Graph Engineering nécessite un compilateur

Présentation du problème

L'intelligence artificielle (IA) peut générer des composants plus rapidement que les humains ne peuvent comprendre leur exécution combinée. Les graphes rendent la structure d'une application visible. Un compilateur peut transformer cette structure en un orchestrateur déterministe.

Fonctionnement de l'orchestration

Les langages de programmation utilisés par les IA génèrent du code localement, mais les systèmes s'exécutent globalement. Les modèles de langage (LLM) sont souvent très bons pour implémenter un comportement local. Cependant, le code généré peut violer des invariants globaux.

updatePosition(trade);
   publishPosition();
   recalculateRisk();

Ce code est valide localement, mais l'ordre d'exécution est incorrect. Rien dans les signatures de méthode n'indique que le risque doit être recalculé avant de publier la position.

Graph Engineering et compilation

Le graph engineering rend la structure de l'application visible en utilisant des graphes. Un graphique remplace le flux de contrôle implicite par des relations explicites.

Fluxtion traite l'orchestration comme un problème de compilation. Lorsque le graphique des composants est fermé et que les sémantiques d'événement local sont connues, Fluxtion peut dériver une grande partie de l'orchestrateur global.

Implications et limites

Le graph engineering et la compilation offrent une solution prometteuse pour résoudre le problème de l'orchestration dans les applications générées par l'IA. Cependant, il est important de noter que cette approche nécessite une compréhension approfondie de la structure de l'application et des relations entre les composants.