Жасанды интеллект агентін қалай құруға болады

Жасанды интеллект агентін қалай құруға болады

Қысқа жауап: Іс жүзінде жұмыс істейтін жасанды интеллект агентін құру үшін оны басқарылатын цикл ретінде қарастырыңыз: енгізуді қабылдаңыз, келесі әрекетті шешіңіз, тар ауқымды құралды шақырыңыз, нәтижені бақылаңыз және анық «орындалды» тексеруден өткенше қайталаңыз. Тапсырма көп сатылы және құралмен басқарылған кезде ол өз орнын алады; егер бір ғана шақыру оны шешсе, агентті өткізіп жіберіңіз. Құралдар істен шыққанда немесе енгізулер түсініксіз болғанда, агент циклдің орнына күшейетіндей етіп, қатаң құрал схемаларын, қадам шектеулерін, журнал жүргізуді және валидатор/сыншыны қосыңыз.

Негізгі қорытындылар:

Контроллер циклі : енгізуді енгізу→әрекет ету→айқын тоқтату шарттарымен және максималды қадамдармен қайталауды бақылау.

Құралдарды жобалау : «Кез келген нәрсені істеу» хаосын болдырмау үшін құралдарды тар, терілген, рұқсат етілген және тексерілген күйде ұстаңыз.

Жад гигиенасы : Қысқа мерзімді ықшам күйді және ұзақ мерзімді қалпына келтіруді пайдаланыңыз; толық транскрипцияларды жіберіп алмаңыз.

Дұрыс пайдаланбауға төзімділік : Тәуекелді әрекеттер үшін рұқсат етілген тізімдерді, тарифтік шектеулерді, идемпотенттілікті және «құрғақ жұмысты» қосыңыз.

Тестілеу мүмкіндігі : Сценарийлер жиынтығын (сәтсіздіктер, түсініксіздіктер, инъекциялар) сақтаңыз және әрбір өзгерісте қайта іске қосыңыз.

Инфографика: Жасанды интеллект агентін қалай құруға болады?
Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:

🔗 AI өнімділігін қалай өлшеуге болады
Жылдамдықты, дәлдікті және сенімділікті бағалау үшін практикалық көрсеткіштерді үйреніңіз.

🔗 AI-мен қалай сөйлесуге болады
Жақсы жауап алу үшін сұрақтарды, контекстті және қосымша мәліметтерді пайдаланыңыз.

🔗 Жасанды интеллект модельдерін қалай бағалауға болады
Тесттерді, рубрикаларды және нақты әлемдегі тапсырма нәтижелерін пайдаланып модельдерді салыстырыңыз.

🔗 Жасанды интеллект модельдерін қалай оңтайландыруға болады
Баптау, кесу және бақылау арқылы сапаны және шығынды жақсартыңыз.

1) Жасанды интеллект агенті дегеніміз не, қарапайым адам тұрғысынан 🧠

Жасанды интеллект агенті - цикл. LangChain «Агенттер» құжаттары

Болды. Ортасында миы бар цикл.

Енгізу → ойлау → әрекет → бақылау → қайталау . ReAct қағазы (себеп + әрекет)

Қайда:

  • Енгізу - пайдаланушы сұрауы немесе оқиға (жаңа электрондық пошта, қолдау билеті, сенсорлық пинг).

  • Ойлау - келесі қадам туралы ойланудың тілдік моделі.

  • Act құралды шақыруда (ішкі құжаттарды іздеу, кодты іске қосу, билет жасау, жауап жазу). OpenAI функциясын шақыру нұсқаулығы

  • Observe құралдың шығысын оқиды.

  • Қайталау - бұл «әңгімелесудің» орнына «агенттік» сезім тудыратын бөлік. LangChain «Агенттер» құжаттары

Кейбір агенттер негізінен ақылды макростар болып табылады. Басқалары тапсырмаларды орындай алатын және қателерді қалпына келтіре алатын кіші оператор сияқты әрекет етеді. Екеуі де маңызды.

