Πώς να δημιουργήσετε έναν πράκτορα τεχνητής νοημοσύνης [Βίντεο και κουίζ]

Σύντομη απάντηση: Για να δημιουργήσετε έναν πράκτορα Τεχνητής Νοημοσύνης που λειτουργεί στην πράξη, αντιμετωπίστε τον ως ελεγχόμενο βρόχο: λάβετε δεδομένα εισόδου, αποφασίστε την επόμενη ενέργεια, καλέστε ένα εργαλείο περιορισμένου εύρους, παρατηρήστε το αποτέλεσμα και επαναλάβετε μέχρι να περάσει ένας σαφής έλεγχος "ολοκληρώθηκε". Κερδίζει τη δύναμή του όταν η εργασία είναι πολλαπλών βημάτων και καθοδηγούμενη από εργαλεία. Εάν μια μόνο προτροπή την λύνει, παραλείψτε τον πράκτορα. Προσθέστε αυστηρά σχήματα εργαλείων, όρια βημάτων, καταγραφή και έναν επικυρωτή/κριτικό, έτσι ώστε όταν τα εργαλεία αποτυγχάνουν ή οι είσοδοι είναι ασαφείς, ο πράκτορας να κλιμακώνεται αντί να επαναλαμβάνεται.

Βασικά συμπεράσματα:

Βρόχος ελεγκτή: Υλοποίηση εισόδου→ενεργοποίηση→παρατήρηση επανάληψης με σαφείς συνθήκες διακοπής και μέγιστα βήματα.

Σχεδιασμός εργαλείων: Διατηρήστε τα εργαλεία περιορισμένα, πληκτρολογημένα, με δικαιώματα και επικυρωμένα για να αποτρέψετε το χάος του "do_anything".

Υγιεινή μνήμης: Χρησιμοποιήστε συμπαγή βραχυπρόθεσμη κατάσταση συν μακροπρόθεσμη ανάκτηση. Αποφύγετε την απόρριψη πλήρων μεταγραφών.

Αντίσταση στην κατάχρηση: Προσθέστε λίστες επιτρεπόμενων, όρια ρυθμού, ταυτοδυναμία και «δοκιμαστική λειτουργία» για επικίνδυνες ενέργειες.

Δοκιμασιμότητα: Διατήρηση μιας σουίτας σεναρίων (αποτυχίες, ασάφεια, ενέσεις) και επανεκτέλεση σε κάθε αλλαγή.

---

1) Τι είναι ένας πράκτορας Τεχνητής Νοημοσύνης, με όρους κανονικού ανθρώπου 🧠

Ένας πράκτορας AI είναι ένας βρόχος. Έγγραφα LangChain “Πράκτορες”

Αυτό είναι όλο. Μια λούπα με έναν εγκέφαλο στη μέση.

Εισαγωγή → σκέψη → πράξη → παρατήρηση → επανάληψη. Έγγραφο ReAct (αιτιολογία + πράξη)

Οπου:

• Η είσοδος είναι ένα αίτημα χρήστη ή ένα συμβάν (νέο email, αίτημα υποστήριξης, ping αισθητήρα).

• Το Think είναι ένα γλωσσικό μοντέλο που συλλογίζεται σχετικά με το επόμενο βήμα.

• Το Act είναι η κλήση ενός εργαλείου (αναζήτηση εσωτερικών εγγράφων, εκτέλεση κώδικα, δημιουργία αιτήματος, σύνταξη απάντησης). Οδηγός κλήσης συνάρτησης OpenAI

• Η παρατήρηση διαβάζει την έξοδο του εργαλείου.

• Η επανάληψη είναι το κομμάτι που το κάνει να μοιάζει «πρακτικό» αντί για «ομιλητό». Έγγραφα «Πράκτορες» του LangChain

Μερικοί πράκτορες είναι βασικά έξυπνες μακροεντολές. Άλλοι λειτουργούν περισσότερο σαν ένας νεότερος χειριστής που μπορεί να ζυγίζει εργασίες και να ανακάμπτει από σφάλματα. Και τα δύο μετράνε.

Επίσης, δεν χρειάζεσαι πλήρη αυτονομία. Στην πραγματικότητα… μάλλον δεν τη θέλεις 🙃

---

2) Πότε πρέπει να δημιουργήσετε έναν agent (και πότε όχι) 🚦

Δημιουργήστε έναν πράκτορα όταν:

• Η εργασία είναι πολυβάθμια και αλλάζει ανάλογα με το τι συμβαίνει στη μέση.

• Η εργασία απαιτεί χρήση εργαλείων (βάσεις δεδομένων, CRM, εκτέλεση κώδικα, δημιουργία αρχείων, προγράμματα περιήγησης, εσωτερικά API). Έγγραφα "Εργαλείων" LangChain

• Θέλετε επαναλήψιμα αποτελέσματα με προστατευτικά κιγκλιδώματα, όχι μόνο μεμονωμένες απαντήσεις.

• Μπορείτε να ορίσετε τη λέξη «ολοκληρώθηκε» με τρόπο που μπορεί να το ελέγξει ένας υπολογιστής, έστω και χαλαρά.

Μην δημιουργείτε έναν πράκτορα όταν:

• Μια απλή προτροπή + απάντηση το λύνει (μην το παρακάνεις με τη μηχανική, θα μισήσεις τον εαυτό σου αργότερα).

• Χρειάζεστε τέλειο ντετερμινισμό (οι πράκτορες μπορούν να είναι κάπως συνεπείς, αλλά όχι ρομποτικοί).

• Δεν έχεις εργαλεία ή δεδομένα για να συνδεθείς - τότε είναι κυρίως απλώς δονήσεις.

Ας είμαστε ειλικρινείς: τα μισά από τα «έργα πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης» θα μπορούσαν να είναι μια ροή εργασίας με μερικούς κανόνες διακλάδωσης. Αλλά, μερικές φορές έχει σημασία και η ατμόσφαιρα 🤷♂️

---

3) Τι κάνει έναν πράκτορα Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) καλή εκδοχή ✅

Ορίστε η ενότητα «Τι κάνει μια καλή έκδοση του» που ζητήσατε, εκτός από το ότι θα είμαι λίγο απότομος:

Μια καλή εκδοχή ενός πράκτορα Τεχνητής Νοημοσύνης δεν αυτή που σκέφτεται πιο δύσκολα. Είναι αυτή που:

• Γνωρίζει τι επιτρέπεται να κάνει (όρια πεδίου εφαρμογής)

• Αξιόπιστη χρήση εργαλείων (δομημένες κλήσεις, επαναλήψεις, χρονικά όρια) Οδηγός κλήσης συναρτήσεων OpenAI AWS “Χρονικά όρια, επαναλήψεις και υποχώρηση με jitter”

• Διατηρεί την κατάσταση καθαρή (μνήμη που δεν σαπίζει) LangChain “Επισκόπηση μνήμης”

• Εξηγεί τις ενέργειές του (διαδρομές ελέγχου, όχι μυστικές συλλογιστικές καταγραφές) NIST AI RMF 1.0 (αξιοπιστία και διαφάνεια)

