Διαδραστική ανάλυση του εγχειριδίου σχεδιασμού (Έκδοση 2.0). Εξερευνήστε την αρχιτεκτονική Triple-Agent, τους μηχανισμούς αξιολόγησης και τις τεχνικές προδιαγραφές του συστήματος.
Η ενότητα αυτή παρουσιάζει τη θεμελιώδη υποδομή που επιτρέπει στο σύστημα να λειτουργεί σε πραγματικό χρόνο. Το Agentic AI απαιτεί κορυφαίο υλικό για την ελαχιστοποίηση του latency. Εδώ συνοψίζονται οι πόροι που εξασφαλίζουν ταχύτατη απόκριση (κάτω του 1 δευτερολέπτου) κατά τη λειτουργία της αρχιτεκτονικής.
Υπολογιστική ισχύς βασισμένη σε κάρτα γραφικών NVIDIA RTX 5090 για υποστήριξη βαρέως φορτίου.
Qwen 3.6 35B (Quantized 5-bit, abliterated με χαρακτηριστικά Claude 4.7 Opus) με 110K context size.
Inference latency < 1s χάρη στο Flash Attention και 8-bit cache (q8_0) στο llama.cpp.
Εξερευνήστε την εξέλιξη του συστήματος από μια παραδοσιακή μονολιθική δομή στη σύγχρονη προσέγγιση πολλαπλών πρακτόρων (Multi-Node Agentic Architecture). Κάντε κλικ στις παρακάτω καρτέλες για να δείτε πώς ο διαχωρισμός των ρόλων έλυσε προβλήματα φλυαρίας και βελτίωσε την ποιότητα της γλώσσας.
Το μοντέλο αναλαμβάνει την αξιολόγηση, τη στρατηγική και την επικοινωνία ταυτόχρονα.
Qwen 35B (Backend). Διαβάζει το ιστορικό και εξάγει JSON με metrics.
Qwen 35B (Frontend). Λαμβάνει οδηγίες (Prompt Injection) και απαντά στον χρήστη.
Qwen 35B (Backend)
Ψυχομετρική Ανάλυση
Qwen 35B (Backend)
Προσχέδιο (Χωρίς Stream)
KriKri 8B (Frontend)
Διόρθωση & Streaming Ελληνικών
Αυτή η ενότητα οπτικοποιεί τα δεδομένα που παρακολουθεί αθέατα ο Αξιολογητής (Agent 1) κατά τη διάρκεια της συνομιλίας. Το σύστημα αναλύει το κείμενο του χρήστη σε πραγματικό χρόνο εξάγοντας ψυχομετρικές μετρήσεις, ενδιαφέροντα και το κρίσιμο "Χάσμα" μεταξύ στόχου και προσπάθειας.
Το σύστημα αποκωδικοποιεί τις συζητήσεις χρησιμοποιώντας το μοντέλο RIASEC (Holland Codes). Βαθμολογεί την κλίση του χρήστη σε 6 άξονες χωρίς να κάνει ευθείες ερωτήσεις.
Η κρισιμότερη καινοτομία. Το σύστημα καταγράφει τον επαγγελματικό "Στόχο" και τα ακαδημαϊκά κενά, εξάγοντας δύο δείκτες που καθορίζουν τη στάση του Συμβούλου.
Μετράει το χάσμα μεταξύ της επιθυμίας και της πραγματικότητας. Υψηλός δείκτης ενεργοποιεί αυστηρές απαντήσεις.
Μετράει την εργασιακή ηθική και την ανθεκτικότητα βάσει του ιστορικού και των χόμπι.
Η ενότητα κώδικα (LLD) αναλύει πώς επιτυγχάνεται η λειτουργικότητα του Agentic Flow αποκλειστικά με Python 3, Streamlit και OpenAI API, χωρίς εξωτερικά orchestration frameworks.
Σε αντίθεση με βιομηχανικά πρότυπα που χρησιμοποιούν LangChain ή LangGraph, το σύστημα πετυχαίνει Agentic ροή Natively μέσω Python και Session State του Streamlit. Αυτό προσφέρει μηδενικό overhead, απόλυτο έλεγχο δεδομένων και μέγιστη ταχύτητα εκτέλεσης.
Ο Αξιολογητής παράγει JSON. Ο κώδικας επικαιροποιεί το πρώτο μήνυμα (System Prompt) του Συμβούλου, προσθέτοντας μυστικές οδηγίες. Το τροποποιημένο μήνυμα απορρίπτεται μετά τη χρήση για αποφυγή context pollution.
Εάν ο server του KriKri 8B τεθεί εκτός, ένα `try/except` block προωθεί το ακατέργαστο κείμενο του Qwen στον χρήστη, εξασφαλίζοντας uptime. Όλα τα JSON payloads και οι χρόνοι απόκρισης καταγράφονται μέσω της βιβλιοθήκης `logging` της Python, προσβάσιμα και από In-App Debug Panel.
Πώς μπορεί αυτή η αρχιτεκτονική να κλιμακωθεί; Ποια είναι τα δυνατά της σημεία και ποια τα κενά για να γίνει ένα έτοιμο Enterprise προϊόν; Δείτε την ειλικρινή, τεχνική αξιολόγηση του συστήματος.
Διαβάστε την Αξιολόγηση Έργου →