Сонымен қатар, сізге толық автономия қажет емес. Шын мәнінде... сіз оны қаламайтын шығарсыз 🙃

2) Агентті қашан құру керек (және қашан құрмау керек) 🚦

Агентті келесі жағдайларда құрыңыз:

  • Жұмыс көп сатылы және ортасында не болатынына байланысты өзгереді.

  • Жұмыс құралдарды пайдалануды (дерекқорлар, CRM, кодты орындау, файлдарды генерациялау, браузерлер, ішкі API). LangChain «Құралдар» құжаттары

  • қоршаулармен қайталанатын нәтижелерді қалайсыз

  • «Дайын» ​​деген сөзді компьютер тексере алатындай, тіпті еркін түрде де анықтауға болады.

Агентті келесі жағдайларда құрмаңыз:

  • Қарапайым сұрақ + жауап мәселені шешеді (шамадан тыс инженерлік жасамаңыз, кейін өзіңізді жек көресіз).

  • Сізге мінсіз детерминизм қажет (агенттер тұрақты болуы мүмкін, бірақ роботтық емес).

  • Сізде қосылуға арналған ешқандай құралдар немесе деректер жоқ - онда бұл көбінесе тек вибрациялар.

Ашығын айтайық: «Жасанды интеллект агенттерінің жобаларының» жартысы бірнеше тармақталу ережелері бар жұмыс процесі болуы мүмкін. Бірақ кейде атмосфера да маңызды 🤷♂️

3) Жасанды интеллект агентінің жақсы нұсқасын не құрайды ✅

Сіз сұраған «Жақсы нұсқасын не жасайды» бөлімі мынау, бірақ мен аздап тіке айтайын:

Жасанды интеллект агентінің жақсы нұсқасы емес . Ол:

Егер сіздің агентіңізді тексеру мүмкін болмаса, бұл өте сенімді ойын автоматы. Кештерде көңілді, ал түсірілім кезінде қорқынышты 😬

4) Агенттің негізгі құрылыс блоктары («анатомия» 🧩)

Көптеген қатты агенттерде келесі бөліктер бар:

A) Контроллер циклі 🔁

Бұл оркестрист:

B) Құралдар (яғни мүмкіндіктер) 🧰

Агентті тиімді ететін құралдар: LangChain «Құралдар» құжаттары

  • дерекқор сұраулары

  • электрондық пошталарды жіберу

  • файлдарды тарту

  • іске қосылған код

  • ішкі API шақыру

  • электрондық кестелерге немесе CRM жүйелеріне жазу

C) Есте сақтау 🗃️

Екі түрі маңызды:

  • қысқа мерзімді жад : ағымдағы іске қосу контексті, соңғы қадамдар, ағымдағы жоспар

  • ұзақ мерзімді жад : пайдаланушы қалаулары, жоба контексті, алынған білім (көбінесе ендірмелер + векторлық қойма арқылы) RAG қағазы

D) Жоспарлау және шешім қабылдау саясаты 🧭

Оны «жоспарлау» деп атамасаңыз да, сізге әдіс қажет:

E) Қоршаулар және бағалау 🧯

Иә, бұл шабыттандырудан гөрі инженерлік. Міне, мәселе осында.

5) Салыстыру кестесі: агент құрудың танымал тәсілдері 🧾

Төменде шынайы «Салыстыру кестесі» берілген - бірнеше ерекшеліктермен, себебі нағыз командалар ерекше 😄