• Κατάλληλες στάσεις (έλεγχοι ολοκλήρωσης, μέγιστα βήματα, κλιμάκωση) Έγγραφα "Πράκτορες" LangChain

• Αποτυγχάνει με ασφάλεια (ζητά βοήθεια, δεν δημιουργεί παραισθήσεις εξουσίας) NIST AI RMF 1.0

• Είναι ελέγξιμο (μπορείτε να το εκτελέσετε σε προκαθορισμένα σενάρια και να βαθμολογήσετε τα αποτελέσματα)

Αν ο πράκτοράς σας δεν μπορεί να δοκιμαστεί, είναι ουσιαστικά ένας πολύ σίγουρος κουλοχέρης. Διασκέδαση στα πάρτι, τρομακτική στην παραγωγή 😬

---

4) Τα βασικά δομικά στοιχεία ενός πράκτορα (η «ανατομία» 🧩)

Οι περισσότεροι στερεοί παράγοντες έχουν αυτά τα κομμάτια:

Α) Ο βρόχος ελεγκτή 🔁

Αυτός είναι ο ενορχηστρωτής:

• βάλε γκολ

• ρωτήστε το μοντέλο για την επόμενη ενέργεια

• εργαλείο εκτέλεσης

• προσθήκη παρατήρησης

• επαναλάβετε μέχρι να ολοκληρωθεί η διαδικασία. Έγγραφα LangChain “Agents”

Β) Εργαλεία (γνωστά και ως δυνατότητες) 🧰

Τα εργαλεία είναι αυτά που κάνουν έναν πράκτορα αποτελεσματικό: Έγγραφα LangChain “Εργαλεία”

• ερωτήματα βάσης δεδομένων

• αποστολή email

• τράβηγμα αρχείων

• εκτελούμενος κώδικας

• κλήση εσωτερικών API

• σύνταξη σε υπολογιστικά φύλλα ή CRM

Γ) Μνήμη 🗃️

Δύο είδη έχουν σημασία:

• Βραχυπρόθεσμη μνήμη: το τρέχον πλαίσιο εκτέλεσης, τα πρόσφατα βήματα, το τρέχον σχέδιο

• μακροπρόθεσμη μνήμη: προτιμήσεις χρήστη, πλαίσιο έργου, ανακτημένη γνώση (συχνά μέσω ενσωματώσεων + αποθήκευσης διανυσμάτων) έγγραφο RAG

Δ) Πολιτική σχεδιασμού και λήψης αποφάσεων 🧭

Ακόμα κι αν δεν το ονομάζετε «σχεδιασμό», χρειάζεστε μια μέθοδο:

• λίστες ελέγχου

• Έγγραφο ReAct τύπου «σκέψου και μετά σκέψου»

• γραφήματα εργασιών

• πρότυπα επόπτη-εργαζομένου

• μοτίβα επόπτη-εργαζομένου Microsoft AutoGen (πλαίσιο πολλαπλών πρακτόρων)

Ε) Προστατευτικά κιγκλιδώματα και αξιολόγηση 🧯

• δικαιώματα

• ασφαλή σχήματα εργαλείων Δομημένες έξοδοι OpenAI

• επικύρωση εξόδου

• όρια βημάτων

• ξύλευση

• δοκιμές NIST AI RMF 1.0

Ναι, είναι περισσότερο θέμα μηχανικής παρά προτροπής. Αυτό είναι... κάπως το νόημα.

---

5) Πίνακας σύγκρισης: δημοφιλείς τρόποι δημιουργίας ενός πράκτορα 🧾

Παρακάτω είναι ένας ρεαλιστικός «Πίνακας Συγκριτικής Ανάλυσης» - με μερικές ιδιορρυθμίες, επειδή οι πραγματικές ομάδες είναι ιδιόρρυθμες 😄

Εργαλείο / Πλαίσιο	Ακροατήριο	Τιμή	Γιατί λειτουργεί	Σημειώσεις (μικροσκοπικό χάος)
LangChain	κατασκευαστές που τους αρέσουν τα εξαρτήματα σε στυλ lego	δωρεάν + infra	μεγάλο οικοσύστημα για εργαλεία, μνήμη, αλυσίδες	μπορεί να φας σπαγγέτι γρήγορα αν δεν ονομάσεις τα πράγματα καθαρά
Δείκτης Λάμα	Ομάδες με μεγάλο RAG	δωρεάν + infra	ισχυρά μοτίβα ανάκτησης, ευρετηρίαση, σύνδεσμοι	τέλειο όταν ο πράκτοράς σας είναι βασικά «αναζήτηση + δράση»... κάτι που είναι συνηθισμένο
Προσέγγιση στυλ Βοηθών OpenAI	ομάδες που επιθυμούν ταχύτερη προετοιμασία	βάσει χρήσης	ενσωματωμένα μοτίβα κλήσης εργαλείων και κατάσταση εκτέλεσης	λιγότερο ευέλικτο σε ορισμένες γωνίες, αλλά καθαρό για πολλές εφαρμογές	Το OpenAI εκτελεί το API Κλήση συνάρτησης OpenAI Assistants
Σημασιολογικός Πυρήνας	προγραμματιστές που θέλουν δομημένη ενορχήστρωση	κάπως ελεύθερο	καθαρή αφαίρεση για δεξιότητες/λειτουργίες	δίνει την αίσθηση ότι είναι «επιχειρηματικά τακτοποιημένο» - μερικές φορές αυτό είναι κομπλιμέντο 😉
Αυτόματη Γενοποίηση	πειραματιστές πολλαπλών πρακτόρων	κάπως ελεύθερο	μοτίβα συνεργασίας μεταξύ πρακτόρων	μπορεί να υπερβάλλει· να ορίζει αυστηρούς κανόνες τερματισμού
CrewAI	οπαδοί των «ομάδων των πρακτόρων»	κάπως ελεύθερο	Οι ρόλοι + οι εργασίες + οι μεταβιβάσεις είναι εύκολο να εκφραστούν	λειτουργεί καλύτερα όταν οι εργασίες είναι ξεκάθαρες, όχι πολτώδεις
Άχυρα	αναζήτηση + αγωγοί άτομα	κάπως ελεύθερο	στερεοί αγωγοί, ανάκτηση, εξαρτήματα	λιγότερο «θέατρο πρακτόρων», περισσότερο «πρακτικό εργοστάσιο»
Δημιουργήστε το δικό σας (προσαρμοσμένος βρόχος)	μανιώδεις με τον έλεγχο (στοργικοί)	ο χρόνος σου	ελάχιστη μαγεία, μέγιστη σαφήνεια	συνήθως το καλύτερο μακροπρόθεσμα... μέχρι να τα ανακαλύψεις όλα από την αρχή 😅

Δεν υπάρχει ένας μοναδικός νικητής. Η καλύτερη επιλογή εξαρτάται από το αν η κύρια εργασία του πράκτορά σας είναι η ανάκτηση, η εκτέλεση εργαλείων, ο συντονισμός πολλαπλών πρακτόρωνή η αυτοματοποίηση της ροής εργασίας.

