Agent API: ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ರನ್‌ಟೈಮ್

ಇಂದ ನಾವು Perplexity Agent API ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ಸಂಯೋಜಿತ ಹುಡುಕಾಟ, ಟೂಲ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ಬಹು-ಮಾದರಿ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಆಗಿದೆ.

ಇದು ಒಂದೇ ಏಕೀಕರಣ ಬಿಂದುವಿನೊಂದಿಗೆ ಮಾಡೆಲ್ ರೂಟರ್, ಹುಡುಕಾಟ ಲೇಯರ್, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಸ್ ಪ್ರೊವೈಡರ್, ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ ಲೂಪ್

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ CPU ನಿರ್ಣಾಯಕ ಚಕ್ರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ, ಅದನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಿ, ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಕೌಂಟರ್ ಮುನ್ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಎಂದಿಗೂ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

Agent API ವಿಭಿನ್ನ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಗಡಿಯ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುವುದು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಆ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಯೋಜನೆಯಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಟೂಲ್ ಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಯಾವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತದೆ, ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಪೂರೈಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋ ರಿಜಿಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

ನೀವು ಒಂದೆರಡು ಬಾರಿ ಮಾತನಾಡಿದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಮಾರಾಟ ಕರೆಗಾಗಿ ತಯಾರಿ ನಡೆಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ನೀವು ಮೂರು ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ Agent API ಗೆ ಒಂದೇ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತೀರಿ: ನಿಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ CRM ಅನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಒಂದು, web_search, ಮತ್ತು fetch_url. ಮಾದರಿಯು ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ CRM ಸಾಧನವನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ, ಹಿಂದಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಿಂದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಇತ್ತೀಚಿನ ಸುದ್ದಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಗುಪ್ತಚರವನ್ನು ಹುಡುಕಲು web_search ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಹಲವಾರು ಸಂಬಂಧಿತ ಪುಟಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಆಳವಾದ ಓದುವಿಕೆಗೆ ಅರ್ಹವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಅದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದರ ಮೇಲೂ fetch_url ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ. ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಆಂತರಿಕ ಇತಿಹಾಸ, ವಿಶಾಲವಾದ ವೆಬ್ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ-ಪುಟ ವಿವರವನ್ನು ಒಂದೇ, ನೆಲದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಿದೆ. ಅದೇ ಏಜೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಆಗಿದೆ.

ಪೂರ್ಣ ಏಜೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ನ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್

ಮಾಡೇಲ್ ರೂಟಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳಿಂದ Agent API ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. Agent API ಎಂಬುದು ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಪೂರ್ಣ ಏಜೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಟೂಲ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್, ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಮಾದರಿ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಮತ್ತು ನೀವು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನೀಡುವ ಯಾವುದೇ ಕಸ್ಟಮ್ ಸಾಧನಗಳು. ಇದು ಮಾಡೆಲ್ ರೂಟರ್, ಹುಡುಕಾಟ ಲೇಯರ್, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಸ್ ಒದಗಿಸುವವರು, ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಒಂದೇ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್, ಖಾತೆ ಮತ್ತು API ಕೀಲಿಯೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

API ಎಲ್ಲಾ ಗಡಿ ಮಾದರಿ ಒದಗಿಸುವವರಾದ್ಯಂತ ಮಾಡೆಲ್-ಅಜ್ಞಾತವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, API ಮಾದರಿ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ: ಬಹು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ, ಮತ್ತು ಒಂದು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ API ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮುಂದಿನದನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು quase 100% ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ, ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಸಾಧನಗಳು

ಎರಡು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಸಾಧನಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ: web_search ಮತ್ತು fetch_url. web_search ಡೊಮೇನ್ ಫಲ್ಟರಿಂಗ್ (ಅಲೋಲಿಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಡಿನೈಲಿಸ್ಟ್, 20 ಡೊಮೇನ್‌ಗಳವರೆಗೆ), ಇತ್ತೀಚಿನ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ದಿನಾಂಕ ಶ್ರೇಣಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ಭಾಷಾ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪುಟಕ್ಕೆ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ವಿಷಯ ಬಜೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. fetch_url ನಿರ್ದಿಷ್ಟ URL ಗಳಿಂದ ಪೂರ್ಣ ಪುಟದ ವಿಷಯವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊರ렚ೆಯುತ್ತದೆ.

ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಸಾಧನಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, ಕಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು API ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿರಂತರವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಗಡಿ ಮಾದರಿ ಪೂರ್ವನಿಗದಿಗಳು

ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಏಜೆಂಟ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು, ತಾರ್ಕಿಕ ಆಳವನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು, ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಟೋಕನ್ ಬಜೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. Perplexity ತನ್ನದೇ ಆದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನೈಜ ಕಾರ್ಯಭಾರಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡುವ ಇನ್-ಹೌಸ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂಡದಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.

Presets ಆ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಪೂರ್ವನಿಗದಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪಾರದರ್ಶಕ, ಪೂರ್ವ-ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾದ ಸೆಟಪ್ ಆಗಿದೆ: ವೇಗದ ವಾಸ್ತವಿಕ ಲುಕ್‌ಅಪ್‌ಗಳು, ಸಮತೋಲಿತ ಸಂಶೋಧನೆ, ಆಳವಾದ ಬಹು-ಮೂಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ-ಗ್ರೇಡ್ ಸಂಶೋಧನೆ. ನಾವು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮಾದರಿ ಭೂದೃಶ್ಯವು ವಿಕಸನಗೊಂಡಂತೆ, ನಾವು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಪೂರ್ವನಿಗದಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಲೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಪೂರ್ವನಿಗದಿತ ನಿಯರಾಂಗಗಳು ಓವರ್‌ರೈಡೆಬಲ್ ಆಗಿರುತ್ತವೆ: ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಪೂರ್ವನಿಗದಿಯನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಬಿಂದುವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಒಂದೇ ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ, ಉಪಕರಣಗಳು, ಹಂತದ ಎಣಿಕೆ ಅಥವಾ ಟೋಕನ್ ಬಜೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು.

advanced-deep-research ಪೂರ್ವನಿಗದಿಯ ಮೂಲಕ ಲಭ್ಯವಿರುವ Deep Research 2.0, Perplexity ನ ಗ್ರಾಹಕ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುವ ಅದೇ ಬಹು-ಹಂತದ ತಾರ್ಕಿಕ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ನೂರಾರು ಮೂಲ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. DRACO, Scale AI ನ ResearchRubrics, ಮತ್ತು Google DeepMind ನ DeepSearchQA ಮೇಲಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಮ್ಮ DRACO benchmark post ನಲ್ಲಿ ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.

Agent API ಇಂದು ಲಭ್ಯವಿದೆ. ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮತ್ತು ಕ್ವಿಕ್‌ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು docs.perplexity.ai ನಲ್ಲಿವೆ