जुलेप टीमों को उत्पादन वातावरण में बहु-चरण एआई स्वचालन प्रक्रियाओं को लागू करने में मदद करने के लिए एजेंट कार्य ऑर्केस्ट्रेशन, टूल इनवोकेशन और स्थिति प्रबंधन क्षमताएं प्रदान करता है।

जुलेप

जुलेप के मुख्य पैरामीटर और आँकड़े

जूलप एक उत्पादन-उन्मुख पायथन देशी एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन ढांचा है। इसे आधिकारिक तौर पर "टिकाऊ, कंपोज़ेबल एआई एजेंट" के रूप में तैनात किया गया है - एजेंटों को अस्थायी स्क्रिप्ट से उत्पादन-स्तर के डेटा प्रवाह में अपग्रेड करना जो क्रैश-रिकवर करने योग्य, सटीक रूप से पुनः प्रयास करने योग्य और हर कदम पर पता लगाने योग्य हैं। यह कोई अन्य एलएलएम चैट पैकेज नहीं है, बल्कि प्रक्रिया परिभाषा से लेकर उत्पादन परिनियोजन तक एक संपूर्ण इंजीनियरिंग प्रणाली है।

प्रोजेक्ट्स	सार्वजनिक सूचना
आधिकारिक स्थिति	टिकाऊ, संयोजित एआई एजेंट - प्रवाह जो क्रैश होता है और फिर से शुरू होता है, सुरक्षित रूप से पुनः प्रयास करता है, और हर चरण की व्याख्या करता है
डिलिवरी फॉर्म	पायथन एसडीके (मूल) + सीएलआई + एपीआई (v3 को मुख्य रूप से पायथन मूल के रूप में फिर से लिखा गया है)
ओपन सोर्स लाइसेंस	अपाचे-2.0 (गिटहब सार्वजनिक भंडार)
नवीनतम संस्करण	3.0.0rc3 (2026-07-14, pyproject.toml द्वारा पुष्टि)
समुदाय का आकार	लगभग 6,600 सितारे, 971 कांटे, 20 दर्शक
मुख्य भाषाएँ	पायथन 97.6%, एचसीएल 1.1%, शेल 0.7%
समर्थित प्लेटफार्म	पायथन 3.8+, नोड.जेएस 16+ (एसडीके), एपीआई
दृढ़ता इंजन	टेम्पोरल (वैकल्पिक), डीबीओएस/पोस्टग्रेज (वैकल्पिक)
आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण	docs.julep.ai

उत्पाद स्वरूप का विकास: जुलेप का v1 एपीआई प्लेटफॉर्म से v3 पायथन मूल ढांचे में पूर्ण पुनर्निर्माण हुआ है। v1 प्रबंधित नियंत्रण विमान + एपीआई के रूप में एक एजेंट प्लेटफ़ॉर्म है, जबकि v3 पूरी तरह से "परिभाषित-दर-निर्माण" पायथन @फ्लो मॉडल में स्थानांतरित हो जाता है - डेवलपर्स प्रक्रिया को परिभाषित करने के लिए मानक पायथन कोड का उपयोग करते हैं, और फ्रेमवर्क स्वचालित रूप से इसे एक अपरिवर्तनीय आईआर (मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व) में संकलित करता है, और फिर वैकल्पिक बैकएंड (टेम्पोरल / डीबीओएस) के माध्यम से लगातार निष्पादन क्षमताओं को प्राप्त करता है। इसका मतलब यह है कि v3 अब एक "प्लेटफ़ॉर्म" नहीं है, बल्कि एक लाइब्रेरी + सीएलआई है जिसे किसी भी पायथन प्रोजेक्ट में एम्बेड किया जा सकता है।

एक संक्षिप्त टिप्पणी: जुलेप मॉडल को अधिक स्मार्ट नहीं बनाता है, लेकिन एजेंट प्रक्रिया को उत्पादन-ग्रेड सॉफ़्टवेयर के रूप में डिबग करने योग्य, पुनर्प्राप्त करने योग्य और ऑडिट करने योग्य बनाता है।

प्रचार सत्यापन: जुलेप का आधिकारिक जोर "प्रवाह जो दुर्घटनाग्रस्त हो जाता है और फिर से शुरू होता है, सुरक्षित रूप से पुनः प्रयास करता है, और हर कदम की व्याख्या करता है" एक विपणन बयानबाजी नहीं है - इसकी मूल वास्तुकला वास्तव में "पुनर्स्थापना" के आसपास डिज़ाइन की गई है। @फ्लो द्वारा संकलित आईआर में एक पूर्ण चरण निर्भरता ग्राफ शामिल है, और किसी भी नोड के सटीक रीप्ले को प्राप्त करने के लिए टेम्पोरल/डीबीओएस के साथ इसका उपयोग किया जा सकता है। यह उत्पादन-स्तर के एजेंट परिदृश्यों के लिए एक वास्तविक समस्या है, लेकिन एकबारगी स्क्रिप्ट परिदृश्यों के लिए यह अत्यधिक है।

जुलेप के उपयोगकर्ता और बाज़ार की पहचान

जुलेप वर्तमान में "तकनीकी समुदाय मान्यता पहले, वाणिज्यिक सत्यापन बाद में" चरण में है। बाज़ार संकेत मुख्य रूप से खुले स्रोत समुदाय की गतिविधि और परियोजना पुनरावृत्ति की गति से आते हैं। एंटरप्राइज़-स्तरीय ग्राहक और राजस्व डेटा अभी तक सार्वजनिक नहीं किया गया है।

सामुदायिक लोकप्रियता: GitHub पर लगभग 6,600 सितारे और 971 फ़ोर्क। उत्पादन-स्तर के एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन पर ध्यान केंद्रित करने वाले पायथन ढांचे के लिए, इसमें मध्यम से उच्च ध्यान दिया जाता है। 20 पर्यवेक्षकों और 3 खुले मुद्दों से संकेत मिलता है कि परियोजना अनुरक्षक तेज़ प्रतिक्रिया और सफाई लय बनाए रखते हैं। 5 मुख्य योगदानकर्ता हैं, जिनमें से क्रिएटर परियोजना का मुख्य निर्माता है, और क्लाउड और कोडेक्स एआई सहायक योगदानकर्ता हैं - यह एआई-मूल परियोजनाओं में असामान्य नहीं है, लेकिन इसका मतलब यह भी है कि कोर टीम छोटी है।