---

6) Πώς να φτιάξετε έναν πράκτορα τεχνητής νοημοσύνης βήμα προς βήμα (η πραγματική συνταγή) 🍳🤖

Αυτό είναι το κομμάτι που οι περισσότεροι άνθρωποι παραλείπουν και μετά αναρωτιούνται γιατί ο πράκτορας συμπεριφέρεται σαν ρακούν σε ντουλάπι.

Βήμα 1: Ορίστε την εργασία σε μία πρόταση 🎯

Παραδείγματα:

• «Σύνταξη απάντησης πελάτη χρησιμοποιώντας την πολιτική και το πλαίσιο του αιτήματος και, στη συνέχεια, ζητήστε έγκριση.»

• «Διερευνήστε μια αναφορά σφάλματος, αναπαράγετε την και προτείνετε μια διόρθωση.»

• «Μετατρέψτε τις ατελείς σημειώσεις συσκέψεων σε εργασίες, υπεύθυνους και προθεσμίες.»

Αν δεν μπορείς να το ορίσεις απλά, ούτε ο ατζέντης σου μπορεί. Δηλαδή, μπορεί, αλλά θα αυτοσχεδιάσει, και ο αυτοσχεδιασμός είναι το σημείο όπου τα budget πεθαίνουν.

Βήμα 2: Αποφασίστε το επίπεδο αυτονομίας (χαμηλό, μέτριο, πικάντικο) 🌶️

• Χαμηλή αυτονομία: προτείνει βήματα, τα ανθρώπινα κλικ «εγκρίνουν»

• Μέσο: εκτελεί εργαλεία, σχεδιάζει την έξοδο, κλιμακώνει την επεξεργασία σε περίπτωση αβεβαιότητας

• Υψηλή: εκτελείται από άκρο σε άκρο, κάνει ping σε ανθρώπους μόνο σε εξαιρέσεις

Ξεκινήστε χαμηλότερα από ό,τι θέλετε. Μπορείτε πάντα να το αυξήσετε αργότερα.

Βήμα 3: Επιλέξτε τη στρατηγική μοντέλου σας 🧠

Συνήθως επιλέγετε:

• ένα ισχυρό μοντέλο για τα πάντα (απλό)

• ένα ισχυρό μοντέλο + μικρότερο μοντέλο για φθηνά σκαλοπάτια (ταξινόμηση, δρομολόγηση)

• εξειδικευμένα μοντέλα (όραση, κώδικας, ομιλία) εάν χρειάζεται

Επίσης, αποφασίστε:

• μέγιστο αριθμό διακριτικών

• θερμοκρασία

• αν επιτρέπετε εσωτερικά μεγάλα ίχνη συλλογισμού (μπορείτε, αλλά μην εκθέτετε ακατέργαστη αλυσίδα σκέψης στους τελικούς χρήστες)

Βήμα 4: Ορίστε εργαλεία με αυστηρά σχήματα 🔩

Τα εργαλεία θα πρέπει να είναι:

• στενός

• πληκτρολογημένο

• με άδεια

• επικυρωμένα δομημένα αποτελέσματα OpenAI

Αντί για ένα εργαλείο που ονομάζεται do_anything(input: string), κάντε:

• search_kb(ερώτημα: συμβολοσειρά) -> αποτελέσματα[]

• create_ticket(τίτλος: συμβολοσειρά, σώμα: συμβολοσειρά, προτεραιότητα: απαρίθμηση) -> ticket_id

• send_email(προς: string, θέμα: string, σώμα: string) -> κατάσταση Οδηγός κλήσης συνάρτησης OpenAI

Αν δώσετε στον πράκτορα ένα αλυσοπρίονο, μην εκπλαγείτε όταν κλαδέψει έναν φράκτη αφαιρώντας και τον φράχτη.

Βήμα 5: Κατασκευάστε τον βρόχο ελεγκτή 🔁

Ελάχιστος βρόχος:

1. Ξεκινήστε με στόχο + αρχικό πλαίσιο

2. Ρωτήστε το μοντέλο: «Επόμενη ενέργεια;»

3. Εάν κλήση εργαλείου - εκτέλεση εργαλείου

4. Προσθήκη παρατήρησης

5. Ελέγξτε την κατάσταση διακοπής

6. Επανάληψη (με μέγιστα βήματα) των εγγράφων "Πράκτορες" του LangChain

Προσθέτω:

• τάιμ άουτ

• επαναλήψεις (προσοχή - οι επαναλήψεις μπορούν να επαναληφθούν) AWS "Χρονικά όρια, επαναλήψεις και υποχώρηση με jitter"

• μορφοποίηση σφάλματος εργαλείου (σαφές, δομημένο)

Βήμα 6: Προσθέστε προσεκτικά τη μνήμη 🗃️

Βραχυπρόθεσμα: να διατηρείτε μια συμπαγή «σύνοψη κατάστασης» ενημερωμένη σε κάθε βήμα. LangChain «Επισκόπηση μνήμης»
Μακροπρόθεσμα: να αποθηκεύετε διαρκή δεδομένα (προτιμήσεις χρήστη, κανόνες οργανισμού, σταθερά έγγραφα).

Κανόνας εμπειρικής εφαρμογής:

• αν αλλάζει συχνά - διατηρήστε το βραχυπρόθεσμο

• αν είναι σταθερό - φυλάξτε το μακροπρόθεσμα

• αν είναι ευαίσθητο - αποθηκεύστε το ελάχιστα (ή καθόλου)

Βήμα 7: Προσθέστε επικύρωση και ένα πέρασμα «κριτικού» 🧪

Ένα φθηνό, πρακτικό σχέδιο:

• ο πράκτορας παράγει αποτέλεσμα

• Ο επικυρωτής ελέγχει τη δομή και τους περιορισμούς

• προαιρετικές αξιολογήσεις μοντέλων κριτικών για ελλείποντα βήματα ή παραβιάσεις πολιτικής NIST AI RMF 1.0

Δεν είναι τέλειο, αλλά πιάνει μια σοκαριστική ποσότητα ανοησιών.

Βήμα 8: Καταγράψτε όλα όσα θα μετανιώσετε που δεν καταγράψατε 📜

Κούτσουρο:

• κλήσεις εργαλείων + είσοδοι + έξοδοι

• αποφάσεις που ελήφθησαν

• λάθη

• τελικά αποτελέσματα

• διακριτικά και καθυστέρηση Εκμαγείο παρατηρησιμότητας OpenTelemetry

Μέλλον - θα σε ευγνωμονείς. Παρόν - θα ξεχάσεις. Έτσι είναι η ζωή 😵💫

---

7) Κλήση εργαλείων που δεν σου ραγίζει την ψυχή 🧰😵

Η κλήση εργαλείων είναι το σημείο όπου το "Πώς να δημιουργήσετε έναν πράκτορα τεχνητής νοημοσύνης" γίνεται πραγματική μηχανική λογισμικού.

