🛠️ اعترافات یک آدم درگیر با اتوماسیون: وقتی ورک‌فلوهای ⁦AI⁩ وسط کار سناریو رو عوض می‌کنن! سلام رفقا؛ کسانی که اینجا دستی بر آتش اتوماسیون و نوشتن ورک‌فلو با ⁦AI⁩ دارن، احتمالاً این تجربه رو داشتن: روی کاغذ همه‌چیز عالیه؛ یک پرامپت تمیز نوشتی، ایجنت‌ها رو به هم وصل کردی، خروجی مرحله اول میره برای دوم و همه‌چیز مثل ساعت کار می‌کنه. اما کافیه پروژه بره زیر بار واقعی… ناگهان با باگ‌هایی مواجه میشی که اصلاً توی منطق برنامه‌نویسی سنتی تعریف نشدن! 🤯 مثلاً: ۱. تغییر ناگهانی لحن و فرمت: مدل توی خروجی دهم تصمیم می‌گیره به جای ⁦JSON⁩، جواب رو به صورت متن تفصیلی بفرسته و کل اتوماسیون بعدی رو کرش کنه! ۲. توهم در تصمیم‌گیری (⁦Hallucination⁩): ایجنت به جای اینکه بگه «اطلاعات کافی نیست»، خودش شروع می‌کنه به ساختن دیتا و مسیر ورک‌فلو رو عوض می‌کنه. ۳. تغییرات پنهان ⁦API⁩: یک آپدیت کوچک در بک‌اند مدل، کل خروجی‌های قبلی رو به هم می‌ریزه. من خودم اوایل فکر می‌کردم کلید حل این مشکلات فقط نوشتن پرامپت‌های طولانی‌تر و سخت‌گیرانه‌تره. ولی بعد فهمیدم راه‌حل جای دیگه‌ست: اضافه کردن گاردریل (⁦Guardrails⁩) برای اعتبارسنجی فرمت خروجی. * استفاده از سیستم ⁦Human-in-the-loop⁩ (نیمه‌اتوماتیک به جای فول‌اتوماتیک) در نقاط حساس. * ساده‌سازی وظایف هر ایجنت (تقسیم کارهای بزرگ به تسک‌های بسیار کوچک و تک‌منظوره). حالا می‌خوام از تجربه‌های شما بشنوم: **بزرگ‌ترین چالشی که موقع بالا آوردن و دیباگ کردن ورک‌فلوهای مبتنی بر ⁦AI⁩ باهاش مواجه شدید چی بوده؟** چطور حلش کردید؟ (آیا با پرامپت‌نویسی دقیق‌تر، تغییر مدل، یا اضافه کردن کدهای کمکی مثل پایتون برای فیلتر کردن خروجی؟) بیایید زیر این پست یک پاتوق برای رفع اشکال ورک‌فلوها درست کنیم. 👇💬 #اتوماسیون #هوش_مصنوعی #رفع_اشکال #کیوان