Құрал / Құрылым Аудитория Бағасы Неліктен жұмыс істейді Ескертпелер (кішкентай хаос)
ЛангЧейн лего стиліндегі бөлшектерді ұнататын құрылысшылар тегін + инфрақызыл құралдар, жад, тізбектер үшін үлкен экожүйе заттарды анық атамасаңыз, спагетти тез жеп қоюыңыз мүмкін
LlamaIndex RAG-ауыр командалар тегін + инфрақызыл күшті іздеу үлгілері, индекстеу, қосқыштар агентіңіз негізінен «іздеу + әрекет» болғанда өте жақсы... бұл жиі кездеседі
OpenAI көмекшілерінің стилдік тәсілі командалар жылдамырақ дайындықты қалайды қолдануға негізделген кіріктірілген құралды шақыру үлгілері және іске қосу күйі кейбір бұрыштарда икемділігі аз, бірақ көптеген қолданбалар үшін таза OpenAI API OpenAI көмекшілерінің функциясын шақыруды
Семантикалық ядро құрылымдалған оркестрлеуді қалайтын әзірлеушілер еркін дағдылар/функциялар үшін ұқыпты абстракция «Кәсіпорын тазалығы» сезіледі - кейде бұл мақтау 😉
AutoGen көп агентті эксперимент жасаушылар еркін агенттер арасындағы ынтымақтастық үлгілері артық сөйлей алады; қатаң жұмыстан босату ережелерін белгілейді
CrewAI «Агенттер командасының» жанкүйерлері еркін рөлдер + тапсырмалар + тапсырмаларды білдіру оңай тапсырмалар жұмсақ емес, анық болған кезде жақсы жұмыс істейді
Шөп үйіндісі іздеу + құбырлардағы адамдар еркін қатты құбырлар, қалпына келтіру, компоненттер «агент театры» азырақ, «практикалық фабрика» көбірек
Өзіңіз домалатыңыз (арнайы цикл) бақылаушы жанкүйерлер (мейірімді) сіздің уақытыңыз минималды сиқыр, максималды айқындық әдетте ең жақсы ұзақ мерзімді... бәрін қайта ойлап тапқанша 😅

Бірде-бір жеңімпаз жоқ. Ең жақсы таңдау агентіңіздің негізгі жұмысы ақпаратты іздеу , құралдарды орындау , бірнеше агентті үйлестіру немесе жұмыс процесін автоматтандыру .

6) Жасанды интеллект агентін кезең-кезеңімен қалай құруға болады (нақты рецепт) 🍳🤖

Көпшілік бұл бөлікті өткізіп жібереді, содан кейін агенттің неге қоймадағы енот сияқты әрекет ететініне таң қалады.

1-қадам: Жұмысты бір сөйлеммен анықтаңыз 🎯

Мысалдар:

  • «Саясат пен билет контекстін пайдаланып, тұтынушы жауабын жазыңыз, содан кейін мақұлдауды сұраңыз.»

  • «Қате туралы есепті зерттеңіз, оны қайта жасаңыз және түзетуді ұсыныңыз.»

  • «Мінсіз жиналыс жазбаларын тапсырмаларға, иелеріне және мерзімдеріне айналдырыңыз»

Егер сіз оны қарапайым түрде анықтай алмасаңыз, агентіңіз де анықтай алмайды. Яғни, ол анықтай алады, бірақ ол импровизация жасайды, ал импровизация бюджеттің өлетін жері.

2-қадам: Автономия деңгейін анықтаңыз (төмен, орташа, ащы) 🌶️

  • Төмен автономия : қадамдарды ұсынады, адамның басулары «мақұлдайды»

  • Орташа : құралдарды іске қосады, нәтижелерді жобалайды, белгісіздік жағдайында күшейтеді

  • Жоғары : толықтай орындайды, тек ерекше жағдайларда адамдарға пинг жібереді

Қалағаныңыздан төменірек бастаңыз. Кейінірек оны әрқашан күшейте аласыз.

3-қадам: Модель стратегияңызды таңдаңыз 🧠

Әдетте сіз мынаны таңдайсыз:

  • бәріне бір күшті модель (қарапайым)

  • бір күшті модель + арзан қадамдар үшін кішірек модель (жіктеу, бағыттау)

  • қажет болған жағдайда мамандандырылған модельдер (көру, код, сөйлеу)

Сондай-ақ шешім қабылдаңыз:

  • максималды токендер

  • температура

  • іштей ұзақ пайымдау іздерін қалдыруға рұқсат етесіз бе (мүмкін, бірақ шикі ой тізбегін соңғы пайдаланушыларға ашпаңыз)

4-қадам: Қатаң схемалары бар құралдарды анықтаңыз 🔩

Құралдар келесідей болуы керек:

do_anything(input: string) деп аталатын құралдың орнына келесіні жасаңыз:

Егер сіз агентке шынжырлы ара берсеңіз, ол қоршауды да алып тастап, бұтаны кесіп тастағанда, таң қалмаңыз.