Κάντε τα εργαλεία αξιόπιστα (το να είναι αξιόπιστο είναι καλό)

Αξιόπιστα εργαλεία είναι:

• ντετερμινιστικός

• περιορισμένο πεδίο εφαρμογής

• εύκολο στη δοκιμή

• Ασφαλής επανεκτέλεση του Stripe "Idempotent requests"

Προσθέστε προστατευτικά κιγκλιδώματα στο επίπεδο εργαλείων, όχι μόνο προτροπές

Οι προτροπές είναι ευγενικές προτάσεις. Η επικύρωση εργαλείων είναι μια κλειδωμένη πόρτα. Δομημένα Έξοδοι OpenAI

Κάνω:

• λίστες επιτρεπόμενων (ποια εργαλεία μπορούν να εκτελεστούν)

• επικύρωση εισόδου

• όρια τιμών OpenAI Οδηγός ορίων τιμών

• έλεγχοι δικαιωμάτων ανά χρήστη/οργανισμό

• «Λειτουργία ξηρής λειτουργίας» για επικίνδυνες ενέργειες

Σχεδιασμός για μερική αστοχία

Τα εργαλεία αποτυγχάνουν. Τα δίκτυα παρουσιάζουν προβλήματα. Η εξουσιοδότηση λήγει. Ένας εκπρόσωπος πρέπει:

• ερμηνεύω σφάλματα

• Επανάληψη με οπισθοδρόμηση όταν είναι απαραίτητο Στρατηγική επανάληψης Google Cloud (οπισθοδρόμηση + τρέμουλο)

• επιλέξτε εναλλακτικά εργαλεία

• κλιμακώνεται όταν κολλάει

Ένα ήσυχα αποτελεσματικό κόλπο: επιστροφή δομημένων σφαλμάτων όπως:

• τύπος: σφάλμα_εξουσιοδότησης

• τύπος: δεν_βρέθηκε

• type: rate_limited
  Έτσι, το μοντέλο μπορεί να ανταποκριθεί έξυπνα αντί να πανικοβληθεί.

---

8) Μνήμη που σε βοηθάει αντί να σε στοιχειώνει 👻🗂️

Η μνήμη είναι ισχυρή, αλλά μπορεί επίσης να γίνει ένα συρτάρι άχρηστων αντικειμένων.

Βραχυπρόθεσμη μνήμη: διατηρήστε την συμπαγή

Χρήση:

• τελευταία N βήματα

• μια συνοπτική παρουσίαση που εκτελείται (ενημερώνεται σε κάθε βρόχο)

• τρέχον σχέδιο

• τρέχοντες περιορισμοί (προϋπολογισμός, χρόνος, πολιτικές)

Αν τα βάλουμε όλα στο σωστό πλαίσιο, προκύπτει το εξής:

• υψηλότερο κόστος

• πιο αργή καθυστέρηση

• περισσότερη σύγχυση (ναι, ακόμα και τότε)

Μακροπρόθεσμη μνήμη: ανάκτηση αντί για «γέμισμα»

Η περισσότερη «μακροπρόθεσμη μνήμη» μοιάζει περισσότερο με:

• ενσωματώσεις

• κατάστημα διανυσμάτων

• Επαυξημένης γενιάς ανάκτησης (RAG) χαρτί RAG

Ο πράκτορας δεν απομνημονεύει. Ανακτά τα πιο σχετικά αποσπάσματα κατά τον χρόνο εκτέλεσης. LlamaIndex “Εισαγωγή στο RAG”

Πρακτικοί κανόνες μνήμης

• Αποθήκευση «προτιμήσεων» ως ρητά στοιχεία: «Στον χρήστη αρέσουν οι περιλήψεις με κουκκίδες και μισεί τα emoji» (χαχα, όχι εδώ όμως 😄)

• Αποθηκεύστε «αποφάσεις» με χρονικές σημάνσεις ή εκδόσεις (διαφορετικά συσσωρεύονται αντιφάσεις)

• Ποτέ μην αποθηκεύεις μυστικά εκτός αν πραγματικά χρειάζεται

Και ιδού η ατελής μεταφορά μου: η μνήμη είναι σαν ψυγείο. Αν δεν την καθαρίσεις ποτέ, τελικά το σάντουιτς σου θα έχει γεύση κρεμμυδιού και τύψεων.

---

9) Μοτίβα σχεδιασμού (από απλά έως φανταχτερά) 🧭✨

Ο σχεδιασμός είναι απλώς ελεγχόμενη αποσύνθεση. Μην το κάνετε μυστικιστικό.

Πρότυπο Α: Σχεδιαστής λίστας ελέγχου ✅

• Το μοντέλο εμφανίζει μια λίστα βημάτων

• Εκτελεί βήμα προς βήμα

• Ενημερώσεις κατάστασης λίστας ελέγχου

Ιδανικό για ενσωμάτωση. Απλό, δοκιμαστικό.

Μοτίβο Β: Βρόχος ReAct (αιτιολογία + πράξη) 🧠→🧰

• το μοντέλο αποφασίζει την επόμενη κλήση εργαλείου

• παρατηρεί την έξοδο

• επαναλαμβάνει την εργασία ReAct

Αυτή είναι η κλασική αίσθηση του πράκτορα.

Μοτίβο Γ: Επόπτης-εργαζόμενος 👥

• ο επόπτης αναλύει τον στόχο σε εργασίες

• οι εργαζόμενοι εκτελούν εξειδικευμένες εργασίες

• Ο επόπτης συγχωνεύει αποτελέσματα Microsoft AutoGen (πλαίσιο πολλαπλών πρακτόρων)

Αυτό είναι πολύτιμο όταν οι εργασίες είναι παραλληλοποιήσιμες ή όταν θέλετε διαφορετικούς «ρόλους» όπως:

• ερευνητής

• κωδικοποιητής

• συντάκτης

• Έλεγχος διασφάλισης ποιότητας

Μοτίβο Δ: Σχεδιασμός και εκτέλεση με επανασχεδιασμό 🔄

• δημιουργία σχεδίου

• εκτελώ

• αν τα αποτελέσματα των εργαλείων αλλάξουν την πραγματικότητα, επανασχεδιάστε

Αυτό εμποδίζει τον πράκτορα να ακολουθεί πεισματικά ένα κακό σχέδιο. Και οι άνθρωποι το κάνουν αυτό, εκτός αν είναι κουρασμένοι, οπότε και αυτοί ακολουθούν κακά σχέδια.

---

10) Ασφάλεια, αξιοπιστία και αποφυγή απόλυσης 🔐😅

Αν ο εκπρόσωπός σας μπορεί να αναλάβει δράση, χρειάζεστε σχεδιασμό ασφαλείας. Δεν είναι «καλό να υπάρχει». Χρειάζεστε. NIST AI RMF 1.0

Αυστηρά όρια

• μέγιστα βήματα ανά τρέξιμο

• μέγιστες κλήσεις εργαλείου ανά λεπτό

• μέγιστη δαπάνη ανά συνεδρία (προϋπολογισμός διακριτικών)

• περιορισμένα εργαλεία πίσω από την έγκριση

Διαχείριση δεδομένων

• επεξεργασία ευαίσθητων εισροών πριν από την καταγραφή

• ξεχωριστά περιβάλλοντα (προγραμματιστής vs παραγωγή)

• δικαιώματα εργαλείου με τα λιγότερα δικαιώματα

Περιορισμοί συμπεριφοράς

• αναγκάστε τον πράκτορα να παραθέσει αποσπάσματα εσωτερικών αποδεικτικών στοιχείων (όχι εξωτερικούς συνδέσμους, μόνο εσωτερικές αναφορές)

• απαιτούν σημαίες αβεβαιότητας όταν η εμπιστοσύνη είναι χαμηλή

• απαιτείται «να υποβληθεί διευκρινιστική ερώτηση» εάν τα δεδομένα εισόδου είναι ασαφή

Ένας αξιόπιστος πράκτορας δεν είναι και ο πιο σίγουρος. Είναι αυτός που ξέρει πότε μαντεύει... και το λέει.