लक्ष्य ग्राहक समूह: परियोजना दस्तावेज़ीकरण और सीएलआई डिज़ाइन के परिप्रेक्ष्य से, जुलेप का मुख्य दर्शक पायथन इंजीनियरिंग टीम है जिसे "एजेंट को उत्पादन में डालने की ज़रूरत है" - उनके पास केवल अवधारणा के प्रमाण के बजाय प्रक्रिया प्रशासन और निष्पादन विश्वसनीयता के लिए स्पष्ट आवश्यकताएं हैं। v3 प्रबंधित एपीआई फॉर्म को छोड़ देता है और पायथन नेटिव + सीएलआई की ओर मुड़ता है, यह दर्शाता है कि टीम डेवलपर समूह की सेवा करने के लिए अधिक इच्छुक है जो स्वतंत्र रूप से बुनियादी ढांचे का प्रबंधन कर सकता है।

उद्योग बेंचमार्किंग: जुलेप "एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन" पारिस्थितिकी तंत्र में लैंगचेन/लैंगग्राफ, क्रूएआई और टेम्पोरल के साथ प्रतिच्छेद करता है लेकिन पूरी तरह से ओवरलैप नहीं होता है। लैंगचेन एलएलएम कॉल एब्स्ट्रैक्शन और चेन संयोजन पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है, क्रूएआई मल्टी-एजेंट रोल-प्लेइंग सहयोग पर ध्यान केंद्रित करता है, और टेम्पोरल एक सामान्य दृढ़ता निष्पादन इंजन प्रदान करता है लेकिन एजेंट सिमेंटिक परत का अभाव है। जूलप की अनूठी स्थिति "एजेंट सेमेन्टिक्स (@फ्लो, रीज़नर, टूल)" और "लगातार निष्पादन (टेम्पोरल/डीबीओएस)" को एक ही प्रोग्रामिंग मॉडल के भीतर सीधे बांधने में निहित है।

जुलेप का लागत लाभ: ओपन सोर्स सेल्फ-होस्टिंग एजेंट उत्पादन के लिए प्रवेश बाधा को कम करता है

जूलप का लागत मॉडल सास एजेंट प्लेटफार्मों से मौलिक रूप से अलग है - यह एपीआई कॉल या एजेंटों की संख्या के आधार पर शुल्क नहीं लेता है, बल्कि एक ओपन सोर्स लाइसेंस के साथ वितरित किया जाता है, और लागत संरचना "सदस्यता शुल्क" से "बुनियादी ढांचे + संचालन और रखरखाव निवेश" में बदल जाती है।

सी क्लाइंट/व्यक्तिगत डेवलपर: पूरी तरह से मुफ़्त। पिप इंस्टाल -- प्री जूलप आपको स्थानीय रूप से संपूर्ण @फ्लो डेफिनिशन सीएलआई टूल और ड्राई_रन डिबगिंग मोड का उपयोग करने की अनुमति देगा। व्यक्तिगत डेवलपर्स एपीआई कुंजी के बिना प्रक्रिया विकास और स्थानीय परीक्षण पूरा कर सकते हैं, और अतिरिक्त बुनियादी ढांचे की आवश्यकता केवल तभी होती है जब लगातार निष्पादन (टेम्पोरल/डीबीओएस) या उत्पादन तैनाती की आवश्यकता होती है। सीखने और प्रोटोटाइप परिदृश्यों के लिए, लागत लगभग शून्य है। डेवलपर/टीम: फ्रेमवर्क स्वयं मुफ़्त है (अपाचे-2.0), लेकिन उत्पादन के बाद मुख्य लागत तीन पहलुओं से आती है: 1) टेम्पोरल या डीबीओएस क्लस्टर के संचालन और रखरखाव की लागत - टेम्पोरल क्लाउड को वर्कफ़्लो निष्पादन के आधार पर बिल किया जाता है, और सेल्फ-होस्टिंग के लिए सर्वर और संचालन और रखरखाव जनशक्ति की आवश्यकता होती है; 2) एलएलएम एपीआई कॉलिंग शुल्क - जुलेप स्वयं एक मॉडल प्रदाता के लिए बाध्य नहीं है, और डेवलपर्स को एंथ्रोपिक, ओपनएआई या अन्य मॉडलों के एपीआई को वहन करने की आवश्यकता है। लागत; 3) इन्फ्रास्ट्रक्चर परिनियोजन - यदि आप जूलप अप्लाई के हेल्म/केईडीए प्रकाशन लिंक का उपयोग करते हैं, तो आपको कुबेरनेट्स क्लस्टर और एस3 स्टोरेज को बनाए रखने की आवश्यकता है।

उद्यम/निजी: ओपन सोर्स लाइसेंस (अपाचे-2.0) किसी भी व्यावसायिक उपयोग और संशोधन की अनुमति देता है, और लाइसेंस स्तर पर कोई खरीद सीमा नहीं है। हालाँकि, उद्यम-स्तरीय कार्यान्वयन की वास्तविक लागत में शामिल हैं: टेम्पोरल क्लस्टर की स्थापना, संचालन और रखरखाव एमसीपी उपकरणों का प्रमाणीकरण और अनुमति प्रबंधन, और प्रक्रिया संस्करण परिवर्तनों का निरंतर रखरखाव। वाणिज्यिक एजेंट प्लेटफार्मों (जैसे प्रासंगिक एआई, क्रूएआई एंटरप्राइज) की तुलना में, जुलेप की स्पष्ट सदस्यता लागत शून्य है, लेकिन अंतर्निहित संचालन और रखरखाव लागत के लिए टीम के पास पर्याप्त बुनियादी ढांचा क्षमताओं की आवश्यकता होती है।	लागत आयाम	जुलेप (खुला स्रोत और स्वयं-होस्टेड) ​​	वाणिज्यिक एजेंट प्लेटफ़ॉर्म (जैसे प्रासंगिक एआई)	स्व-निर्मित ऑर्केस्ट्रेशन
लाइसेंस/सदस्यता शुल्क	शून्य (अपाचे-2.0)	सीट/निष्पादन मात्रा के अनुसार बिल किया गया	विकास श्रम लागत
इंफ्रास्ट्रक्चर	स्व-प्रबंधित टेम्पोरल/DBOS + K8s	प्लेटफार्म होस्टिंग	पूर्ण स्टैक स्व-निर्मित
एलएलएम कॉलिंग शुल्क	वास्तविक उपयोग के आधार पर (कस्टम-चयनित मॉडल)	आमतौर पर बंडल या बढ़ी हुई कीमत	वास्तविक उपयोग के आधार पर
प्रक्रिया शासन	@फ्लो + सीएलआई बिल्ट-इन	प्लेटफ़ॉर्म विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है	आत्म-शोध आवश्यक
दृढ़ता/पुनर्प्राप्ति	अंतर्निर्मित टेम्पोरल/डीबीओएस परत	प्लेटफार्म पारदर्शी प्रसंस्करण	आत्म-शोध आवश्यक

