ओपनएआई और क्लाउडफ्लेयर एजेंट क्लाउड: उत्पादन एजेंट बुनियादी ढांचे बन रहे हैं
ओपनएआई ने घोषणा की कि क्लाउडफ्लेयर क्लाउडफ्लेयर एजेंट क्लाउड के अंदर ओपनएआई फ्रंटियर मॉडल तक पहुंच का विस्तार कर रहा है। व्यावहारिक उपाय सरल है: एजेंट स्थानीय डेमो और चैट विंडो से उत्पादन के बुनियादी ढांचे की ओर बढ़ रहे हैं।
OpenAI ने क्या कहा?
OpenAI का कहना है कि लाखों उद्यम अब सीधे Cloudflare Agent Cloud के भीतर OpenAI फ्रंटियर मॉडल तक पहुंच सकते हैं। घोषणा में कहा गया है कि व्यवसाय सुरक्षित उत्पादन वातावरण में ग्राहक प्रतिक्रियाओं, सिस्टम अपडेट और रिपोर्ट पीढ़ी जैसे काम को संभालने के लिए जीपीटी-5.4 जैसे मॉडल द्वारा संचालित एजेंटों को तैनात कर सकते हैं। OpenAI का यह भी कहना है कि उद्यम Codex हार्नेस पर निर्मित एजेंटों को Cloudflare पर तैनात कर सकते हैं।
क्लाउडफ्लेयर यहां क्यों मायने रखता है?
क्लाउडफ्लेयर वैश्विक बढ़त निष्पादन और उत्पादन-उन्मुख बुनियादी ढांचे के साथ एजेंट क्लाउड को वर्कर्स एआई के शीर्ष पर रखता है। ओपनएआई का कहना है कि Codex हार्नेस आम तौर पर क्लाउडफ्लेयर सैंडबॉक्स में उपलब्ध है और निकट भविष्य में वर्कर्स एआई में उपलब्ध होगा। यह मायने रखता है क्योंकि एजेंट की विश्वसनीयता केवल एक मॉडल समस्या नहीं है। यह एक रनटाइम, अनुमतियाँ, सैंडबॉक्स, अवलोकन और परिनियोजन समस्या है।
सांकेतिक अर्थशास्त्र में बदलाव
जब एजेंट बुनियादी ढांचा बन जाते हैं, तो टोकन का उपयोग बुनियादी ढांचा लागत बन जाता है। एक पुनः प्रयास लूप, बड़े आकार की संदर्भ विंडो, अनावश्यक ब्राउज़र स्क्रैप, या अप्रतिबंधित टूल कॉल अब एक बार की परेशानी नहीं है। यह बार-बार होने वाला खर्च बन जाता है. टीमों को ऐसे डैशबोर्ड की आवश्यकता होती है जो उपयोगी तर्क को कचरे से अलग करते हैं: स्रोत संग्रह, पुनः प्रयास, फ़ाइल पढ़ना, स्क्रीनशॉट, टूल विफलता और अंतिम आर्टिफैक्ट आउटपुट।
बिल्डरों के लिए कार्रवाई
यदि आप उत्पादन एजेंटों के साथ प्रयोग कर रहे हैं, तो मॉडल चुनने से पहले रन अनुबंध को परिभाषित करें: कौन सा डेटा पढ़ा जा सकता है, कौन से टूल का उपयोग किया जा सकता है, पुनः प्रयास कैसे रुकते हैं, आउटपुट कैसे सत्यापित होते हैं, और कार्य वर्ग द्वारा कौन सा बजट लागू होता है। Token Robin Hood की थीसिस यह है कि एजेंट का अगला लाभ उपयोग सीमा समाप्त होने से पहले कचरे को नियंत्रित करने से आएगा।