---

11) Δοκιμές και αξιολόγηση (το κομμάτι που όλοι αποφεύγουν) 🧪📏

Δεν μπορείς να βελτιώσεις αυτό που δεν μπορείς να μετρήσεις. Ναι, αυτή η ατάκα είναι αστεία, αλλά είναι ενοχλητικά αληθινή.

Δημιουργήστε ένα σύνολο σεναρίων

Δημιουργήστε 30-100 δοκιμαστικές περιπτώσεις:

• χαρούμενα μονοπάτια

• άκρες θηκών

• Περιπτώσεις «βλάβης εργαλείου»

• διφορούμενα αιτήματα

• αντιφατικές προτροπές (προσπάθειες άμεσης ένεσης) OWASP Κορυφαία 10 για εφαρμογές LLM OWASP LLM01 Προτροπή ένεσης

Αποτελέσματα βαθμολογίας

Χρησιμοποιήστε μετρήσεις όπως:

• ποσοστό επιτυχίας εργασιών

• χρόνος ολοκλήρωσης

• ποσοστό αποκατάστασης σφάλματος εργαλείου

• ποσοστό ψευδαισθήσεων (ισχυρισμοί χωρίς αποδεικτικά στοιχεία)

• ποσοστό ανθρώπινης έγκρισης (εάν βρίσκεται σε λειτουργία επίβλεψης)

Δοκιμές παλινδρόμησης για προτροπές και εργαλεία

Κάθε φορά που αλλάζετε:

• σχήμα εργαλείου

• οδηγίες συστήματος

• λογική ανάκτησης

• μορφή μνήμης
  Εκτελέστε ξανά τη σουίτα.

Οι πράκτορες είναι ευαίσθητα ζώα. Όπως τα φυτά εσωτερικού χώρου, αλλά πιο ακριβά.

---

12) Μοτίβα ανάπτυξης που δεν εξαντλούν τον προϋπολογισμό σας 💸🔥

Ξεκινήστε με μία μόνο υπηρεσία

• API ελεγκτή παράγοντα

• υπηρεσίες εργαλείων πίσω από αυτό

• καταγραφή + παρακολούθηση Εγχειρίδιο παρατηρησιμότητας OpenTelemetry

Προσθέστε νωρίς ελέγχους κόστους

• αποτελέσματα ανάκτησης προσωρινής αποθήκευσης

• συμπίεση της κατάστασης συνομιλίας με συνόψεις

• χρησιμοποιώντας μικρότερα μοντέλα για δρομολόγηση και εξαγωγή

• περιορίζοντας την «λειτουργία βαθιάς σκέψης» στα πιο δύσκολα βήματα

Κοινή επιλογή αρχιτεκτονικής

• ελεγκτής χωρίς κατάσταση + εξωτερικός χώρος αποθήκευσης κατάστασης (DB/redis)

• Οι κλήσεις εργαλείων είναι πανομοιότυπες όπου είναι δυνατόν. Stripe «Αιτήματα πανομοιότυπων»

• ουρά για μεγάλες εργασίες (ώστε να μην κρατάτε ανοιχτό ένα αίτημα ιστού για πάντα)

Επίσης: φτιάξτε ένα "kill switch". Δεν θα το χρειαστείτε μέχρι να το χρειαστείτε πραγματικά 😬

---

13) Τελικές σημειώσεις - η σύντομη εκδοχή του Πώς να Δημιουργήσετε έναν Πράκτορα Τεχνητής Νοημοσύνης 🎁🤖

Αν δεν θυμάστε τίποτα άλλο, θυμηθείτε αυτό:

• Το πώς να δημιουργήσετε έναν πράκτορα τεχνητής νοημοσύνης αφορά κυρίως την κατασκευή ενός ασφαλούς βρόχου γύρω από ένα μοντέλο. Έγγραφα LangChain “Agents”

• Ξεκινήστε με έναν σαφή στόχο, χαμηλή αυτονομία και αυστηρά εργαλεία. Δομημένα Έξοδοι OpenAI

• Προσθήκη μνήμης μέσω ανάκτησης, όχι ατελείωτης γέμισμα με συμφραζόμενα. Χαρτί RAG

• Ο προγραμματισμός μπορεί να είναι απλός - οι λίστες ελέγχου και ο επανασχεδιασμός μπορούν να σας βοηθήσουν πολύ.

• Η καταγραφή και οι δοκιμές μετατρέπουν το χάος των πρακτόρων σε κάτι που μπορείτε να μεταφέρετε. Εγχειρίδιο παρατηρησιμότητας OpenTelemetry

• Τα προστατευτικά κιγκλιδώματα ανήκουν στον κώδικα, όχι μόνο στις προτροπές. Οι 10 κορυφαίες εφαρμογές OWASP για LLM

Ένας πράκτορας δεν είναι μαγικός. Είναι ένα σύστημα που παίρνει καλές αποφάσεις αρκετά συχνά ώστε να είναι πολύτιμο... και παραδέχεται την ήττα πριν αυτή προκαλέσει ζημιά. Κατά κάποιο τρόπο, σιωπηλά παρήγορο 😌

Και ναι, αν το φτιάξεις σωστά, είναι σαν να προσλαμβάνεις έναν μικροσκοπικό ψηφιακό ασκούμενο που δεν κοιμάται ποτέ, περιστασιακά πανικοβάλλεται και λατρεύει τη γραφειοκρατία. Ουσιαστικά, λοιπόν, έναν ασκούμενο.

Παράδειγμα από τον πραγματικό κόσμο: Δημιουργία ενός παράγοντα τεχνητής νοημοσύνης διαλογής υποστήριξης 🎫🤖

Σενάριο

Φανταστείτε μια μικρή ομάδα SaaS να λαμβάνει 120-180 αιτήματα υποστήριξης την εβδομάδα. Τα περισσότερα αιτήματα δεν είναι περίπλοκα, αλλά απαιτούν χρόνο: επαναφορά κωδικού πρόσβασης, ερωτήσεις σχετικά με τη χρέωση, αναφορές σφαλμάτων, αιτήματα για λειτουργίες και μηνύματα τύπου "είναι αυτή η συμπεριφορά αναμενόμενη;".

Ένα απλό chatbot μπορεί να συντάξει απαντήσεις, αλλά δεν μπορεί να ελέγξει αξιόπιστα την κατάσταση του λογαριασμού, να αναζητήσει στη βάση γνώσεων, να ταξινομήσει την επείγουσα ανάγκη ή να αποφασίσει πότε πρέπει να παρέμβει ένας άνθρωπος. Εδώ είναι που έχει νόημα ένας εκπρόσωπος.