जुलेप की मुख्य विशेषताएं

जुलेप की क्षमताएं "परिभाषा → संकलन → डिबगिंग → परिनियोजन → संचालन और रखरखाव" के पांच चरणों के आसपास घूमती हैं। यह कार्यों की एक अलग सूची नहीं है, बल्कि प्रक्रिया परिभाषा से लेकर उत्पादन अवलोकन तक की एक संपूर्ण कड़ी है।

• @प्रवाह घोषणात्मक प्रक्रिया परिभाषा: पायथन फ़ंक्शन के ऊपर @flow डेकोरेटर के साथ संपूर्ण एजेंट प्रक्रिया को परिभाषित करें। @फ्लो फ़ंक्शन बॉडी में टूल(), थिंक(), कंड(), स्विच(), प्रत्येक(), रीशेड्यूल() जैसे प्राइमिटिव को परिभाषा समय (रनटाइम नहीं) पर अपरिवर्तनीय आईआर में संकलित करता है। इसका मतलब यह है कि प्रक्रिया टोपोलॉजी तैनाती से पहले निर्धारित की जाती है, और रनटाइम पर "मॉडल फ्री प्ले" के कारण कोई अनिश्चितता नहीं होती है। | ऑपरेटर का उपयोग रिकॉर्ड्स को मर्ज करने के लिए किया जाता है, और h["key"] का उपयोग फ़ील्ड निकालने के लिए किया जाता है। ये संकलन-समय संचालन एलएलएम टोकन का उपभोग नहीं करते हैं।

• रीज़नर घोषणात्मक तर्क नोड: रीज़नर एक घोषणात्मक वस्तु है जो एलएलएम कॉल इरादे को समाहित करता है, जिसमें नाम, मॉडल (जैसे एंथ्रोपिक:क्लाउड-हाइकु-4-5-20251001), सिस्टम प्रॉम्प्ट और रिप्लाई आउटपुट प्रकार (टाइप्डडिक्ट) शामिल हैं। रीज़नर सीधे एलएलएम कॉल नहीं करता है - यह सिर्फ वर्णन करता है कि "यह मॉडल क्या करना चाहता है" और वास्तविक कॉल @flow के अंदर थिंक (रीज़नर, प्रॉम्प्ट) द्वारा ट्रिगर की जाती है। यह पृथक्करण रीज़नर को ड्राई_रन मोड में नकली फ़ंक्शन द्वारा प्रतिस्थापित करने की अनुमति देता है, जिससे पूरी तरह से ऑफ़लाइन प्रक्रिया परीक्षण सक्षम हो जाता है।

• टूल पंजीकरण और अनुमति नियंत्रण: टूल को @tool(effect='read', idempotent=True)' के माध्यम से पंजीकृत करें और प्रभाव प्रकार (पढ़ें/लिखें) और idempotence को स्पष्ट रूप से घोषित करें। परिनियोजन करते समय, टूल और रीज़नर की कॉलिंग सतह को फ़्रीज़ करने के लिएdeploy(triage, Tools=[lookup_ticket], Reasoners=[support_reply])` पास करें - किसी भी अपंजीकृत टूल मॉडल को कॉल नहीं किया जा सकता है। यह लैंगचेन की टूल सूची वितरण पद्धति से अधिक सख्त है और उत्पादन ऑडिटिंग के लिए अधिक उपयुक्त है।

• शुद्ध शुद्ध फ़ंक्शन और सैंडबॉक्स निष्पादन: @pure("ticket_prompt") सजाया गया फ़ंक्शन नियतात्मक शुद्ध रूपांतरण तर्क (इनपुट → आउटपुट, कोई साइड इफेक्ट नहीं) है और इसे जूलप के WASM सैंडबॉक्स (जूलप[वासम] अतिरिक्त) द्वारा सुरक्षित रूप से निष्पादित किया जा सकता है। यह आईआर से संवेदनशील तर्क निकालने और इसे एक अलग संदर्भ में चलाने के लिए एक इंजीनियरिंग आधार प्रदान करता है।

• सीएलआई पूर्ण जीवन चक्र प्रबंधन: जुलेप सीएलआई खोज से लेकर तैनाती तक एक संपूर्ण उपकरण श्रृंखला प्रदान करता है - एलएस सभी एजेंटों को सूचीबद्ध करता है, शो विवरण देखता है, ग्राफ आउटपुट क्रॉस-एजेंट डीएजी, रन स्थानीय निष्पादन, लिंट स्थैतिक सत्यापन, टेस्ट पाइस्टेस्ट चलाता है, ट्रेस निष्पादन निशान प्रस्तुत करता है, डॉक्टर बाउंडेड प्री-चेक, तैनाती फ्रीज + जारी करता है. सीएलआई का डिज़ाइन डीबीटी के "मॉड्यूल-उन्मुख डेवलपर अनुभव" पर आधारित है - यह एक निर्देशिका में सभी @ प्रवाह को एक पता योग्य ग्राफ़ के रूप में मानता है, और चयनकर्ता सिंटैक्स (टैग: समर्थन, राज्य: संशोधित, +एजेंट) के माध्यम से संचालन के दायरे को सटीक रूप से नियंत्रित करता है।

• एप्लिकेशन उत्पादन परिनियोजन आदिम: औपचारिक उत्पादन संदर्भ के लिए, जुलेप एप्लिकेशन ऑब्जेक्ट प्रदान करता है - पाइपलाइनस्पेक (प्रवाह, तर्ककर्ता, क्षमताओं, लेन, eval_packages, स्नैपशॉट सहित) को एक रिलीज करने योग्य इकाई में एकत्रित करता है। जूलप प्लान बहाव का पता लगाता है, जूलप अप्लाई अपरिवर्तनीय रिलीज (एस3-सीएएस + हेल्म सुलह) करता है, और जूलप स्टेटस रनिंग स्टेटस को एकत्रित करता है। आर्टिफैक्ट अखंडता सुनिश्चित करने के लिए रिलीज़ प्रक्रिया Ed25519 हस्ताक्षरों का उपयोग करती है।