5-қадам: Контроллер циклін құрастырыңыз 🔁

Ең аз цикл:

  1. Мақсат + бастапқы контексттен бастаңыз

  2. Модельден сұраңыз: «Келесі әрекет?»

  3. Егер құрал шақырылса - құралды орындаңыз

  4. Бақылауды қосу

  5. Тоқтату жағдайын тексеру

  6. LangChain «Агенттер» құжаттарын қайталаңыз (максималды қадамдармен)

Қосу:

6-қадам: Жадты мұқият қосыңыз 🗃️

Қысқа мерзімді: әр қадам сайын жаңартылып отыратын ықшам «күйдің қысқаша мазмұнын» сақтау. LangChain «Жадқа шолу».
Ұзақ мерзімді: тұрақты деректерді сақтау (пайдаланушы қалаулары, ұйым ережелері, тұрақты құжаттар).

Басты ереже:

  • егер ол жиі өзгерсе - оны қысқа мерзімді сақтаңыз

  • егер ол тұрақты болса - ұзақ уақыт сақтаңыз

  • егер ол сезімтал болса - минималды түрде сақтаңыз (немесе мүлдем сақтамаңыз)

7-қадам: Тексеруді және «сыншы» өтуін қосыңыз 🧪

Арзан, практикалық үлгі:

  • агент нәтиже жасайды

  • валидатор құрылым мен шектеулерді тексереді

  • Қадамдардың орындалмауы немесе саясаттың бұзылуы үшін қосымша сыншы үлгі шолулары NIST AI RMF 1.0

Мінсіз емес, бірақ таңқаларлықтай мағынасыз сөздерді қамтиды.

8-қадам: Журналға жазбағаныңызға өкінетін барлық нәрсені жазып алыңыз 📜

Журнал:

Болашақ - саған рақмет айтасың. Қазіргіні - ұмытасың. Бұл жай ғана өмір 😵💫

7) Жаныңызды ауыртпайтын құралмен жұмыс істеу 🧰😵

Құралдарды шақыру - «Жасанды интеллект агентін қалай құру керек» нағыз бағдарламалық жасақтама инженериясына айналатын жер.

Құралдарды сенімді етіңіз (сенімді болу жақсы)

Сенімді құралдар:

Тек нұсқаулықтарды ғана емес, құрал қабатына қоршауларды қосыңыз

Сұраулар сыпайы ұсыныстар болып табылады. Құралды тексеру - бұл құлыпталған есік. OpenAI құрылымдық шығыстары

Істе:

  • рұқсат тізімдері (қай құралдарды іске қосуға болады)

  • енгізуді тексеру

  • тарифтік шектеулер бойынша нұсқаулық

  • әрбір пайдаланушы/ұйым үшін рұқсат тексерулері

  • Тәуекелді әрекеттерге арналған «құрғақ жүгіру режимі»

Ішінара істен шығуға арналған дизайн

Құралдар істен шығады. Желілер дірілдейді. Авторизация мерзімі аяқталады. Агент келесі әрекеттерді орындауы керек:

Тыныш тиімді амал: құрылымдық қателерді қайтару сияқты:

  • түрі: аутентификация_қателігі

  • түрі: табылмады

  • түрі: rate_limited
    Сондықтан модель үрейленудің орнына ақылды түрде жауап бере алады.

8) Сізді мазалаудың орнына көмектесетін естелік 👻🗂️

Есте сақтау қабілеті күшті, бірақ ол қоқыс жәшігіне айналуы мүмкін.

