הטמעה של סוכני AI בסביבת ייצור באמצעות Gemini API

פיתוח ופריסה של סוכני AI הם תחום חדש ומלהיב, אבל כדי לנהל את המערכות המורכבות האלה בסביבת ייצור צריך ניראות (observability) חזקה. ‫AgentOps, ערכת SDK ל-Python לניטור סוכנים, למעקב אחר עלויות של מודלים גדולים של שפה (LLM), להשוואה בין ביצועים ועוד, מאפשרת למפתחים להעביר את הסוכנים שלהם משלב האב-טיפוס לשלב הייצור, במיוחד בשילוב עם היכולות והחסכוניות של Gemini API.

אדם סילברמן (Adam Silverman), סמנכ"ל התפעול של Agency AI, הצוות שפיתח את AgentOps, מסביר שהעלות היא גורם קריטי לארגונים שמטמיעים סוכני AI בהיקף גדול. ‫"ראינו ארגונים שמוציאים 80,000 $בחודש על קריאות ל-LLM. עם Gemini 1.5, אותה תוצאה הייתה עולה כמה אלפי דולרים".

השילוב של העלות הנמוכה עם היכולות המתקדמות של Gemini בהבנת שפה וביצירת תוכן הופך אותו לבחירה אידיאלית למפתחים שיוצרים סוכני AI מתוחכמים. ‫"Gemini 1.5 Flash מספק לנו איכות דומה למודלים גדולים יותר, בעלות נמוכה בהרבה ובמהירות גבוהה מאוד", אומר סילברמן. כך המפתחים יכולים להתמקד ביצירת תהליכי עבודה מורכבים של סוכנים, שכוללים כמה שלבים, בלי לדאוג לעלויות גבוהות מדי.

‫AgentOps אוסף נתונים על כל אינטראקציה עם סוכן, לא רק על קריאות ל-LLM, ומספק תצוגה מקיפה של אופן הפעולה של מערכות מרובות סוכנים. רמת הפירוט הזו חיונית לצוותי ההנדסה והתאימות, ומספקת תובנות חשובות לניפוי באגים, לאופטימיזציה ולנתיבי ביקורת.

שילוב מודלים של Gemini עם AgentOps הוא פשוט מאוד, ולרוב לוקח רק כמה דקות באמצעות LiteLLM. מפתחים יכולים לראות במהירות את הקריאות ל-Gemini API, לעקוב אחרי העלויות בזמן אמת ולוודא שהסוכנים שלהם אמינים בסביבת הייצור.

צוות AgentOps מחויב לתמוך במפתחי נציגים כשהם מרחיבים את הפרויקטים שלהם. ‫Agency AI עוזר לארגונים להתמודד עם המורכבות של בניית סוכנים במחיר סביר שניתן להרחבה, ובכך מחזק את הצעת הערך של שילוב AgentOps עם Gemini API. כפי שמדגיש סילברמן, "היא מאפשרת ליותר מפתחים שרגישים למחיר ליצור סוכנים".

למפתחים ששוקלים להשתמש ב-Gemini, העצה של סילברמן ברורה: "כדאי לנסות, ותתרשמו".