हिडन लिंकेज (विशेषज्ञ दृश्य): जुलेप की वास्तविक डिजाइन सरलता "संकलन समय पर निर्धारित टोपोलॉजी + रनटाइम पर पुनर्प्राप्ति" के संयोजन में निहित है। पारंपरिक एजेंट फ्रेमवर्क में, एलएलएम यह तय करता है कि रनटाइम पर आगे किस टूल को कॉल करना है, जो अप्रत्याशितता और डिबगिंग कठिनाइयों को लाता है। जूलप का @फ्लो परिभाषा अवधि के दौरान स्टेप टोपोलॉजी को लॉक कर देता है, और एलएलएम केवल रीज़नर नोड के भीतर तर्क में भाग लेता है (प्रक्रिया निर्णय लेने में नहीं), जो प्रक्रिया व्यवहार को पूर्वानुमानित, परीक्षण योग्य और पुन: चलाने योग्य बनाता है। साथ ही, टेम्पोरल/डीबीओएस की दृढ़ता के माध्यम से, निष्पादन में रुकावट के बाद निष्पादित चरणों की स्थिति को सटीक रूप से बहाल किया जा सकता है - "नियतात्मक टोपोलॉजी + लगातार स्थिति" का यह संयोजन एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन के क्षेत्र में एक विभेदित तकनीकी मार्ग है।

जुलेप का मॉडल और संस्करण विकास

जूलप की संस्करण लाइन को v1 (प्रबंधित एपीआई प्लेटफॉर्म) से v3 (पायथन नेटिव फ्रेमवर्क) में पूरी तरह से फिर से लिखा गया है, v2 मौजूद नहीं है या सार्वजनिक रूप से जारी नहीं किया गया है।

"प्रक्रिया संस्करण संख्या + नोड परिवर्तन रिकॉर्ड" की आंतरिक शासन पद्धति को अपनाने की अनुशंसा की जाती है:

1. प्रक्रिया संस्करण (व्यावसायिक तर्क परिवर्तन)।
2. नोड रणनीति संस्करण (मॉडल, संकेत, उपकरण परिवर्तन)।
3. पैरामीटर संस्करण चलाएँ (टाइमआउट, पुनः प्रयास, अनुमोदन सीमा)।

यह प्लेटफ़ॉर्म अपडेट को प्रक्रिया को अप्राप्य बनाने से रोक सकता है।

जुलेप के तकनीकी फायदे

जूलप का तकनीकी मूल्य "मजबूत मॉडल" में नहीं है, बल्कि एजेंट प्रक्रिया को "अनियंत्रित स्क्रिप्ट संयोजन" से "संकलन योग्य, पुनर्प्राप्ति योग्य और ऑडिट योग्य इंजीनियरिंग उत्पादों" में अपग्रेड करने में निहित है।

परिभाषा-दर-निर्माण संकलन प्रतिमान: @flow का मुख्य नवाचार "परिभाषा समय पर संकलित करना और रनटाइम पर निष्पादित करना" है। डेवलपर्स द्वारा लिखे गए थिंक(), टूल(), कॉन्ड(), आदि तुरंत निष्पादित फ़ंक्शन कॉल नहीं हैं, बल्कि घोषणात्मक संचालन हैं जो आईआर में चरण नोड्स जोड़ते हैं। इसका मतलब यह है कि प्रक्रिया की टोपोलॉजी तैनाती से पहले पूरी तरह से निर्धारित की जाती है, रनटाइम एलएलएम के उपकरण या पथ की मुफ्त पसंद की अनिश्चितता के बिना। यह "संकलन-समय टोपोलॉजी निर्धारण" मार्ग एजेंट ढांचे के "इंजीनियरिंग सुरक्षा" अंत से संबंधित है - लैंगचेन की गतिशील रूटिंग की तुलना में, यह कुछ लचीलेपन का त्याग करता है, लेकिन पूर्वानुमान और ऑडिटेबिलिटी के बदले में।

दो-स्तरीय दृढ़ता वास्तुकला: जूलप की दृढ़ता परत प्लग करने योग्य है - टेम्पोरल (जूलप[टेम्पोरल] अतिरिक्त के माध्यम से) एक एंटरप्राइज़-क्लास वर्कफ़्लो इंजन प्रदान करता है, और डीबीओएस (जूलप[डीबीओएस] अतिरिक्त के माध्यम से) पोस्टग्रेज पर आधारित हल्की दृढ़ता प्रदान करता है। दोनों आईआर शब्दार्थ का एक ही सेट साझा करते हैं: प्रक्रिया को रुकावट के बाद अंतिम दृढ़ता चरण से फिर से शुरू किया जा सकता है, एलएलएम कॉल के परिणाम रिकॉर्ड किए जाते हैं, और उपकरण निष्पादन के दुष्प्रभावों को वापस खेला जा सकता है। यह सरल मेमोरी निष्पादन + लॉगिंग समाधान की तुलना में विश्वसनीयता में गुणात्मक सुधार है।

अपरिवर्तनीय प्रकाशन और हस्ताक्षर तंत्र: जूलप अप्लाई प्रकाशन प्रक्रिया सामग्री-संबोधित भंडारण (सीएएस) के रूप में एस3 का उपयोग करती है। प्रत्येक प्रकाशन पैकेज में अपरिवर्तनीय आईआर और निर्भरता स्नैपशॉट शामिल हैं, जो Ed25519 हस्ताक्षरों के माध्यम से अखंडता सुनिश्चित करते हैं। CA_BUNDLE_ALLOWED_SIGNERS तंत्र रनटाइम को केवल निर्दिष्ट सार्वजनिक कुंजियों द्वारा हस्ताक्षरित रिलीज़ स्वीकार करने की अनुमति देता है। मल्टी-टीम सहयोग या सीआई/सीडी पाइपलाइनों में यह बहुत महत्वपूर्ण है - अनधिकृत प्रक्रिया परिवर्तनों को उत्पादन में धकेलने से रोकने के लिए।

टूल कॉल सरफेस की स्पष्ट घोषणा: तैनाती(..., टूल्स=[...], रीज़नर्स=[...]) स्पष्ट रूप से टूल और रीज़नर्स के सेट की घोषणा करती है जिसे प्रक्रिया कॉल कर सकती है - कोई भी टूल जो इस सूची में नहीं है, उसे मॉडल द्वारा कॉल नहीं किया जा सकता है। यह अधिकांश एजेंट फ्रेमवर्क के "टूल सूची को एलएलएम में पास करें, और एलएलएम तय करता है कि कॉल करना है या नहीं" मॉडल से अलग है, और "एपीआई अनुमति घोषणा" के सुरक्षा मॉडल के करीब है। @tool(effect='read', idempotent=True) के सिमेंटिक एनोटेशन के साथ, तैनाती से पहले प्रक्रिया के डेटा प्रवाह और साइड इफेक्ट दायरे का सांख्यिकीय रूप से विश्लेषण किया जा सकता है।

