LLM (Large Language Model) ඒජන්ට්වරුන් දිගු කාර්යයන්හි පසුබැසීම්, අමතක වීම, හෝ හාලුසිනාණ්යයන්ට ලක් වීමෙන් ඔබ්බට යනවා. ඒ ගැන පළමු වරට ගැඹුරු අවධානයක් දුන් එක තමයි ‘agentic harness’ කියන අදහස.
කාලීන DEV Community ලිපියකින් “හාර්නස්” කියන්නේ ඒජන්ට්වරුන්ට සෑම සැසියකම පිරිනමන, කතාබහ අවසන් වුනත් ඉතිරි රැඳී සිටින නීති, හූක්, සහ සත්යාපන කේතයන් යන එකක්. මෙය ප්රම්පට් ඉංජිනේරු කාර්යයන්ගෙන් වෙනස්, ඒජන්ට්වරුන්ට පාරිභෝගික පරිසරයේ “කොහොමද කරන්නේ” කියලා ගොනු ආකාරයෙන් දෙයි. ඒ අයුරින්, ඒජන්ට් එක “Done” කියන වචනයට එකඟද, ලූපය දිගටම ධාවනය වෙන්නද කියලා තීරණය කරයි.
ඉතා වැදගත් වන්නේ, මෙම හාර්නස් දෙකක්: ගයිඩ්ස් (guides) සහ සෙන්සර්ස් (sensors). ගයිඩ්ස් කියන්නේ ඒජන්ට් පටන්ගන්නා පෙර කියවන නීති ගොනු – “X සිදු වුවහොත් Y කරන්න”. සෙන්සර්ස් කියන්නේ ඒජන්ට් කාර්යය අවසන් වූ පසු පරීක්ෂා කරන ස්ක්රිප්ට් – “ආශ්රිත ගොනුව ඇත්තටම වෙනස් වුණාද?” මෙවැනි දෙකම වෙන වෙනම බලයක් ගන්නා නිසා, ඒජන්ට් එක තමන්ගේම නිර්ණය කිරීමේ අධිකාරියෙන් තොරව, නිශ්පාදන තහවුරු කිරීමේ ස්වභාවික පාලනයක් ලැබේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- විශ්ව විද්යාල සිසුන්ට AI ප්රොජෙක්ට් වල පාරිභෝගික පාලනය ඉගෙන ගැනීමට නව මාර්ගයක්.
- ස්ථානීය සංවර්ධකයින්ට LLM ඒජන්ට්වරුන්ට “ගෝලීය නීති” සහ “තහවුරු කිරීම” එකතු කරලා, දෝෂ හෝ හාලුසිනාණ්යයන් අඩු කරගැනීමට හැකියාව.
- ව්යාපාරික ආයතනවලට AI‑චලිත ස්වයංක්රිය වැඩපිළිවෙළවල නිරවද්යතාවය සහ ආරක්ෂාව වැඩි කර, පාරිභෝගික විශ්වාසය ඉහළ නැංවීම.
ඉන්පසු, හාර්නස් මඟින් සෑම සැසියකම ඒජන්ට් පද්ධතිය පූර්ණ ලෙස නැවත සකස් කරයි, එය මතකයේ පවත්නා නීති, සත්යාපන ක්රම, සහ ඉදිරි සැලසුම් අඩංගු වේ. මෙය AI සංවර්ධනයේ පළපුරුදු පියවරක් වන අතර, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට නව අවස්ථා සලසයි.
ඔබත් ඔබේ AI ඒජන්ට්වරුන්ට හාර්නස් එකක් ගොඩනඟා, අනාගතයේ දෝෂ රහිත, විශ්වාසදායක නිර්මාණයක් කරමු.