Қысқа мерзімді жад: оны ықшам ұстаңыз

Қолданылуы:

  • соңғы N қадамдар

  • жұмыс қорытындысы (әр цикл сайын жаңартылады)

  • ағымдағы жоспар

  • ағымдағы шектеулер (бюджет, уақыт, саясат)

Егер сіз бәрін контекстке салсаңыз, сіз мынаны аласыз:

  • жоғары құны

  • баяу кідіріс

  • көбірек шатасу (иә, тіпті сонда да)

Ұзақ мерзімді жад: «толтыру» орнына қайта қалпына келтіру

Көптеген «ұзақ мерзімді есте сақтау» келесідей:

  • ендірмелер

  • векторлық дүкен

  • қалпына келтіру кеңейтілген генерация (RAG) RAG қағазы

Агент жаттап алмайды. Ол жұмыс уақытында ең маңызды үзінділерді алады. LlamaIndex “RAG-қа кіріспе”

Есте сақтаудың практикалық ережелері

  • «Қалаулар» нақты фактілер ретінде сақталады: «Пайдаланушы тізімдегі қысқаша мазмұнды ұнатады және эмодзилерді жек көреді» (күлкілі, бірақ мұнда емес 😄)

  • «Шешімдерді» уақыт белгілерімен немесе нұсқаларымен сақтаңыз (әйтпесе қайшылықтар жиналып қалады)

  • Шынымен қажет болмаса, құпияларды ешқашан сақтамаңыз

Міне, менің жетілмеген метафорам: есте сақтау тоңазытқыш сияқты. Егер оны ешқашан тазаламасаңыз, ақырында сэндвичіңіз пияз бен өкініштің дәмін татады.

9) Жоспарлау үлгілері (қарапайымнан бастап сәндіге дейін) 🧭✨

Жоспарлау – бұл тек бақыланатын ыдырау. Оны мистикалық етпеңіз.

А үлгісі: Тексеру тізімін жоспарлаушы ✅

  • Модель қадамдар тізімін шығарады

  • Қадам бойынша орындайды

  • Тексеру тізімінің күйін жаңарту

Бейімделу үшін тамаша. Қарапайым, тексеруге болады.

B үлгісі: ReAct циклі (себеп + әрекет) 🧠→🧰

  • модель келесі құралды шақыруды шешеді

  • шығысты бақылайды

  • ReAct жұмысын қайталайды

Бұл агенттің классикалық сезімі.

C үлгісі: Супервайзер-жұмысшы 👥

Бұл тапсырмаларды параллельдеуге болатын кезде немесе сізге әртүрлі «рөлдер» қажет болған кезде құнды:

  • зерттеуші

  • кодтаушы

  • редактор

  • Спа тексерушісі

D үлгісі: Жоспарлаңыз, содан кейін орындаңыз және қайта жоспарлаңыз 🔄

  • жоспар құру

  • орындау

  • егер құрал нәтижелері шындықты өзгертсе, қайта жоспарлаңыз

Бұл агенттің жаман жоспарды қыңырлықпен орындауына жол бермейді. Адамдар да шаршамаса, мұны істейді, бұл жағдайда олар да жаман жоспарларды орындайды.

10) Қауіпсіздік, сенімділік және жұмыстан шығарылмау 🔐😅

Егер сіздің агентіңіз шаралар қабылдай алса, сізге қауіпсіздік дизайны қажет. «Қолда болғаны жақсы емес». Қажет. NIST AI RMF 1.0

Қатаң шектеулер

  • жүгірудегі ең көп қадамдар

  • минутына ең көп құрал қоңыраулары

  • бір сессияға жұмсалатын ең көп шығын (токен бюджеті)

  • бекітудің артындағы шектеулі құралдар

Деректерді өңдеу

  • журналға жазу алдында сезімтал енгізулерді өңдеңіз

  • бөлек орталар (әзірлеушілер мен өндіріс)

  • ең аз артықшылықты құрал рұқсаттары

Мінез-құлық шектеулері

  • агентті ішкі дәлелдер үзінділерін келтіруге мәжбүрлеу (сыртқы сілтемелер емес, тек ішкі сілтемелер)

  • сенім төмен болған кезде белгісіздік белгілерін талап етеді

  • егер енгізілген деректер түсініксіз болса, «нақтылау сұрағын қоюды» талап ету

Сенімді агент ең сенімді агент емес. Ол болжап жатқанын білетін және солай айтатын агент.