यह अधिक स्थिर क्यों है: पारंपरिक एजेंट फ्रेमवर्क की विफलताएं आम तौर पर "अपरिवर्तनीयता" के रूप में प्रकट होती हैं - एलएलएम अलग-अलग कॉल में अलग-अलग टूल पथ का चयन करता है, जिसके परिणामस्वरूप एक ही इनपुट के लिए अलग-अलग परिणाम मिलते हैं। संकलन-समय टोपोलॉजी लॉकिंग + दृढ़ता चरण रिकॉर्डिंग के माध्यम से, जुलेप "अपरिवर्तनीय एजेंट विफलता" को "स्थानीय विशिष्ट नोड विफलता" में बदल देता है, समस्या निवारण को "संपूर्ण प्रक्रिया को पुनः प्रयास करने" से "असफल नोड को पुनः प्रयास करने" में बदल देता है।

जुलेप का उपयोग कैसे करें

जूलप का प्रवेश पथ स्थानीय पायथन वातावरण से शुरू होता है और धीरे-धीरे लगातार निष्पादन और उत्पादन परिनियोजन तक विस्तारित होता है।

3 मिनट में शीघ्रता से आरंभ करें - स्थानीय स्थापना और डिबगिंग:

पिप इंस्टाल--प्री जुलेप

जूलप 3 वर्तमान में एक आरसी संस्करण है और इसके लिए --pre ध्वज की आवश्यकता है। एक बार स्थापित होने के बाद, पूर्ण @flow परिभाषाएँ और ड्राई_रन डिबगिंग मोड स्थानीय रूप से उपलब्ध हैं, किसी एपीआई कुंजी की आवश्यकता नहीं है।

टाइपिंग आयात टाइपेडडिक्ट से
जूलप से आयात तर्ककर्ता, परिनियोजन, प्रवाह, शुद्ध, विचार, उपकरण

क्लास सपोर्टरिप्लाई (टाइप्डडिक्ट):
    उत्तर: स्ट्र

@टूल(प्रभाव='पढ़ें', निष्क्रिय=सच्चा)
def लुकअप_टिकट(टिकट: str) -> dict[str, str]:
    वापसी {"टिकट": टिकट, "कतार": "बिलिंग",
            "सारांश": "डुप्लिकेट-चार्ज रनबुक का उपयोग करें।"}

@शुद्ध("टिकट_प्रॉम्प्ट")
डीईएफ़ टिकट_प्रॉम्प्ट(हिट: dict[str, str]) -> dict[str, str]:
    वापसी {"कतार": हिट["कतार"], "संदर्भ": हिट["सारांश"]}

support_reply = तर्ककर्ता(
    नाम = "support_reply",
    मॉडल = "एंथ्रोपिक:क्लाउड-हाइकू-4-5-20251001",
    सिस्टम = "JSON के रूप में एक संक्षिप्त समर्थन उत्तर ड्राफ़्ट करें।",
    उत्तर=समर्थनउत्तर,
)

@प्रवाह
def ट्राइएज (टिकट: str) -> dict[str, str]:
    हिट = लुकअप_टिकट(टिकट, पुनः प्रयास=2, टाइमआउट_एस=5)
    प्रॉम्प्ट = टिकट_प्रॉम्प्ट(हिट)
    उत्तर = सोचो (समर्थन_उत्तर, संकेत, टाइमआउट_s=10)
    वापसी हिट | उत्तर

परिनियोजन = परिनियोजन(ट्राएज, टूल्स=[लुकअप_टिकट],
                    तर्ककर्ता=[support_reply])
परिणाम = परिनियोजन.dry_run(
    "ग्राहक से दो बार शुल्क लिया गया।",
    तर्ककर्ता={"support_reply": लैम्ब्डा v: {"उत्तर":
                f"{v['कतार']}: {v['संदर्भ']}"}},
)
प्रिंट(परिणाम.मूल्य)

आर्किटेक्चर लिंक आरेख:

  एलएलएम एपीआई (एंथ्रोपिक/ओपनएआई)
         ↑
   [तर्ककर्ता] ← घोषणात्मक तर्क नोड, प्रक्रिया निर्णय लेने में भाग नहीं लेता है
         ↑
  [@प्रवाह आईआर] ← चरण टोपोलॉजी संकलन समय पर निर्धारित (अपरिवर्तनीय)
         ↑
  [टेम्पोरल/डीबीओएस] ← क्रैश रिकवरी प्रदान करने के लिए वैकल्पिक दृढ़ता परत
         ↑
  [ टूल / एमसीपी / प्योर ] ← रजिस्टर करने योग्य बाहरी क्षमताएं

नियंत्रण प्रवाह: डेवलपर @flow लिखता है → परिभाषित होने पर आईआर में संकलित करें → तैनाती() फ्रीज टूल/रीज़नर सतह → ड्राई_रन() या जूलप रन स्थानीय डिबगिंग → जूलप तैनाती उत्पादन रिलीज (दृढ़ता + हस्ताक्षर)।

कई प्रवेश द्वारों के लिए उपयोग परिदृश्य:

प्रवेश	उपयुक्त अवस्था	मुख्य कार्य
पायथन एसडीके (@फ्लो)	प्रक्रिया परिभाषा और स्थानीय डिबगिंग	पिप इंस्टाल--प्री जुलेप, @फ्लो लिखें, सत्यापित करने के लिए ड्राई_रन का उपयोग करें
जुलेप सीएलआई	बहु-प्रक्रिया प्रबंधन और परिनियोजन	जूलप एलएस/ग्राफ/रन/लिंट/टेस्ट/ट्रेस/तैनाती
अस्थायी एकीकरण	उत्पादन दृढ़ता निष्पादन	पाइप इंस्टॉल जूलप[टेम्पोरल], टेम्पोरल एंडपॉइंट कॉन्फ़िगर करें
अनुप्रयोग वस्तु	उत्पादन-स्तर बहु-प्रक्रिया रिलीज़	पाइपलाइनस्पेक, जूलप योजना/लागू/स्थिति को परिभाषित करें

विशिष्ट कार्यान्वयन लय: एक छोटे नमूने पर प्रक्रिया तर्क और टूल कॉल सटीकता को सत्यापित करने के लिए पहले पायथन एसडीके + ड्राई_रन का उपयोग करें; फिर दृढ़ता निष्पादन सत्यापन के लिए टेम्पोरल (या डीबीओएस) से कनेक्ट करें ताकि यह पुष्टि हो सके कि पुनर्प्राप्ति और पुनः प्रयास व्यवहार अपेक्षित हैं; अंततः सीएलआई की तैनाती/योजना/लागू' पाइपलाइन के माध्यम से स्टेजिंग/उत्पादन वातावरण पर जोर दें। विलय से पहले प्रक्रिया परिभाषा समस्याओं का पता लगाने के लिए सीआई/सीडी मेंजूलप लिंटऔरजूलप टेस्ट` चरणों को जोड़ने की सिफारिश की गई है।

