AI ඒජන්ට්ස් වැඩ කරන ආකාරය පූර්ණයෙන්ම පෙනෙන්නෙත්, සමහර වෙලාවේ එහි විස්තර හුදෙක් රහසිගතව තබාගන්නා අවශ්යතාවයක් පවතී. එම අවශ්යතාවයට පිළිතුරක් ලෙස ‘Metadata‑Only Tracing’ නමින් නව පරිකල්පනයක් ඉදිරිපත් කර ඇත. මෙය පසුබැසීමේ පියවර, භාවිත කළ මොඩලය, පණිවුඩ ගණන, වැරදි වාරිකයන් වැනි වැදගත් තොරතුරු රෙකෝඩ් කරගනිද්දී, සම්පූර්ණ ප්රෝම්ප්ට්, පිළිතුරු වැනි සංවේදී දත්ත සුරැකීමෙන් වැළකී සිටී.
මෙම පද්ධතියේ ප්රධාන ඉලක්කය වන්නේ මෙහෙයුම්‑මට්ටමේ ප්රශ්න වලට පිළිතුරු සැපයීමයි: පියවර කුමන අනුක්රමයෙන් ක්රියාත්මක වුණාද? මොඩලය හෝ මෙවලම සාර්ථක වුණාද, අසාර්ථක වුණාද? කාලය කොපමණ ගත වුණා? පණිවුඩ ගණන කීයද? මෙවැනි විස්තරවලට පිළිතුරු දීමට තොරතුරු ප්රමාණය අඩු කරමින්, රහස්යතාවය වැඩි කරයි.
Metadata‑Only Tracing කියන්නේ දත්ත සම්පූර්ණයෙන්ම අනන්ය නොවෙයි, නමුත් එහි අන්තර්ගතය ‘අවශ්ය metadata’ ලෙස සීමා කරයි. වැඩසටහනේ එක් එක් ක්ෂේත්රය සඳහා අයිතිය, රැඳී සිටීමේ කාලය, පරීක්ෂණ ප්රතිපත්තිය යනාදිය නියම කරමින්, නිදහස්‑ආකාර metadata භාර නොදේ. ඒ සඳහා StepMetadata වැනි වර්ගය භාවිතා කර, කාර්ය‑විශේෂ schema එකක් නිර්මාණය කරයි.
ඉන්පසු, event envelope එකේ version, traceId, spanId වැනි හැඳුනුම් පරාමිතීන් ඇතුළත් කර, පියවර‑පියවර සම්බන්ධතා ගොඩනඟයි. මෙය කේතය වෙනස් වුවත්, පරණ trace ගොනු පවත්වා ගැනීමට ඉඩ සලසයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- ආරක්ෂිත AI සේවා – රහස්ය දත්ත නොබලමින්, AI මොඩලයන්ගේ ක්රියාකාරකම් පාරිභෝගිකයන්ට විශ්වාසය දක්වයි.
- ඩිවෙලපර් සදහා පහසුකම් – සීමා කරන schema මඟින් දෝෂ හඳුනා ගැනීම, කේත පරීක්ෂාව, හා නව විශේෂාංග එකතු කිරීම සරල වේ.
- ව්යාපාරික වාසි – දත්ත රැස්වීමේ පිරිවැය අඩු කර, නීතිමය රෙගුලාසි (GDPR වැනි) සමඟ අනුකූලතාව වැඩි කරයි.
- ශ්රී ලංකා AI ඉගෙනුම – විශ්වවිද්යාල, පුහුණු මධ්යස්ථානවලට ගුප්තතා‑ප්රථම observability පාඨමාලා හඳුන්වා දීමට පදනමක් වේ.
අවසානයේ, Metadata‑Only Tracing AI ඒජන්ට්ස්වල ගුප්තතා රැකගැනීමේ නව මාර්ගයක් ලෙස, සංකීර්ණ පද්ධති නිරීක්ෂණය කරමින්, සංවේදී තොරතුරු රහස්යව තබා, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරය තවත් වඩාත් විශ්වාසදායක කරයි.