11) Тестілеу және бағалау (барлығы аулақ болатын бөлік) 🧪📏

Өлшей алмайтын нәрсені жақсарта алмайсың. Иә, бұл сөз күлкілі, бірақ тітіркендіргіш шындық.

Сценарийлер жиынтығын құрыңыз

30-100 сынақ жағдайын жасаңыз:

Нәтижелерді бағалау

Мынадай көрсеткіштерді пайдаланыңыз:

  • тапсырманың сәттілік көрсеткіші

  • аяқтау уақыты

  • құрал қателерін қалпына келтіру жылдамдығы

  • галлюцинация жиілігі (дәлелсіз мәлімдемелер)

  • адамның мақұлдау көрсеткіші (бақылау режимінде болса)

Сұраулар мен құралдарға арналған регрессиялық тесттер

Сіз өзгерген сайын:

  • құрал схемасы

  • жүйелік нұсқаулар

  • іздеу логикасы

  • жад пішімі
    Жинақты қайтадан іске қосыңыз.

Агенттер сезімтал жануарлар. Бөлме өсімдіктері сияқты, бірақ қымбатырақ.

12) Бюджетіңізді бұзбайтын орналастыру үлгілері 💸🔥

Бір қызметтен бастаңыз

Шығындарды бақылауды ертерек қосыңыз

  • кэштеу нәтижелерін іздеу

  • әңгімелесу күйін қысқаша мазмұнмен сығу

  • маршруттау және алу үшін кішігірім модельдерді пайдалану

  • «терең ойлау режимін» ең қиын қадамдармен шектеу

Жалпы архитектуралық таңдау

  • күйсіз контроллер + сыртқы күй қоймасы (DB/redis)

  • Құралдарды шақыру мүмкін болған жерде идемпотентті болып табылады. Stripe “Идемпотентті сұраныстар”

  • ұзақ тапсырмаларға кезек (сондықтан веб-сұранысты мәңгілікке ашық ұстамайсыз)

Сонымен қатар: «өлтіру қосқышын» құрастырыңыз. Ол сізге шынымен қажет болғанша қажет болмайды 😬

13) Қорытынды жазбалар - жасанды интеллект агентін қалай құру керектігі туралы қысқаша нұсқа 🎁🤖

Егер басқа ештеңе есіңізде болмаса, мынаны есте сақтаңыз:

Агент сиқыр емес. Бұл құнды болу үшін жиі дұрыс шешімдер қабылдайтын және зиян келтірмес бұрын жеңілісті мойындайтын жүйе. Бір жағынан тыныш жұбатады 😌

Иә, егер сіз оны дұрыс құрсаңыз, бұл ешқашан ұйықтамайтын, кейде үрейленетін және қағазбастылықты жақсы көретін кішкентай цифрлық тағылымдамадан өтушіні жалдағандай сезінесіз. Сонымен, негізінен тағылымдамадан өтуші.

Жиі қойылатын сұрақтар

Қарапайым тілмен айтқанда, жасанды интеллект агенті дегеніміз не?

Жасанды интеллект агенті – бұл қайталанатын цикл: енгізуді қабылдау, келесі қадамды таңдау, құралды пайдалану, нәтижені оқу және аяқталғанша қайталау. «Агенттік» бөлік тек әңгімелесуден емес, әрекет етуден және бақылаудан туындайды. Көптеген агенттер құралдарға қол жеткізу мүмкіндігі бар ақылды автоматтандыру болып табылады, ал басқалары қателіктерден қалпына келтіре алатын кіші оператор сияқты әрекет етеді.

Тек шақыруды пайдаланудың орнына жасанды интеллект агентін қашан құруым керек?

Агентті жұмыс көп сатылы болғанда, аралық нәтижелерге негізделген өзгерістер енгізілгенде және сенімді құралдарды пайдалануды (API, дерекқорлар, билет сатып алу, кодты орындау) қажет еткенде құрыңыз. Агенттер қоршаулар мен «орындалғанын» тексеру тәсілі бар қайталанатын нәтижелер қажет болған кезде де пайдалы. Егер қарапайым жедел жауап жұмыс істесе, агент әдетте қажетсіз қосымша шығындар мен қосымша ақаулық режимдерін қажет етеді.