इंजीनियरिंग ख़तरा गाइड

1. अनंत लूप और टोकन मुद्रास्फीति नियंत्रण: @फ्लो में, यदि रीज़नर का आउटपुट लगातार किसी टूल या कंड नोड में वापस फीड किया जाता है, तो एक अनंत लूप बन सकता है। निष्क्रिय टोकन को जलने से रोकने के लिए पुनः प्रयास (एकल-चरण पुनर्प्रयास की संख्या), टाइमआउट_एस (एकल-चरण समयबाह्य) और मैक्स_स्टेप्स (प्रक्रिया में चरणों की कुल संख्या की ऊपरी सीमा) की ट्रिपल बाधाओं का उपयोग किया जाना चाहिए। तैनात करते समय, टेम्पोरल परत पर वर्कफ़्लो टाइमआउट सेटिंग्स रक्षा की अंतिम पंक्ति होती हैं।

2. आईआर संकलन-समय त्रुटि समस्या निवारण: @फ्लो रनटाइम के बजाय परिभाषा समय पर आईआर उत्पन्न करता है, जिसका अर्थ है कि कुछ तार्किक त्रुटियां (जैसे प्रकार बेमेल, उपकरण पंजीकृत नहीं) 'आयात' करते समय उजागर हो जाएंगी। डिबगिंग करते समय, रनटाइम पर त्रुटि रिपोर्ट होने तक प्रतीक्षा करने के बजाय स्थिर जाँच करने के लिए जूलप लिंट <एजेंट> का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है। आईआर की अपरिवर्तनीयता का मतलब यह भी है कि प्रक्रिया टोपोलॉजी को एक बार तैनात करने के बाद हॉट संशोधित नहीं किया जा सकता है - पूर्ण 'योजना → लागू करें' रिलीज लिंक का पालन किया जाना चाहिए।

3. सुरक्षा और अनधिकृत शासन: tools=[...] deploy() में घोषित उपकरणों की एक "श्वेतसूची" है जिसे मॉडल द्वारा बुलाया जा सकता है। लेकिन फिर भी सावधान रहें: टूल फ़ंक्शन का कार्यान्वयन स्वयं खतरनाक संचालन (हटाएं, लिखें, भुगतान करें) कर सकता है। effect='write' वाले टूल की कार्यान्वयन परत में द्वितीयक पुष्टिकरण या ड्राई-रन मोड जोड़ने की अनुशंसा की जाती है। उत्पादन वातावरण के लिए, टेम्पोरल गतिविधि स्तर पुन: प्रयास रणनीतियों और अपवाद हैंडलिंग को कॉन्फ़िगर कर सकता है, लेकिन अपरिवर्तनीय संचालन के लिए सबसे अच्छा अभ्यास उपकरण कार्यान्वयन में स्वयं पुष्टिकरण बिंदु जोड़ना है।

4. एमसीपी स्नैपशॉट और क्रेडेंशियल प्रबंधन: जुलेप का एमसीपीएसनैपशॉट तंत्र तैनाती के समय एमसीपी टूल्स की स्कीमा को कैप्चर करने की अनुमति देता है, लेकिन एमसीपी कनेक्शन (जैसे जेडब्ल्यूटी) के लिए क्रेडेंशियल्स को वर्कर_सीक्रेट_एन्वायरमेंट के बाहर संग्रहीत नहीं किया जाना चाहिए - ये मान केवल तब मौजूद होते हैं जब वर्कर चल रहा होता है और नियंत्रण विमान द्वारा छुआ नहीं जाना चाहिए। टूल के प्रमाणीकरण मॉडल को डिज़ाइन करते समय, आपको snapshot_source कॉलबैक में हार्डकोडिंग कुंजियों से बचने के लिए क्रेडेंशियल इंजेक्शन और स्कीमा खोज को अलग करने की आवश्यकता है।

जुलेप के उत्पाद का मूल्य निर्धारण

जुलेप का मूल्य निर्धारण मॉडल पारंपरिक SaaS के सदस्यता स्तरों के बिना "ओपन सोर्स कोर + इंफ्रास्ट्रक्चर पे-एज़-यू-गो" है।

ढांचा ही: अपाचे-2.0 लाइसेंस, पूरी तरह से मुफ़्त। कोई फ़ंक्शन प्रतिबंध नहीं हैं, एजेंटों की संख्या पर कोई प्रतिबंध नहीं है, और कॉल की संख्या पर कोई प्रतिबंध नहीं है। सभी मुख्य क्षमताएं (@फ्लो, रीज़नर, सीएलआई, आईआर संकलन ड्राई_रन, तैनाती) ओपन सोर्स संस्करण में उपलब्ध हैं।

दृढ़ता निष्पादन परत: टेम्पोरल सेल्फ-होस्टिंग या टेम्पोरल क्लाउड का उपयोग करते समय, आपको टेम्पोरल के स्वयं के मूल्य निर्धारण मॉडल के अनुसार बिल दिया जाता है (टेम्पोरल क्लाउड शुल्क वर्कफ़्लो निष्पादन की संख्या और अवधि के आधार पर होता है, जबकि सेल्फ-होस्टिंग के लिए केवल बुनियादी ढांचा शुल्क की आवश्यकता होती है)। डीबीओएस का उपयोग करते समय, पोस्टग्रेज इंस्टेंस (क्लाउड डेटाबेस या ऑन-प्रिमाइसेस) की लागत के आधार पर। जूलप स्वयं इस स्तर के लिए कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं लेता है।

एलएलएम एपीआई शुल्क: डेवलपर द्वारा सीधे मॉडल प्रदाता (एंथ्रोपिक, ओपनएआई, गूगल, आदि) को भुगतान किया जाता है। जुलेप एपीआई कॉल को प्रॉक्सी नहीं करता है और मॉडल फीस में कोई मार्कअप नहीं जोड़ता है। समर्थित मॉडल मॉडल पैरामीटर में प्रदाता उपसर्ग द्वारा निर्दिष्ट किए जाते हैं (उदाहरण के लिए एंथ्रोपिक:क्लाउड-हाइकू-4-5-20251001)।

उत्पादन परिनियोजन अवसंरचना: जूलप अप्लाई प्रकाशन लिंक S3 (या संगत ऑब्जेक्ट स्टोरेज) और कुबेरनेट्स क्लस्टर पर निर्भर करता है। लागत का यह हिस्सा टीम के मौजूदा बुनियादी ढांचे पर निर्भर करता है - जिन टीमों के पास पहले से ही K8s क्लस्टर हैं, उनके पास लगभग कोई नई लागत नहीं है, जबकि जिन टीमों को नए निर्माण की आवश्यकता है, उन्हें क्लस्टर शुल्क का आकलन करने की आवश्यकता है।

