জেমিনি এপিআই-এর মাধ্যমে AI এজেন্টদের উৎপাদনে নিয়ে আসা
বিশাল ধর্মাধিকারী
পণ্য সমাধান প্রকৌশলী
পেইজ বেইলি
এআই ডেভেলপার এক্সপেরিয়েন্স ইঞ্জিনিয়ার
অ্যাডাম সিলভারম্যান
সিওও, এজেন্সি এআই
এআই এজেন্ট তৈরি করা এবং স্থাপন করা একটি উত্তেজনাপূর্ণ সীমান্ত, কিন্তু একটি উত্পাদন পরিবেশে এই জটিল সিস্টেমগুলি পরিচালনা করার জন্য দৃঢ় পর্যবেক্ষণের প্রয়োজন। AgentOps , এজেন্ট মনিটরিং, LLM খরচ ট্র্যাকিং, বেঞ্চমার্কিং এবং আরও অনেক কিছুর জন্য একটি Python SDK, ডেভেলপারদের তাদের এজেন্টদের প্রোটোটাইপ থেকে উৎপাদনে নিয়ে যাওয়ার ক্ষমতা দেয়, বিশেষ করে যখন Gemini API- এর শক্তি এবং খরচ-কার্যকারিতার সাথে যুক্ত হয়।
মিথুন রাশির সুবিধা
অ্যাডাম সিলভারম্যান, এজেন্সি AI- এর সিওও, AgentOps-এর পিছনের দল, ব্যাখ্যা করেছেন যে স্কেল এ AI এজেন্টদের মোতায়েনকারী উদ্যোগগুলির জন্য খরচ একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ। "আমরা দেখেছি এন্টারপ্রাইজগুলি LLM কলে প্রতি মাসে $80,000 খরচ করে। জেমিনি 1.5 এর সাথে, একই আউটপুটের জন্য এটি কয়েক হাজার ডলার হত।"
এই খরচ-কার্যকারিতা, জেমিনীর শক্তিশালী ভাষা বোঝার এবং প্রজন্মের ক্ষমতার সাথে মিলিত, এটিকে অত্যাধুনিক AI এজেন্ট তৈরির বিকাশকারীদের জন্য একটি আদর্শ পছন্দ করে তোলে। "জেমিনি 1.5 ফ্ল্যাশ অবিশ্বাস্যভাবে দ্রুত হওয়ার সাথে সাথে খরচের একটি ভগ্নাংশে বড় মডেলের সাথে তুলনামূলক গুণমান প্রদান করছে," সিলভারম্যান বলেছেন৷ এটি বিকাশকারীদের পলাতক খরচ সম্পর্কে চিন্তা না করে জটিল, বহু-পদক্ষেপ এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো তৈরিতে ফোকাস করতে দেয়।
"আমরা দেখেছি যে স্বতন্ত্র এজেন্ট অন্যান্য LLM প্রদানকারীদের সাথে রান প্রতি $500+ খরচ করে। জেমিনি (1.5 Flash-8B) এর সাথে এই একই রান খরচ $50 এর নিচে।"
— অ্যাডাম সিলভারম্যান, সিওও, এজেন্সি এআই
শক্তিশালী এআই এজেন্ট
AgentOps প্রতিটি এজেন্ট ইন্টারঅ্যাকশনের ডেটা ক্যাপচার করে, শুধু এলএলএম কল নয়, মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমগুলি কীভাবে কাজ করে তার একটি বিস্তৃত দৃশ্য প্রদান করে। ডিবাগিং, অপ্টিমাইজেশান এবং অডিট ট্রেলগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি অফার করে, ইঞ্জিনিয়ারিং এবং কমপ্লায়েন্স টিমের জন্য এই দানাদার স্তরের বিশদটি অপরিহার্য।
AgentOps-এর সাথে জেমিনি মডেলগুলিকে একীভূত করা অসাধারণভাবে সহজ, প্রায়ই LiteLLM ব্যবহার করে মাত্র কয়েক মিনিট সময় নেয়৷ বিকাশকারীরা তাদের জেমিনি API কলগুলিতে দ্রুত দৃশ্যমানতা অর্জন করতে পারে, রিয়েল-টাইমে খরচ ট্র্যাক করতে পারে এবং উৎপাদনে তাদের এজেন্টদের নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করতে পারে।