Циклдарда тұрып қалмайтын жасанды интеллект агентін қалай құруға болады?

Қатты тоқтату шарттарын пайдаланыңыз: максималды қадамдар, максималды құрал шақырулары және анық аяқтау тексерулері. Құрылымдалған құрал схемаларын, тайм-ауттарды және мәңгілікке қайталанбайтын қайталауларды қосыңыз. Шешімдер мен құралдың шығыс деректерін журналға жазып, оның қай жерде бұзылатынын көріңіз. Қауіпсіздік клапаны - эскалация: егер агент сенімсіз болса немесе қателерді қайталаса, ол импровизацияның орнына көмек сұрауы керек.

AI агентін қалай құру керектігі туралы минималды архитектура қандай?

Ең болмағанда, модельге мақсат пен контекст беретін, келесі әрекетті сұрайтын, сұралған жағдайда құралды орындайтын, бақылауды қосатын және қайталайтын контроллер циклі қажет. Сондай-ақ, қатаң енгізу/шығару пішіндері және «аяқталды» тексеруі бар құралдар қажет. Тіпті өз цикліңіз де жақсы жұмыс істей алады, егер сіз күйді таза ұстасаңыз және қадам шектеулерін орындасаңыз.

Құралды шақыруды өндірісте сенімді болу үшін қалай жобалауым керек?

Құралдарды тар, терілген, рұқсат етілген және тексерілген күйде сақтаңыз — жалпы «do_anything» құралынан аулақ болыңыз. Агент енгізулерді қолмен басқара алмайтындай етіп қатаң схемаларды (мысалы, құрылымдық шығыстар/функцияны шақыру) артық көріңіз. Құрал деңгейінде рұқсат тізімдерін, жылдамдық шектеулерін және пайдаланушы/ұйым рұқсаттарын тексеруді қосыңыз. Мүмкіндігінше, идимпотенттілік үлгілерін пайдаланып, қайта іске қосу қауіпсіз болатындай етіп құралдарды жасаңыз.

Агентті нашарлатпай жадты қосудың ең жақсы жолы қандай?

Жадты екі бөлікке бөліп қарастырыңыз: қысқа мерзімді жұмыс күйі (соңғы қадамдар, ағымдағы жоспар, шектеулер) және ұзақ мерзімді қалпына келтіру (қалаулар, тұрақты ережелер, тиісті құжаттар). Қысқа мерзімді жинақты толық транскрипциялармен емес, жұмыс қорытындыларымен сақтаңыз. Ұзақ мерзімді жад үшін қалпына келтіру (енгізулер + векторлық сақтау/RAG үлгілері) әдетте бәрін контекстке «толтыру» және модельді шатастырудан гөрі жақсырақ.

Қай жоспарлау үлгісін қолдануым керек: тексеру тізімі, ReAct немесе супервайзер-жұмысшы?

Тапсырмаларды болжауға болатын және тексеруге оңай нәрсе қажет болған кезде тексеру тізімін жоспарлаушы өте жақсы. Құрал нәтижелері келесі әрекетіңізді өзгерткен кезде ReAct стиліндегі циклдар жарқырайды. Басшы мен жұмысшының өзара әрекеттесу үлгілері (мысалы, AutoGen стиліндегі рөлдерді бөлу) тапсырмаларды параллельдеуге немесе әртүрлі рөлдерден (зерттеуші, кодшы, сапаны қамтамасыз ету) пайда алуға болатын кезде көмектеседі. Жоспарлау, содан кейін орындау және қайта жоспарлау - бұл қыңыр жаман жоспарлардан аулақ болудың практикалық ортаңғы жолы.

Егер агент нақты әрекеттер жасай алса, оны қалай қауіпсіз ете аламын?