लागत मदें	जूलप फ्रेमवर्क	तृतीय-पक्ष निर्भरताएँ	विवरण
लाइसेंस	शून्य (अपाचे-2.0)	—	व्यावसायिक रूप से उपयोग किया जा सकता है और संशोधित किया जा सकता है
एजेंट निष्पादन	शून्य	टेम्पोरल/डीबीओएस	भुगतान-जैसा-आप-जाओ अस्थायी या स्वयं-मेज़बान
एलएलएम कॉल	शून्य	एंथ्रोपिक/ओपनएआई, आदि	पे-एज़-यू-गो मॉडल प्रदाता
इंफ्रास्ट्रक्चर	शून्य	K8s + S3	वास्तविक संसाधन खपत के अनुसार

जुलेप अनुप्रयोग परिदृश्य

जूलप के लागू परिदृश्य एजेंट कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जिनके लिए एकल प्रश्न और उत्तर के बजाय "दृढ़ता की गारंटी और बहु-चरणीय सहयोग की आवश्यकता होती है"।

आयामीता में कमी स्ट्राइक दृश्य:

• ग्राहक सेवा उन्नयन और कार्य ऑर्डर प्रसंस्करण लिंक: ट्राइएज → सूचना पुनर्प्राप्ति → एट्रिब्यूशन विश्लेषण → रसीद निर्माण → अपग्रेड निर्णय। प्रत्येक चरण में अलग-अलग टूल को कॉल करना (ज्ञान आधार की जांच करना, आदेशों की जांच करना, रसीदें लिखना) शामिल हो सकता है, और स्थिति को लंबे समय तक सुसंगत बनाए रखने की आवश्यकता होती है। जूलप की दृढ़ता क्षमताएं यह सुनिश्चित करती हैं कि भले ही एलएलएम कॉल का समय समाप्त हो जाए या उपकरण एक अपवाद लौटा दे, प्रक्रिया अंतिम सफल चरण से फिर से शुरू हो सकती है।

• सामग्री समीक्षा और प्रकाशन पाइपलाइन: सामग्री पुनर्प्राप्ति → एआई प्रारंभिक स्क्रीनिंग → मैन्युअल समीक्षा → वर्गीकरण एनोटेशन → मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म प्रकाशन। प्रत्येक नोड में अलग-अलग उपकरण और रीज़नर शामिल होते हैं, और कई सिस्टम (सीएमएस, सोशल मीडिया एपीआई, मॉडरेशन सिस्टम) तक फैले होते हैं। जूलप की संकलन-समय टोपोलॉजी नियतिवाद और नोड-स्तरीय पुनर्प्रयास इस मल्टी-सिस्टम सीरियल प्रक्रिया को कभी-कभार विफलता के कारण पूरी तरह से वापस आने से रोकता है।

• सेल्स लीड प्रोसेसिंग और स्कोरिंग: मल्टी-चैनल लीड एक्सेस → सूचना पूर्णता → एंटरप्राइज जानकारी पुनर्प्राप्ति → इरादा स्कोरिंग → अनुवर्ती सुझाव → सीआरएम लेखन। इसमें तीन प्रकार के नोड शामिल हैं: डेटा क्वेरी (बाहरी एपीआई), रीज़निंग (रीज़नर स्कोरिंग), और राइटिंग (सीआरएम ऑपरेशन)। जुलेप का 'प्रभाव' एनोटेशन आसान ऑडिटिंग के लिए केवल-पढ़ने और लिखने के संचालन को स्पष्ट रूप से अलग कर सकता है।

सामान्य अनुकूलन परिदृश्य:

• परिचालन प्रक्रियाएं जिनके लिए कई आंतरिक प्रणालियों में एपीआई शेड्यूलिंग की आवश्यकता होती है और निष्पादन विश्वसनीयता की आवश्यकता होती है।
• अनुमोदन श्रृंखलाएं जिनमें मानव भागीदारी की आवश्यकता होती है - जुलेप का 'पुनर्निर्धारित ()' आदिम विशिष्ट नोड्स पर बाहरी पुष्टि की प्रतीक्षा करने वाली प्रक्रियाओं का समर्थन करता है।

परिदृश्यों के लिए उपयुक्त नहीं:

• एकल प्रश्न और उत्तर या सरल जानकारी पुनर्प्राप्ति - सीधे एलएलएम एपीआई का उपयोग करना सस्ता है, और जूलप की ऑर्केस्ट्रेशन क्षमताएं इस परिदृश्य में केवल अधिक वजन वाली बुनियादी संरचना हैं।
• मानवीय हस्तक्षेप के बिना पूरी तरह से स्वचालित, अपरिवर्तनीय संचालन (जैसे भुगतान निष्पादन, अनुबंध पर हस्ताक्षर) - एजेंट की त्रुटि दर अभी भी मैन्युअल समीक्षा से पूर्ण अलगाव के लिए उपयुक्त नहीं है।
• खोजपूर्ण कार्य जिनके लिए रनटाइम पर गतिशील रूप से निर्धारित टूलचेन की आवश्यकता होती है - जुलेप की संकलन-समय टोपोलॉजी लॉकिंग इस लचीलेपन को सीमित करती है।

जुलेप के लिए उपयुक्त लोग

• पायथन बैकएंड/प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग टीम: प्रक्रिया की विश्वसनीयता और अवलोकन के लिए स्पष्ट आवश्यकताएं हैं, और एजेंट प्रक्रिया के लिए उत्पादन-स्तर की गारंटी के बदले बुनियादी ढांचे (टेम्पोरल/डीबीओएस) में निवेश करने को तैयार है। जूलप का @फ्लो मोड मानक पायथन विकास अनुभव के करीब है, और सीखने की अवस्था मुख्य रूप से संकलन-समय/रन-टाइम पृथक्करण के शब्दार्थ को समझने के बारे में है।

• एआई एप्लिकेशन आर्किटेक्ट: ऑडिटिंग, प्लेबैक और फॉल्ट रिकवरी क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए मल्टी-स्टेप, क्रॉस-सिस्टम एजेंट वर्कफ़्लो डिज़ाइन करने की आवश्यकता है। जुलेप का अपरिवर्तनीय प्रकाशन और हस्ताक्षर तंत्र एआई प्रक्रियाओं को मानक सीआई/सीडी और परिवर्तन प्रबंधन प्रक्रियाओं में शामिल करने में सक्षम बनाता है।