Ο στόχος δεν είναι η πλήρης αντικατάσταση της υποστήριξης. Ο στόχος είναι η δημιουργία ενός παράγοντα χαμηλής αυτονομίας που διαβάζει ένα νέο αίτημα, συλλέγει πληροφορίες, συντάσσει μια απάντηση και δρομολογεί το αίτημα στη σωστή ουρά. Ένας άνθρωπος εξακολουθεί να εγκρίνει οτιδήποτε απευθύνεται στον πελάτη.

Τι χρειάζεται ο βοηθός

Για να εργαστεί με ασφάλεια, ο πράκτορας χρειάζεται ένα μικρό, ελεγχόμενο σύνολο εισόδων και εργαλείων:

• Το εισερχόμενο κείμενο εισιτηρίου

• Τύπος προγράμματος πελάτη, ηλικία λογαριασμού και πρόσφατη κατάσταση χρέωσης

• Πρόσφατο αρχείο καταγραφής αλλαγών προϊόντων ή γνωστά περιστατικά

• Άρθρα εσωτερικού κέντρου βοήθειας

• Ένα εργαλείο ενημέρωσης αιτημάτων με περιορισμένα πεδία

• Ένα εργαλείο απάντησης σε πρόχειρο, όχι ένα εργαλείο αποστολής email

• Μια σαφής πολιτική κλιμάκωσης

Η λίστα εργαλείων θα πρέπει να παραμένει σκόπιμα περιορισμένη:

• search_help_centre(ερώτημα)

• get_customer_status(customer_id)

• check_known_incidents(περιοχή_προϊόντος)

• update_ticket_category(ticket_id, κατηγορία, προτεραιότητα)

• draft_reply(ticket_id, reply_text)

• escalate_to_human(ticket_id, λόγος)

Παρατηρήστε τι λείπει: δεν υπάρχει εργαλείο «επιστροφής χρημάτων στον πελάτη», «κλεισίματος λογαριασμού» ή «αποστολής τελικής απάντησης». Αυτές οι ενέργειες είναι πολύ επικίνδυνες για μια πρώτη έκδοση.

Παράδειγμα οδηγιών

Είστε ένας εκπρόσωπος υποστήριξης διαλογής για ένα προϊόν SaaS.

Η δουλειά σας είναι να ταξινομήσετε τα εισερχόμενα αιτήματα, να συγκεντρώσετε μόνο το απαραίτητο πλαίσιο, να συντάξετε μια προτεινόμενη απάντηση και να αποφασίσετε εάν το αίτημα πρέπει να κλιμακωθεί.

Κανόνες:

Μην στέλνετε απαντήσεις απευθείας στους πελάτες.

Χρησιμοποιήστε το κέντρο βοήθειας πριν απαντήσετε σε ερωτήσεις σχετικά με το προϊόν.

Ελέγξτε την κατάσταση του πελάτη πριν απαντήσετε σε ερωτήσεις σχετικά με τη χρέωση, το πρόγραμμα ή την πρόσβαση.

Εάν ο πελάτης αναφέρει νομικές απειλές, απώλεια δεδομένων, προβλήματα ασφαλείας, αποτυχία πληρωμής, ακύρωση λογαριασμού ή θυμωμένη γλώσσα, κλιμακώστε το αίτημά σας σε έναν άνθρωπο.

Εάν η απάντηση δεν υποστηρίζεται από το ανακτημένο περιεχόμενο του κέντρου βοήθειας ή τα δεδομένα λογαριασμού, πείτε τι λείπει και προωθήστε την απάντηση.

Σταματήστε μετά από το πολύ 6 κλήσεις εργαλείου.

Ένα αίτημα θεωρείται «ολοκληρωμένο» μόνο όταν έχει κατηγορία, προτεραιότητα, σύνοψη αποδεικτικών στοιχείων, προσχέδιο απάντησης και είτε «απαιτείται ανθρώπινη έγκριση» είτε «έχει κλιμακωθεί».

Πώς να το δοκιμάσετε

Ξεκινήστε με 30 δοκιμαστικά εισιτήρια πριν το συνδέσετε με ζωντανούς χρήστες:

• 10 κανονικά αιτήματα, όπως επαναφορά κωδικού πρόσβασης, όρια προγράμματος και βασικές ερωτήσεις τύπου "πώς μπορώ;"

• 5 εισιτήρια χρέωσης

• 5 αναφορές σφαλμάτων

• 5 ασαφή εισιτήρια με ελλείπουσες πληροφορίες

• 5 επικίνδυνα εισιτήρια, όπως ανησυχίες για την ασφάλεια, αιτήματα επιστροφής χρημάτων και θυμωμένα παράπονα

Για κάθε εισιτήριο, βαθμολογήστε:

• Επέλεξε τη σωστή κατηγορία;

• Χρησιμοποίησε το σωστό εργαλείο πριν απαντήσει;

• Αποφεύχθηκαν οι μη υποστηριζόμενες αξιώσεις;

• Μήπως κλιμάκωσε τα επικίνδυνα εισιτήρια;

• Χρειαζόταν το προσχέδιο εκτεταμένη επεξεργασία;

Ένα απλό υπολογιστικό φύλλο επιτυχίας/αποτυχίας είναι αρκετό στην αρχή. Μην υπεραναλύετε το σύστημα αξιολόγησης πριν ξέρετε εάν ο πράκτορας προσφέρει αξία.

Αποτέλεσμα

Ενδεικτικό αποτέλεσμα: Με βάση τον χρονισμό 30 δειγμάτων εισιτηρίων πριν και μετά τη χρήση αυτής της ροής εργασίας, ένας υποψήφιος υποστήριξης θα μπορούσε να μετρήσει τα εξής:

• Ο μέσος χρόνος πρώτης διαλογής μειώθηκε από 6 λεπτά ανά εισιτήριο σε 90 δευτερόλεπτα

• 30 εισιτήρια αξιολογήθηκαν σε 45 λεπτά αντί για 3 ώρες

• 27 από τα 30 εισιτήρια τοποθετήθηκαν στη σωστή κατηγορία

• 5 από τα 5 επικίνδυνα εισιτήρια κλιμακώθηκαν σωστά

• 0 απαντήσεις πελατών στάλθηκαν χωρίς ανθρώπινη έγκριση

Αυτοί οι αριθμοί αποτελούν ένα παράδειγμα εκτίμησης, όχι ένα αποδεδειγμένο σημείο αναφοράς. Η μέτρηση είναι εύκολο να επαναληφθεί: χρονομετρήστε την ίδια παρτίδα δοκιμαστικών εισιτηρίων χειροκίνητα, στη συνέχεια εκτελέστε τα μέσω του πράκτορα και συγκρίνετε την ακρίβεια της κατηγορίας, την ακρίβεια κλιμάκωσης και τον χρόνο επεξεργασίας.

Τι μπορεί να πάει στραβά

Ο πράκτορας μπορεί να αποτύχει με πολύ συνηθισμένους τρόπους.

