لحظة كبيرة لبناة الوكلاء! هناك نمط يتكرر باستمرار في البرمجيات. أولا، يركز الجميع على مشكلة "البناء". تظهر الأطر، وتنضج، وتصبح جيدة حقا. ثم فجأة، ينقلب القيد إلى النشر. رأينا ذلك مع الشبكات العصبية. كانت PyTorch وTensorFlow وCaffe جميعها ممتازة لبناء النماذج. لكن نشرها يعني التعامل مع صيغ وأوقات تشغيل مختلفة. سمح ONNX للمطورين ببناء أي إطار عمل يريدونه، والتصدير إلى صيغة قياسية، والنشر في أي مكان. نحن نشاهد نفس النمط يتكشف مع عملاء الآن. أطر مثل LangGraph وCrewAI وAgno وStrands ناضجة بما يكفي بحيث لم يعد بناء وكيل هو الجزء الأصعب. بدلا من ذلك، ما يحدث بعد ذلك: النشر، البث، إدارة الذاكرة، قابلية الملاحظة، والتكبير التلقائي. هذه ليست مشاكل في الوكيل بل مشاكل في البنية التحتية (underfra). والآن، كل فريق الذكاء الاصطناعي تحدثت إليه يحلها من الصفر. xpander يتبع نهج ONNX لهذه المشكلة، وأعتقد أنه النموذج الذهني الصحيح. الفكرة الأساسية بسيطة: أحضر وكيلك (المدمج في أي إطار عمل)، ونشره عبر xpander، واحصل على كل بنية الإنتاج. ويشمل ذلك: - نشر الخادم بدون خادم خلال ~2 دقيقة - بث SSE لتجربة المستخدم بالتفكير في الوقت الحقيقي...