AI की बुनियादी बातें
AI एजेंट वर्कफ़्लो
न्यूरल नेटवर्क, LLM, और मार्केट के लिए मशीन लर्निंग।.
इस पाठ में
- AI वर्कफ़्लो को एजेंट क्या बनाता है
- इंसान को अप्रूवल लूप में कहाँ रहना चाहिए
मुख्य बातें
- 1एजेंट मॉडल को टूल, संदर्भ, और एक्शन नियमों के साथ जोड़ते हैं
- 2ऑटोमेशन को सीमाएँ, लॉग, और फॉलबैक बिहेवियर चाहिए
- 3पैसा हिलाने वाले एक्शन के आसपास इंसानी अप्रूवल बना रहना चाहिए
पाठ का सारांश
एक AI एजेंट वर्कफ़्लो एक चैट प्रॉम्प्ट से ज़्यादा है।
मेंटल मॉडल
बिना जार्गन के AI एजेंट वर्कफ़्लो
एक AI एजेंट वर्कफ़्लो एक चैट प्रॉम्प्ट से ज़्यादा है। यह एक मॉडल को टूल, संदर्भ, मेमोरी, परमिशन, और एक्शन कब हो सकते हैं इसके नियमों से जोड़ता है।.
- AI वर्कफ़्लो को एजेंट क्या बनाता है
- इंसान को अप्रूवल लूप में कहाँ रहना चाहिए
मेकेनिक्स
AI एजेंट वर्कफ़्लो को कैसे समझें
मॉडल टास्क को समझता है और टूल चुनता या कॉल करता है।.
संदर्भ और मेमोरी यह आकार देते हैं कि एजेंट पहले के काम के बारे में क्या जानता है।.
गार्डरेल तय करते हैं कि किन एक्शन को इंसानी अप्रूवल चाहिए या ब्लॉक होना चाहिए।.
- एजेंट मॉडल को टूल, संदर्भ, और एक्शन नियमों के साथ जोड़ते हैं
- ऑटोमेशन को सीमाएँ, लॉग, और फॉलबैक बिहेवियर चाहिए
- पैसा हिलाने वाले एक्शन के आसपास इंसानी अप्रूवल बना रहना चाहिए
उदाहरण
व्यवहार में AI एजेंट वर्कफ़्लो
एक रिसर्च एजेंट प्रोटोकॉल डॉक्स इकट्ठा कर सकता है, रिस्क सारांशित कर सकता है, और एक वॉचलिस्ट तैयार कर सकता है, जबकि एक इंसान अलग से हर ट्रेड या वॉलेट एक्शन अप्रूव करता है।.
सामान्य गलतियाँ
AI एजेंट वर्कफ़्लो सीखने वालों को कैसे उलझाता है
फेलियर मोड तय करने से पहले एक एजेंट को व्यापक परमिशन देना उलटा है। वर्कफ़्लो को उपयोगी बनने से पहले सीमित होना चाहिए।.
रिस्क नोट्स
AI एजेंट वर्कफ़्लो पर भरोसा करने से पहले
टूल का दुरुपयोग, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, पुराना संदर्भ, छुपी धारणाएँ, और बेकाबू लूप खराब रिसर्च या असुरक्षित ऑटोमेशन बना सकते हैं।.
- अनुमति दिए टूल तय करें।
- एक्शन के लिए अप्रूवल माँगें।
- हर ज़रूरी स्टेप लॉग करें।
प्रैक्टिस
AI एजेंट वर्कफ़्लो को आदत बनाएँ
- अनुमति दिए टूल तय करें।
- एक्शन के लिए अप्रूवल माँगें।
- हर ज़रूरी स्टेप लॉग करें।
रिव्यू
मुख्य शब्द
- वॉलेट
- सॉफ्टवेयर या हार्डवेयर जो आपके ऑन-चेन एसेट को कंट्रोल करने वाली प्राइवेट की स्टोर करता है।
- AI एजेंट
- सॉफ्टवेयर जो स्वायत्त रूप से लक्ष्य पूरा करता है, जो क्रिप्टो टूलिंग में बढ़ता जा रहा है।
- मशीन लर्निंग
- ऐसे एल्गोरिथम जो साफ़ तौर पर प्रोग्राम होने के बजाय डेटा से पैटर्न सीखते हैं।
- लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM)
- एक AI मॉडल जिसे संदर्भ से टेक्स्ट का अनुमान लगाने और बनाने के लिए ट्रेन किया गया है।
- बैकटेस्टिंग
- असली पूँजी दांव पर लगाने से पहले किसी स्ट्रैटेजी को ऐतिहासिक डेटा पर टेस्ट करना।
सोर्स नोट्स
एडिटोरियल संदर्भ
ये संदर्भ इस पाठ के पीछे के मेकेनिज़्म, रिस्क चेक, और प्रोडक्ट संदर्भ को वेरिफाई करने के लिए शुरुआती बिंदु हैं।
आगे बढ़ने से पहले
क्या आप ये कर सकते हैं?
- अनुमति दिए टूल तय करें।
- एक्शन के लिए अप्रूवल माँगें।
- हर ज़रूरी स्टेप लॉग करें।
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