Μπορεί να χαρακτηρίσει έναν απογοητευμένο αλλά απλό πελάτη ως «επείγον» επειδή η διατύπωση ακούγεται θυμωμένη. Μπορεί να συντάξει μια σίγουρη απάντηση από ένα ξεπερασμένο άρθρο βοήθειας. Μπορεί να συνεχίσει να ψάχνει ενώ η σωστή κίνηση είναι να κλιμακώσει την κατάσταση. Μπορεί να αποκαλύψει πάρα πολλές λεπτομέρειες λογαριασμού σε ένα προσχέδιο απάντησης.

Η λύση δεν είναι η «γράψε μια καλύτερη προτροπή» και η ελπίδα. Προσθήκη αυστηρών ορίων:

• Κλιμάκωση όταν εμφανίζεται γλώσσα χρέωσης, ασφαλείας, νομικής φύσεως ή ακύρωσης

• Απαιτούνται παραπομπές από εσωτερικά άρθρα βοήθειας στην περίληψη των αποδεικτικών στοιχείων

• Διατηρήστε την «αποστολή απάντησης» πίσω από την ανθρώπινη έγκριση

• Καταγράψτε κάθε κλήση εργαλείου και το τελικό προσχέδιο

• Επαναλάβετε την εκτέλεση της σουίτας δοκιμών των 30 εισιτηρίων μετά από κάθε αλλαγή προτροπής, εργαλείου ή πολιτικής

Πρακτικό πακέτο

Ένας πολύτιμος πράκτορας δεν χρειάζεται δραματική αυτονομία. Σε αυτό το παράδειγμα, η αξία προέρχεται από έναν ελεγχόμενο βρόχο: διαβάστε το αίτημα, ανακτήστε το σωστό πλαίσιο, ταξινομήστε το, συντάξτε μια απάντηση και σταματήστε για έλεγχο. Αυτό είναι πολύ πιο εύκολο να το εμπιστευτείτε, να το δοκιμάσετε και να το βελτιώσετε από έναν πράκτορα που προσπαθεί να «χειριστεί την υποστήριξη» με μια τεράστια προτροπή.

---

Συχνές ερωτήσεις

Τι είναι ένας πράκτορας Τεχνητής Νοημοσύνης, με απλά λόγια;

Ένας πράκτορας Τεχνητής Νοημοσύνης είναι ουσιαστικά ένας βρόχος που επαναλαμβάνεται: λαμβάνει δεδομένα, αποφασίζει για το επόμενο βήμα, χρησιμοποιεί ένα εργαλείο, διαβάζει το αποτέλεσμα και επαναλαμβάνει μέχρι να ολοκληρωθεί. Το «πρακτικό» κομμάτι προέρχεται από την δράση και την παρατήρηση, όχι απλώς από την συνομιλία. Πολλοί πράκτορες είναι απλώς έξυπνοι αυτοματισμοί με πρόσβαση σε εργαλεία, ενώ άλλοι συμπεριφέρονται περισσότερο σαν ένας νεότερος χειριστής που μπορεί να ανακάμψει από σφάλματα.

Πότε πρέπει να δημιουργήσω έναν πράκτορα AI αντί να χρησιμοποιώ απλώς μια προτροπή;

Δημιουργήστε έναν agent όταν η εργασία είναι πολλαπλών βημάτων, οι αλλαγές βασίζονται σε ενδιάμεσα αποτελέσματα και χρειάζονται αξιόπιστη χρήση εργαλείων (API, βάσεις δεδομένων, έκδοση εισιτηρίων, εκτέλεση κώδικα). Οι agent είναι επίσης χρήσιμοι όταν θέλετε επαναλήψιμα αποτελέσματα με προστατευτικά κιγκλιδώματα και έναν τρόπο ελέγχου "ολοκληρώθηκε". Εάν μια απλή άμεση απόκριση λειτουργεί, ένας agent συνήθως απαιτεί περιττή επιβάρυνση και επιπλέον λειτουργίες αστοχίας.

Πώς μπορώ να δημιουργήσω έναν πράκτορα τεχνητής νοημοσύνης που δεν κολλάει σε βρόχους;

Χρησιμοποιήστε συνθήκες σκληρής διακοπής: μέγιστα βήματα, μέγιστες κλήσεις εργαλείων και σαφείς ελέγχους ολοκλήρωσης. Προσθέστε δομημένα σχήματα εργαλείων, χρονικά όρια και επαναλήψεις που δεν θα επαναλαμβάνονται για πάντα. Καταγράψτε τις αποφάσεις και τα αποτελέσματα των εργαλείων, ώστε να μπορείτε να δείτε πού εκτροχιάζονται. Μια κοινή δικλείδα ασφαλείας είναι η κλιμάκωση: εάν ο πράκτορας είναι αβέβαιος ή επαναλαμβάνει σφάλματα, θα πρέπει να ζητήσει βοήθεια αντί να αυτοσχεδιάζει.

Ποια είναι η ελάχιστη αρχιτεκτονική για το Πώς να Δημιουργήσετε έναν Πράκτορα Τεχνητής Νοημοσύνης;

Κατ' ελάχιστον, χρειάζεστε έναν βρόχο ελεγκτή που τροφοδοτεί το μοντέλο με έναν στόχο και ένα πλαίσιο, ζητά την επόμενη ενέργεια, εκτελεί ένα εργαλείο εάν ζητηθεί, προσθέτει την παρατήρηση και επαναλαμβάνει. Χρειάζεστε επίσης εργαλεία με αυστηρά σχήματα εισόδου/εξόδου και έλεγχο "ολοκληρωμένου". Ακόμα και ένας βρόχος που μπορεί να κάνει ο καθένας μόνος του μπορεί να λειτουργήσει καλά εάν διατηρείτε την κατάσταση καθαρή και επιβάλλετε όρια βημάτων.

Πώς πρέπει να σχεδιάσω την κλήση εργαλείων ώστε να είναι αξιόπιστη στην παραγωγή;

Διατηρήστε τα εργαλεία περιορισμένα, πληκτρολογημένα, με δικαιώματα και επικυρωμένα — αποφύγετε ένα γενικό εργαλείο "do_anything". Προτιμήστε αυστηρά σχήματα (όπως δομημένες εξόδους/κλήσεις συναρτήσεων) ώστε ο πράκτορας να μην μπορεί να κάνει χειροκίνητες αλλαγές στις εισόδους. Προσθέστε λίστες επιτρεπόμενων, όρια ρυθμού και ελέγχους δικαιωμάτων χρήστη/οργανισμού στο επίπεδο εργαλείων. Σχεδιάστε τα εργαλεία έτσι ώστε να είναι ασφαλή για επανεκτέλεση όταν είναι δυνατόν, χρησιμοποιώντας μοτίβα ταυτοδυναμίας.

