Chains, Agents और Workflows

नियंत्रण बनाम स्वायत्तता

Chain निश्चित क्रम में निश्चित चरण चलाती है: अनुमेय पर loop या अनुकूलन में असमर्थ। पूरी तरह स्वायत्त agent हर चरण मॉडल को तय करने देता है: लचीला पर अनुमान, परीक्षण और सीमा तय करने में कठिन। अधिकांश असली applications को बीच का कुछ चाहिए: अधिकतर ज्ञात संरचना के साथ कुछ निर्णय, loops और ठहराव। Workflow graph ठीक यही देता है: आप संभावित चरण और संक्रमण परिभाषित करते हैं, और मॉडल (या सादा कोड) runtime पर उनमें से चुनता है। Anthropic और अन्य का मार्गदर्शन है कि जो सबसे सरल डिज़ाइन काम करे उसे चुनें, और agent-शैली की स्वायत्तता तभी जोड़ें जब रास्ता सचमुच पहले से तय न हो सके।

State nodes से होकर बहती है

Graph agent के नियंत्रण-प्रवाह को स्पष्ट बनाता है: nodes काम करते हैं, edges तय करते हैं आगे क्या, state डेटा ले जाती है।

Graphs कहाँ बैठते हैं

कठोर से स्वतंत्र तक मोटा स्पेक्ट्रम।

Chain            fixed steps A -> B -> C                    predictable, no loops
Workflow graph   known nodes, model/code picks the edge    loops, branches, pauses, resumable
Autonomous agent model picks every action in a loop         flexible, hardest to bound and test

Start at the left; move right only when the task truly needs it.

पूछें: क्या यह chain हो सकती है?

"निर्भर करता है" के बिना चरण क्रम में लिख सकें तो chain उपयोग करें। Loops, branches या अनुमोदन दिखें तब graph चुनें।

त्वरित जाँच: सादी chain की तुलना में workflow graph क्या देता है?

• मुफ़्त tokens
• बड़ा मॉडल
• स्पष्ट नियंत्रण-प्रवाह के साथ branches, loops और ठहराव
• state की ज़रूरत नहीं