Ең аз артықшылықты рұқсаттарды пайдаланыңыз және мақұлдау немесе «құрғақ жұмыс» режимдерінің артында қауіпті құралдарды шектеңіз. Бюджеттер мен шектеулерді қосыңыз: максималды қадамдар, максималды шығын және минутына құралды шақыру шектері. Журналға енгізбес бұрын құпия деректерді өңдеңіз және әзірлеушілерді өндірістік орталардан бөліңіз. Енгізілген деректер күмәнді болған кезде сенімділіктің дәлелдерді алмастыруына жол бермеу үшін белгісіздік белгілерін немесе сұрақтарды нақтылауды талап етіңіз.

Уақыт өте келе жақсаруы үшін жасанды интеллект агентін қалай тексеріп, бағалаймын?

Бақытты жолдар, шеткі жағдайлар, құралдың істен шығуы, түсініксіз сұраныстар және жедел енгізу әрекеттері бар сценарийлер жиынтығын құрыңыз (OWASP стилінде). Тапсырманың сәттілігі, аяқталу уақыты, құрал қателерінен қалпына келтіру және дәлелсіз шағымдар сияқты нәтижелерді бағалаңыз. Құрал схемаларын, шақыруларды, қалпына келтіруді немесе жадты пішімдеуді өзгерткен сайын, жиынтықты қайта іске қосыңыз. Егер сіз оны тексере алмасаңыз, оны сенімді түрде жібере алмайсыз.

Агентті кідіріс пен шығындарды көбейтпей қалай орналастыруға болады?

Жалпы үлгі - сыртқы күй қоймасы (DB/Redis), артында құрал қызметтері және күшті журналдау/мониторинг (көбінесе OpenTelemetry) бар күйсіз контроллер. Шығындарды іздеу кэштеуімен, ықшам күй қорытындыларымен, маршруттау/шығару үшін кішірек модельдермен және «терең ойлауды» ең қиын қадамдармен шектеумен басқару. Веб-сұраныстарды ашық ұстамау үшін ұзын тапсырмалар үшін кезектерді пайдаланыңыз. Әрқашан өшіру қосқышын қосыңыз.

Сілтемелер

  1. Ұлттық стандарттар және технологиялар институты (NIST) - NIST AI RMF 1.0 (сенімділік және ашықтық) - nvlpubs.nist.gov

  2. OpenAI - Құрылымдық шығыстар - platform.openai.com

  3. OpenAI - Функцияны шақыру бойынша нұсқаулық - platform.openai.com

  4. OpenAI - Тариф шектеулері бойынша нұсқаулық - platform.openai.com

  5. OpenAI - API іске қосады - platform.openai.com

  6. OpenAI - Көмекші функцияларды шақыру - platform.openai.com

  7. LangChain - Агенттер құжаттары (JavaScript) - docs.langchain.com

  8. LangChain - Құралдар құжаттары (Python) - docs.langchain.com

  9. LangChain - Жадқа шолу - docs.langchain.com

  10. arXiv - ReAct мақаласы (себеп + әрекет) - arxiv.org

  11. arXiv - RAG қағазы - arxiv.org

  12. Amazon Web Services (AWS) құрастырушыларының кітапханасы - тайм-ауттар, қайталаулар және дірілмен кері байланыс - aws.amazon.com

  13. OpenTelemetry - Бақылауға арналған праймер - opentelemetry.io

  14. Stripe - Менеджменттік сұраныстар - docs.stripe.com

  15. Google Cloud - Қайталау стратегиясы (кері қайту + діріл) - docs.cloud.google.com

  16. OWASP - Үлкен тілді модель қолданбалары бойынша үздік 10 - owasp.org

  17. OWASP - LLM01 жедел инъекциясы - genai.owasp.org

  18. LlamaIndex - RAG-қа кіріспе - developers.llamaindex.ai

  19. Microsoft - Семантикалық ядро ​​- learn.microsoft.com

  20. Microsoft AutoGen - Көп агентті құрылым (құжаттама) - microsoft.github.io

  21. CrewAI - Агенттер тұжырымдамалары - docs.crewai.com

  22. Haystack (deepset) - Ретриверлер туралы құжаттама - docs.haystack.deepset.ai

Ресми AI көмекші дүкенінен ең соңғы AI-ді табыңыз

Біз туралы

Блогқа оралу