ඔබ AI ඒජන්ට් එකක් සාදලා, එය විවිධ මෙවලම් (tools) භාවිතා කරලා ප්රශ්න විසඳයි කියලා සිතනවා. ඒ ඒජන්ට් එකේ ලොග් (telemetry) පරීක්ෂා කරලා, කුමන මෙවලමක් කැඳවලා, කුමන පරාමිතියක් යවාද කියලා තහවුරු කරගන්නවා. නමුත් එම ලොග් තමාගේම වාර්තාවක් – ඒජන්ට් කියන දේ පමණයි, සැබෑ ක්රියාකාරීත්වය නොව.
ලොග් එකේ "search_knowledge_base" කියලා නම් කරලා, නමුත් ඇත්තටම එය "searchKnowledgeBase" ලෙස LLM විසින් ළඟා කරලා, රවුටර් එක එය සාමාන්යීකරණය කරලා ක්රියාත්මක කරයි. ඒජන්ට් ලොග් එකේ හරියට "search_knowledge_base" ලියා ඇතත්, වාස්තුවේ අසල්වැසි පථය වෙනස්වී තිබේ. මෙවැනි අවස්ථා තවත් බොහෝ වේ – පරාමිතීන් වැරදි ලෙස පරිවර්තනය වීම, කාල කලාපය වෙනස් වීම, පරිශීලක අංක කප්පාදු වීම වැනි ගැටළු.
මෙම ගැටළුවේ මූලික හේතුව, අපි ඒජන්ට්ගේ අදහස පරීක්ෂා කරන්නේ, ක්රියාත්මක වීම නොවීමයි. අදහස අඩු විය හැක, නමුත් ක්රියාකාරීත්වය අතුරු ලකුණු (fingerprints) රඳවා තබයි. එබැවින්, පිළිතුරු ලොග් වලට බඳුන්වී නොසිටි, ස්වයං පරීක්ෂකයක් (external observer) අවශ්ය වේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ දැනුම් පරිසරය, AI පර්යේෂණ, මෘදුකාංග සංවර්ධනය සහ ව්යාපාරික තාක්ෂණය වර්ධනය වෙමින් පවතී. මෙවැනි බාහිර පරීක්ෂකයක් නිර්මාණය කිරීමේ ප්රතිලාභ මෙසේය:
- විශ්වාසය වැඩි කිරීම: සත්ය තොරතුරු මත පදනම්ව, දේශීය සංවර්ධකයන්ට AI ඒජන්ට් වල නිවැරදි ක්රියාකාරිත්වය තහවුරු කරගත හැක.
- දෝෂ හඳුනා ගැනීමේ වේගය: පරාමිතීන් අසමත් වීම, නාමකරණ ගැටළු වැනි වැරදි වහාම හඳුනාගත හැකි බැවින්, නිෂ්පාදන කාලය කෙටි වේ.
- ව්යාපාරික අවදානම අඩු කිරීම: AI-සහයගත් සේවාවන් (chatbots, recommendation engines) භාවිතා කරන සමාගම්, වැරදි API ඇමතුම් හේතුවෙන් සිදුවන නිකුත් වීමේ අවදානම අඩු කරගත හැක.
- අධ්යාපනික වාසිය: විශ්වවිද්යාල, තාක්ෂණික පාසල්වල AI කෝර්ස් වල, මෙවැනි පරීක්ෂකය භාවිතා කරමින් සිසුන්ට නිරවද්ය පරීක්ෂණ ක්රමවේද ඉගැන්විය හැක.
Python, TypeScript, Playwright වැනි භාෂාවන් භාවිතා කර, මෙවැනි නිරීක්ෂකය (observer) සකස් කිරීමේ කේත උදාහරණයක් ලිපියේ පළ කර ඇත. එය මූලිකව මෙවලම් ලියාපදිංචිය, ඇමතුම් රෙජිස්ට්රිය, සහ ඇමතුම් ලොග් සංග්රහ කිරීමේ ක්රමවේදයක් වේ. ඒ නිසා, ඔබේ පරීක්ෂණ කේතය "raw_name" වැනි ගුණාංග ඇතුළත් කර, ඒජන්ට් ඇත්තටම යවන නාමය සටහන් කර ගනී.
මෙම නව පියවර අනුගමනය කිරීමෙන්, AI ඒජන්ට් පද්ධති වල ගුණාත්මකභාවය, ආරක්ෂාව, සහ ව්යාපාරික විශ්වාසය ඉහළ යයි. ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික සමාජයට මෙය විශාල වාසියක්.
අවසන් වශයෙන්, AI ඒජන්ට් පරීක්ෂා කිරීමේදී ලොග් වල විශ්වාස නොකර, බාහිර නිරීක්ෂකයක් භාවිතා කිරීම අත්යවශ්ය වේ. එය ඔබේ පද්ධතියේ සැබෑ ක්රියාකාරිත්වය පෙන්වයි, අනාගතයේ තවත් විශ්වාසදායක AI විසඳුම් නිර්මාණයට මාර්ගය සලසයි.
