स्व-निर्माण एजेंट: LangChain4j के साथ एक प्रयोग
OpenAI
एक प्रयोग जिसमें एक कोड सहायक LangChain4j दस्तावेज़ीकरण का उपयोग करके स्व-क्लोनिंग एजेंट बनाता है। परिणामी प्रणाली बग ठीक कर सकती है और परीक्षण पास कर सकती है, लेकिन शुरू में GPT-4o के साथ विफल रहती है, GPT-5-mini के साथ सफल होती है। वर्कफ़्लो-आधारित दृष्टिकोण पर्यवेक्षक-आधारित दृष्टिकोण से तीन गुना तेज़ साबित हुआ।
InfoQ China की टीम ने एक मेटा-प्रयोग किया: उन्होंने एक कोड सहायक को LangChain4j दस्तावेज़ दिए और उसे उन दस्तावेज़ों का उपयोग करके एक एजेंट बनाने के लिए कहा जो कोड लिख, परीक्षण और डीबग कर सके। कोड सहायक ने सुपरवाइज़र पैटर्न पर आधारित एक मल्टी-एजेंट सिस्टम डिज़ाइन किया, जिसमें चार उप-एजेंट थे: ExplorerAgent, PlannerAgent, ImplementerAgent और ExecutorAgent। यह पहला पुनरावृत्ति प्रभावशाली ढंग से काम किया, पेशेवर कोड सहायकों के पैटर्न की नकल करते हुए। इसका परीक्षण करने के लिए, उन्होंने इसे एक Calculator वर्ग में बग्स ठीक करने के लिए कहा, जिसमें चार दोषपूर्ण विधियाँ थीं। शुरुआत में, OpenAI के GPT-4o का उपयोग करते हुए, सिस्टम '100 अनुक्रमिक टूल कॉल से अधिक' त्रुटि के साथ विफल हो गया। GPT-5-mini पर स्विच करने पर, सिस्टम ने सभी बग्स ठीक कर दिए और 11 परीक्षण चलाए जिनमें 0 असफलताएँ थीं। उन्होंने एक वर्कफ़्लो-आधारित विकल्प भी खोजा, जिसमें पाँच चरणों का क्रम था जिसमें योजना और निष्पादन के लिए लूप शामिल थे, जिसमें एक SummarizerAgent भी शामिल था। यह विकल्प भी बग्स को ठीक करने में सफल रहा, लेकिन सुपरवाइज़र-आधारित संस्करण की तुलना में तीन गुना तेज़ चला, जिसमें छह मिनट से अधिक के बजाय केवल दो मिनट लगे। परियोजना एक सार्वजनिक कोड रिपॉजिटरी में उपलब्ध है।
स्रोत: InfoQ 中国 —
मूल