Ποιος είναι ο καλύτερος τρόπος για να προσθέσω μνήμη χωρίς να επιδεινώσω την κατάσταση του πράκτορα;

Αντιμετωπίστε τη μνήμη ως δύο μέρη: βραχυπρόθεσμη κατάσταση εκτέλεσης (πρόσφατα βήματα, τρέχον σχέδιο, περιορισμοί) και μακροπρόθεσμη ανάκτηση (προτιμήσεις, σταθεροί κανόνες, σχετικά έγγραφα). Διατηρήστε τη βραχυπρόθεσμη συμπαγή κατάσταση με συνοπτικές εκτελέσεις και όχι πλήρεις μεταγραφές. Για τη μακροπρόθεσμη μνήμη, η ανάκτηση (ενσωματώσεις + αποθήκευση διανυσμάτων/μοτίβα RAG) συνήθως υπερτερεί του «χώματος» των πάντων στο πλαίσιο και της σύγχυσης του μοντέλου.

Ποιο πρότυπο σχεδιασμού πρέπει να χρησιμοποιήσω: λίστα ελέγχου, ReAct ή επόπτη-εργαζόμενο;

Ένας σχεδιαστής λίστας ελέγχου είναι εξαιρετικός όταν οι εργασίες είναι προβλέψιμες και θέλετε κάτι εύκολο στη δοκιμή. Οι βρόχοι τύπου ReAct ξεχωρίζουν όταν τα αποτελέσματα των εργαλείων αλλάζουν αυτό που κάνετε στη συνέχεια. Τα μοτίβα επόπτη-εργαζομένου (όπως ο διαχωρισμός ρόλων τύπου AutoGen) βοηθούν όταν οι εργασίες μπορούν να παραλληλιστούν ή να επωφεληθούν από διακριτούς ρόλους (ερευνητής, κωδικοποιητής, υπεύθυνος διασφάλισης ποιότητας). Ο σχεδιασμός και η εκτέλεση με επανασχεδιασμό είναι μια πρακτική μέση λύση για την αποφυγή επίμονων κακών σχεδίων.

Πώς μπορώ να κάνω έναν πράκτορα ασφαλή αν μπορεί να αναλάβει πραγματικές δράσεις;

Χρησιμοποιήστε δικαιώματα με τα λιγότερα δικαιώματα και περιορίστε τα επικίνδυνα εργαλεία πίσω από τις λειτουργίες έγκρισης ή "dry-run". Προσθέστε προϋπολογισμούς και όρια: μέγιστα βήματα, μέγιστες δαπάνες και όρια κλήσεων εργαλείων ανά λεπτό. Διαγράψτε τα ευαίσθητα δεδομένα πριν από την καταγραφή και διαχωρίστε τα περιβάλλοντα ανάπτυξης από τα περιβάλλοντα παραγωγής. Απαιτήστε σημαίες αβεβαιότητας ή διευκρινιστικές ερωτήσεις όταν τα δεδομένα εισόδου είναι ασαφή, αντί να αφήσετε την εμπιστοσύνη να αντικαταστήσει τα αποδεικτικά στοιχεία.

Πώς μπορώ να δοκιμάσω και να αξιολογήσω έναν πράκτορα Τεχνητής Νοημοσύνης, ώστε να βελτιωθεί με την πάροδο του χρόνου;

Δημιουργήστε μια σουίτα σεναρίων με επιτυχημένες διαδρομές, ακραίες περιπτώσεις, αποτυχίες εργαλείων, ασαφή αιτήματα και προσπάθειες εισαγωγής προτροπών (τύπου OWASP). Βαθμολογήστε αποτελέσματα όπως η επιτυχία της εργασίας, ο χρόνος ολοκλήρωσης, η ανάκτηση από σφάλματα εργαλείων και οι ισχυρισμοί χωρίς αποδεικτικά στοιχεία. Κάθε φορά που αλλάζετε σχήματα εργαλείων, προτροπές, ανάκτηση ή μορφοποίηση μνήμης, εκτελέστε ξανά τη σουίτα. Εάν δεν μπορείτε να τη δοκιμάσετε, δεν μπορείτε να την παραδώσετε αξιόπιστα.

Πώς μπορώ να αναπτύξω έναν agent χωρίς να αυξήσω την καθυστέρηση και το κόστος;

Ένα συνηθισμένο μοτίβο είναι ένας ελεγκτής χωρίς κατάσταση με εξωτερικό χώρο αποθήκευσης καταστάσεων (DB/Redis), υπηρεσίες εργαλείων πίσω από αυτόν και ισχυρή καταγραφή/παρακολούθηση (συχνά OpenTelemetry). Ελέγξτε το κόστος με προσωρινή αποθήκευση ανάκτησης, συμπαγείς συνοπτικές περιλήψεις κατάστασης, μικρότερα μοντέλα για δρομολόγηση/εξαγωγή και περιορισμό της «βαθιάς σκέψης» στα πιο δύσκολα βήματα. Χρησιμοποιήστε ουρές για μεγάλες εργασίες, ώστε να μην κρατάτε ανοιχτά αιτήματα ιστού. Να συμπεριλαμβάνετε πάντα έναν διακόπτη kill.

Αναφορές

1. Εθνικό Ινστιτούτο Προτύπων και Τεχνολογίας (NIST) - NIST AI RMF 1.0 (αξιοπιστία και διαφάνεια) - nvlpubs.nist.gov

2. OpenAI - Δομημένα Έξοδοι - platform.openai.com

3. OpenAI - Οδηγός κλήσης συναρτήσεων - platform.openai.com

4. OpenAI - Οδηγός ορίων τιμών - platform.openai.com

5. OpenAI - Εκτελεί το API - platform.openai.com

6. OpenAI - Κλήση συναρτήσεων βοηθών - platform.openai.com

7. LangChain - Έγγραφα πρακτόρων (JavaScript) - docs.langchain.com

8. LangChain - Εργαλεία docs (Python) - docs.langchain.com

9. LangChain - Επισκόπηση μνήμης - docs.langchain.com

10. arXiv - Εργασία ReAct (αιτιολογία + πράξη) - arxiv.org

11. arXiv - Έγγραφο RAG - arxiv.org

12. Βιβλιοθήκη Δημιουργών Amazon Web Services (AWS) - Χρονικά όρια, επαναλήψεις και υποχώρηση με jitter - aws.amazon.com

13. OpenTelemetry - Εγχειρίδιο Παρατηρησιμότητας - opentelemetry.io

14. Stripe - Αιτήματα Idempotent - docs.stripe.com

15. Google Cloud - Στρατηγική επανάληψης (οπισθοδρόμηση + jitter) - docs.cloud.google.com

16. OWASP - Κορυφαίες 10 για Εφαρμογές Μοντέλων Μεγάλων Γλωσσών - owasp.org

17. OWASP - LLM01 Άμεση Έγχυση - genai.owasp.org

18. LlamaIndex - Εισαγωγή στο RAG - developers.llamaindex.ai

19. Microsoft - Σημασιολογικός Πυρήνας - learn.microsoft.com

20. Microsoft AutoGen - Πλαίσιο πολλαπλών πρακτόρων (τεκμηρίωση) - microsoft.github.io

21. CrewAI - Έννοιες πρακτόρων - docs.crewai.com

22. Haystack (deepset) - Τεκμηρίωση για τα Retrievers - docs.haystack.deepset.ai

Βρείτε την τελευταία λέξη της Τεχνητής Νοημοσύνης στο επίσημο κατάστημα βοηθών τεχνητής νοημοσύνης

Σχετικά με εμάς