me kēia kelepona mea pono mai ka lā hoʻokahi. ʻO nā mea hana hale me ka ʻole o kēia mea hana, ua like ia me ka holo ʻana i kahi kikowaena hana me ka nānā ʻole ʻana - ma hope ua haki kekahi mea a ʻaʻole maopopo iā ʻoe ke kumu.

He aha ke kumu hoʻohālikelike e pili pono ana i ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana multi-agent hilinaʻi i kēia lā?

ʻO ke kumu lāʻau luna, i hoʻolaha ʻia e Erlang/OTP, ʻo ia ka mea hiki ke hoʻololi. Mālama ka luna hoʻomalu i nā limahana keiki a hoʻohana i kahi hoʻolālā hoʻomaka hou i ka wā e hāʻule ai kekahi - hoʻokuʻu i ka ʻōnaehana e hoʻōla iā ia iho me ka ʻole o ke kanaka. Loaʻa ka pōmaikaʻi o nā ʻōnaehana multi-agent mai kēia: nānā ka luna orchestrator i nā subagents kūikawā, hoʻāʻo hou i nā hemahema transient, a hoʻonui i nā hewa mau. Inā ʻoe e kūkulu nei i nā kahe hana i hoʻohana ʻia ma luna o kahi paepae e like me Mewayz (207 modules, $19/mo), ʻo ka hoʻohui ʻana i kēlā mea paahana me kahi papa hoʻonohonoho ʻano supervisor e hoʻomaikaʻi nui i ka hilinaʻi o ka hana.