সামনে দেখছি
AgentOps এজেন্ট ডেভেলপারদের সমর্থন করার জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ যখন তারা তাদের প্রকল্পগুলিকে স্কেল করে। এজেন্সি AI এন্টারপ্রাইজগুলিকে সাশ্রয়ী, মাপযোগ্য এজেন্ট তৈরির জটিলতাগুলি নেভিগেট করতে সাহায্য করছে, Gemini API-এর সাথে AgentOps একত্রিত করার মান প্রস্তাবকে আরও দৃঢ় করছে। সিলভারম্যান যেমন জোর দিয়ে বলেন, "এটি এজেন্ট তৈরির জন্য আরও দাম-সচেতন বিকাশকারীদের সূচনা করছে।"
মিথুন ব্যবহার করার বিষয়ে বিকাশকারীদের জন্য, সিলভারম্যানের পরামর্শ স্পষ্ট: "এটি চেষ্টা করে দেখুন, এবং আপনি মুগ্ধ হবেন।"
সম্পর্কিত কেস স্টাডি
সোর্সগ্রাফ
Gemini এর বিশাল প্রসঙ্গ উইন্ডো ব্যবহার করে Cody AI কীভাবে বড় মানের লাভ দেখেছে তা জানুন।
উপস্তর
দেখুন কিভাবে রুবি-ভিত্তিক AI এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক ডেভেলপার দলগুলিকে জেমিনি মডেলগুলির শক্তিতে আরও বেশি উত্পাদনশীল হতে সক্ষম করে৷
ভিগল
তাদের AI চালিত ভিডিও প্ল্যাটফর্মের জন্য ভার্চুয়াল অক্ষর এবং অডিও বর্ণনা তৈরি করতে Gemini 2.0 এর সাথে পরীক্ষা করা হচ্ছে
,
শেয়ার করুন
30 অক্টোবর, 2024
জেমিনি এপিআই-এর মাধ্যমে AI এজেন্টদের উৎপাদনে নিয়ে আসা
বিশাল ধর্মাধিকারী
পণ্য সমাধান প্রকৌশলী
পেইজ বেইলি
এআই ডেভেলপার এক্সপেরিয়েন্স ইঞ্জিনিয়ার
অ্যাডাম সিলভারম্যান
সিওও, এজেন্সি এআই
এআই এজেন্ট তৈরি করা এবং স্থাপন করা একটি উত্তেজনাপূর্ণ সীমান্ত, কিন্তু একটি উত্পাদন পরিবেশে এই জটিল সিস্টেমগুলি পরিচালনা করার জন্য দৃঢ় পর্যবেক্ষণের প্রয়োজন। AgentOps , এজেন্ট মনিটরিং, LLM খরচ ট্র্যাকিং, বেঞ্চমার্কিং এবং আরও অনেক কিছুর জন্য একটি Python SDK, ডেভেলপারদের তাদের এজেন্টদের প্রোটোটাইপ থেকে উৎপাদনে নিয়ে যাওয়ার ক্ষমতা দেয়, বিশেষ করে যখন Gemini API- এর শক্তি এবং খরচ-কার্যকারিতার সাথে যুক্ত হয়।
মিথুন রাশির সুবিধা
অ্যাডাম সিলভারম্যান, এজেন্সি AI- এর সিওও, AgentOps-এর পিছনের দল, ব্যাখ্যা করেছেন যে স্কেল এ AI এজেন্টদের মোতায়েনকারী উদ্যোগগুলির জন্য খরচ একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ। "আমরা দেখেছি এন্টারপ্রাইজগুলি LLM কলে প্রতি মাসে $80,000 খরচ করে। জেমিনি 1.5 এর সাথে, একই আউটপুটের জন্য এটি কয়েক হাজার ডলার হত।"