• DevOps/SRE टीम: AI प्रक्रियाओं को मौजूदा संचालन और रखरखाव प्रणाली (अवलोकन योग्य, अलार्म, रोलबैक) में शामिल करने की आवश्यकता है। जुलेप का जूलप प्लान/अप्लाई/स्टेटस पाइपलाइन डिजाइन दर्शन इन्फ्रास्ट्रक्चर एज़ कोड (आईएसी) टूल्स के अनुरूप है - प्लान बहाव का पता लगाता है, अप्लाई अपरिवर्तनीय रिलीज करता है, और स्टेटस रनिंग स्टेटस को एकत्रित करता है।

भीड़ को मना करें:

• ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क के ओवरहेड के बिना, केवल एक बार एलएलएम कॉल या एक साधारण जंजीर प्रॉम्प्ट-स्क्रिप्ट मोड की आवश्यकता होती है।
• पायथन इंजीनियरिंग पृष्ठभूमि के बिना व्यावसायिक टीमें - जुलेप का शुद्ध कोड परिभाषा दृष्टिकोण गैर-डेवलपर्स के लिए अनुकूल नहीं है।
• जिन टीमों को विज़ुअल प्रक्रिया ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस की आवश्यकता होती है - जुलेप जीयूआई ऑर्केस्ट्रेशन टूल प्रदान नहीं करता है, और प्रक्रिया परिभाषा पूरी तरह से कोड के रूप में है।

सारांश और आउटलुक

जूलप का मुख्य मूल्य एजेंट को "अनियंत्रित एलएलएम कॉल श्रृंखला" से "संकलन योग्य, पुनर्प्राप्ति योग्य और ऑडिट योग्य इंजीनियरिंग सिस्टम" में अपग्रेड करना है। इसका उद्देश्य एजेंट विकास के लिए सीमा को कम करना नहीं है - इसके विपरीत, यह कम समस्या निवारण लागत और उत्पादन वातावरण में उच्च प्रक्रिया निश्चितता के बदले प्रारंभिक चरण में डेवलपर्स के संज्ञानात्मक भार को बढ़ाएगा (@प्रवाह संकलन-समय शब्दार्थ को समझना, टेम्पोरल क्लस्टर को कॉन्फ़िगर करना, रिलीज पाइपलाइनों को डिजाइन करना)।

वर्तमान सीमाएँ: 1) v3 अभी भी आरसी चरण में है, और आधिकारिक संस्करण से पहले एपीआई में बदलाव जारी रह सकता है; 2) समुदाय अभी भी छोटा है (6.6k सितारे), और पारिस्थितिक प्लग-इन और तृतीय-पक्ष एकीकरण सीमित हैं; 3) सीएलआई और हेल्म परिनियोजन लिंक के लिए टीम के पास K8s संचालन और रखरखाव क्षमताएं होनी आवश्यक हैं; 4) आधिकारिक दृश्य निगरानी पैनल का अभाव, टेम्पोरल वेब यूआई या स्व-निर्मित ओपनटेलीमेट्री लिंक पर अवलोकनीय निर्भरता; 5) आधिकारिक मूल्य निर्धारण पृष्ठ और वाणिज्यिक समर्थन शर्तों को सार्वजनिक नहीं किया गया है, और उद्यम खरीद से पहले GitHub या Discord संचार के माध्यम से वाणिज्यिक शर्तों की पुष्टि की जानी चाहिए।

अनुवर्ती टिप्पणियाँ: 3.0.0 उत्पादन के लिए रिलीज ताल और एपीआई स्थिरता प्रतिबद्धताएं; टेम्पोरल/डीबीओएस से परे अधिक दृढ़ता बैकएंड समर्थन; समुदाय-संचालित एमसीपी टूल सेट कितनी तेज़ी से बढ़ रहा है; और क्या होस्टेड कंट्रोल प्लेन विकल्प फिर से उपलब्ध होगा (v3 वर्तमान में पूरी तरह से स्व-होस्टेड मार्ग है)।

खरीद/गोद लेने का जोखिम मूल्यांकन: मौजूदा टेम्पोरल या K8s बुनियादी ढांचे वाली टीमों के लिए, जूलप को अपनाने का जोखिम कम है - आप पहले मौजूदा बुनियादी ढांचे पर @प्रवाह की स्थिरता को सत्यापित करने के लिए एक छोटे पैमाने के पायलट के साथ शुरुआत कर सकते हैं। जिन टीमों को शुरुआत से बुनियादी ढांचे का निर्माण करने की आवश्यकता है, उनके लिए पहले यह मूल्यांकन करने की सिफारिश की जाती है कि टेम्पोरल या डीबीओएस की संचालन और रखरखाव लागत स्वीकार्य सीमा के भीतर है या नहीं, और वी3 आधिकारिक संस्करण के एपीआई फ्रीजिंग समय पर भी ध्यान दें। दोनों प्रकार की टीमों को उत्पादन ट्रैफ़िक में प्रवेश करने से पहले स्टेजिंग वातावरण में दृढ़ता पुनर्प्राप्ति और विफलता अभ्यास पूरा करना चाहिए।

संबंधित उपकरण: <एक्सलिंक प्रकार='टूल' स्लग='क्रूवाई'>, <एक्सलिंक प्रकार='टूल' स्लग='लैंगचेन'>

संस्करण जानकारी

• जुलेप 3.0.0 RC3 ：जुलेप 3 तीसरा रिलीज़ उम्मीदवार है और उत्पादन परिनियोजन लिंक और टेम्पोरल एकीकरण में सुधार जारी रखता है। कृपया विवरण के लिए आधिकारिक रिलीज़ लॉग देखें। （2026-07-14）
• जुलेप 3.0.0 RC2 ：अभी तक कोई आधिकारिक सटीक तारीख नहीं है, RC2 एप्लिकेशन परिनियोजन और आदिम स्थिरता वृद्धि पर केंद्रित है। （~2026-07）
• जुलेप 3.0.0 आरसी1 ：अभी तक कोई आधिकारिक सटीक तारीख नहीं है। जूलप 3 के पहले उम्मीदवार संस्करण ने कंपोजेबल_एजेंट्स का नाम बदलकर जूलप करने और कोर एपीआई को फ्रीज करने का काम पूरा कर लिया है। （~2026-06）
• जुलेप v1 (एपीआई प्लेटफ़ॉर्म संस्करण) ：जूलप v1 एजेंट एपीआई प्लेटफॉर्म है, जो प्रबंधित नियंत्रण विमान और एपीआई फॉर्म इंटरैक्शन प्रदान करता है। v3 एक पूर्ण पुनर्लेखन है और इसमें कोई माइग्रेशन पथ नहीं है। V1 कोड को v1 शाखा में रखा जाता है, और दस्तावेज़ीकरण v1.docs.julep.ai पर उपलब्ध है। （~2025）