एजेंटिक विकास को नीतियों की आवश्यकता क्यों है: एक त्रि-स्तरीय शासन ढांचा
Anthropic
OpenAI
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एआई विकास उपकरण चैट सहायकों से स्वायत्त एजेंटों की ओर विकसित हो रहे हैं। यह लेख एक खेल सुविधा बुकिंग प्लेटफॉर्म के लिए बनाए गए त्रि-स्तरीय शासन ढांचे का वर्णन करता है, जिसमें तर्क दिया गया है कि जब एजेंट प्रति घंटे हजारों सूक्ष्म-निर्णय लेते हैं तो नीतियां आवश्यक हो जाती हैं। इसमें 12 नीति दस्तावेज, 10 कौशल, 6 विशेष एजेंट और 7-चरणीय कार्यप्रवाह का विवरण दिया गया है।
लेख का तर्क है कि जैसे-जैसे AI कोडिंग चैट सहायकों से स्वायत्त एजेंटों की ओर विकसित होती है, शासन एक कठोर आवश्यकता बन जाता है। स्तर 1 पर, एक डेवलपर हर पंक्ति की समीक्षा करता है; स्तर 3 पर, एजेंट प्रति घंटे 10,000 सूक्ष्म-निर्णय लेते हैं, जिससे मानव समीक्षा असंभव हो जाती है। लेखक NestJS और Next.js का उपयोग करने वाले एक प्लेटफॉर्म के लिए एक शासन स्टैक का वर्णन करता है, जिसमें तीन परतें शामिल हैं: इंजीनियरिंग नीतियां (12 दस्तावेज़ जिनमें क्रमांकित अनुभाग हैं), कौशल और विशेष एजेंट (10 स्लैश-कमांड, 6 एजेंट, 6 समीक्षा प्रॉम्प्ट), और एक 7-चरणीय कार्यप्रवाह (EXPLORE, PROPOSE, DESIGN, SPEC, TASKS, APPLY, ARCHIVE) जो OpenSpec पर आधारित है। नीतियां अनुबंध हैं जिन्हें एजेंट यांत्रिक रूप से संदर्भित करते हैं, और मजबूत मॉडल कमजोर मॉडल की समीक्षा करते हैं। कार्यप्रवाह समीक्षा के बाद आर्टिफैक्ट्स को लॉक कर देता है ताकि चक्रीय सुधारों से बचा जा सके। लेख का अंत संदर्भ विंडो में शासन की स्थिरता के बारे में एक खुले प्रश्न के साथ होता है, जैसे-जैसे यह स्केल होता है।
स्रोत: Habr — хаб ИИ —
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