এই খরচ-কার্যকারিতা, জেমিনীর শক্তিশালী ভাষা বোঝার এবং প্রজন্মের ক্ষমতার সাথে মিলিত, এটিকে অত্যাধুনিক AI এজেন্ট তৈরির বিকাশকারীদের জন্য একটি আদর্শ পছন্দ করে তোলে। "জেমিনি 1.5 ফ্ল্যাশ অবিশ্বাস্যভাবে দ্রুত হওয়ার সাথে সাথে খরচের একটি ভগ্নাংশে বড় মডেলের সাথে তুলনামূলক গুণমান প্রদান করছে," সিলভারম্যান বলেছেন৷ এটি বিকাশকারীদের পলাতক খরচ সম্পর্কে চিন্তা না করে জটিল, বহু-পদক্ষেপ এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো তৈরিতে ফোকাস করতে দেয়।
"আমরা দেখেছি যে স্বতন্ত্র এজেন্ট অন্যান্য LLM প্রদানকারীদের সাথে রান প্রতি $500+ খরচ করে। জেমিনি (1.5 Flash-8B) এর সাথে এই একই রান খরচ $50 এর নিচে।"
— অ্যাডাম সিলভারম্যান, সিওও, এজেন্সি এআই
শক্তিশালী এআই এজেন্ট
AgentOps প্রতিটি এজেন্ট ইন্টারঅ্যাকশনের ডেটা ক্যাপচার করে, শুধু এলএলএম কল নয়, মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমগুলি কীভাবে কাজ করে তার একটি বিস্তৃত দৃশ্য প্রদান করে। ডিবাগিং, অপ্টিমাইজেশান এবং অডিট ট্রেলগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি অফার করে, ইঞ্জিনিয়ারিং এবং কমপ্লায়েন্স টিমের জন্য এই দানাদার স্তরের বিশদটি অপরিহার্য।
AgentOps-এর সাথে জেমিনি মডেলগুলিকে একীভূত করা অসাধারণভাবে সহজ, প্রায়ই LiteLLM ব্যবহার করে মাত্র কয়েক মিনিট সময় নেয়৷ বিকাশকারীরা তাদের জেমিনি API কলগুলিতে দ্রুত দৃশ্যমানতা অর্জন করতে পারে, রিয়েল-টাইমে খরচ ট্র্যাক করতে পারে এবং উৎপাদনে তাদের এজেন্টদের নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করতে পারে।
সামনে দেখছি
AgentOps এজেন্ট ডেভেলপারদের সমর্থন করার জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ যখন তারা তাদের প্রকল্পগুলিকে স্কেল করে। এজেন্সি AI এন্টারপ্রাইজগুলিকে সাশ্রয়ী, মাপযোগ্য এজেন্ট তৈরির জটিলতাগুলি নেভিগেট করতে সাহায্য করছে, Gemini API-এর সাথে AgentOps একত্রিত করার মান প্রস্তাবকে আরও দৃঢ় করছে। সিলভারম্যান যেমন জোর দিয়ে বলেন, "এটি এজেন্ট তৈরির জন্য আরও দাম-সচেতন বিকাশকারীদের সূচনা করছে।"
মিথুন ব্যবহার করার বিষয়ে বিকাশকারীদের জন্য, সিলভারম্যানের পরামর্শ স্পষ্ট: "এটি চেষ্টা করে দেখুন, এবং আপনি মুগ্ধ হবেন।"
সম্পর্কিত কেস স্টাডি
সোর্সগ্রাফ
Gemini এর বিশাল প্রসঙ্গ উইন্ডো ব্যবহার করে Cody AI কীভাবে বড় মানের লাভ দেখেছে তা জানুন।
উপস্তর
দেখুন কিভাবে রুবি-ভিত্তিক AI এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক ডেভেলপার দলগুলিকে জেমিনি মডেলগুলির শক্তিতে আরও বেশি উত্পাদনশীল হতে সক্ষম করে৷
ভিগল
তাদের AI চালিত ভিডিও প্ল্যাটফর্মের জন্য ভার্চুয়াল অক্ষর এবং অডিও বর্ণনা তৈরি করতে Gemini 2.0 এর সাথে পরীক্ষা করা হচ্ছে
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],[],[],[]]