Ako vytvoriť agenta s umelou inteligenciou

Ako vytvoriť agenta s umelou inteligenciou

Stručná odpoveď: Ak chcete vytvoriť agenta umelej inteligencie, ktorý v praxi funguje, zaobchádzajte s ním ako s riadenou slučkou: prijmite vstup, rozhodnite sa o ďalšej akcii, zavolajte úzko vymedzený nástroj, pozorujte výsledok a opakujte, kým neprejde jasná kontrola „hotovo“. Úloha si zaslúži svoje miesto, keď je viackroková a riadená nástrojom; ak ju vyrieši jedna výzva, agenta preskočte. Pridajte prísne schémy nástrojov, limity krokov, protokolovanie a validátora/kritika, aby v prípade zlyhania nástrojov alebo nejednoznačnosti vstupov agent eskaloval namiesto opakovania v slučke.

Kľúčové poznatky:

Riadiaca slučka : Implementácia vstupu → konania → pozorovania opakovania s explicitnými podmienkami zastavenia a maximálnym počtom krokov.

Návrh nástrojov : Udržujte nástroje úzko zamerané, typované, s povoleniami a validované, aby sa predišlo chaosu typu „do_anything“.

Hygiena pamäte : Používajte kompaktný krátkodobý stav a dlhodobé vyhľadávanie; vyhnite sa ukladaniu plných prepisov.

Odolnosť voči zneužitiu : Pridajte zoznamy povolených položiek, limity rýchlosti, idempotenciu a „nástroje na cvičenie“ pre rizikové akcie.

Testovateľnosť : Udržiavajte sadu scenárov (zlyhania, nejednoznačnosti, injekcie) a spustite ich znova pri každej zmene.

Ako vytvoriť agenta s umelou inteligenciou? Infografika
Články, ktoré by ste si mohli prečítať po tomto:

🔗 Ako merať výkonnosť umelej inteligencie
Naučte sa praktické metriky na porovnávanie rýchlosti, presnosti a spoľahlivosti.

🔗 Ako hovoriť s umelou inteligenciou
Na získanie lepších odpovedí používajte výzvy, kontext a následné kroky.

🔗 Ako vyhodnotiť modely umelej inteligencie
Porovnajte modely pomocou testov, rubrík a výsledkov úloh z reálneho sveta.

🔗 Ako optimalizovať modely umelej inteligencie
Zlepšite kvalitu a náklady pomocou ladenia, prerezávania a monitorovania.

1) Čo je to agent s umelou inteligenciou, z pohľadu bežného človeka 🧠

Agent umelej inteligencie je slučka. Dokumentácia k „Agentom“ v LangChain

To je všetko. Slučka s mozgom uprostred.

Vstup → premýšľať → konať → pozorovať → opakovať . Reagovať (zdôvodnenie + konať)

Kde:

  • Vstupom je požiadavka používateľa alebo udalosť (nový e-mail, tiket podpory, ping senzora).

  • Think je jazykový model uvažovania o ďalšom kroku.

  • Act volá nástroj (vyhľadávanie internej dokumentácie, spustenie kódu, vytvorenie tiketu, napísanie odpovede). Sprievodca volaním funkcií OpenAI

  • Pozorovanie číta výstup nástroja.

  • Opakovanie je časť, ktorá pôsobí „agentsky“ namiesto „ukecane“. Dokumentácia k „Agentom“ v LangChain

Niektorí agenti sú v podstate inteligentné makrá. Iní fungujú skôr ako juniorní operátori, ktorí dokážu žonglovať s úlohami a zotavovať sa z chýb. Obaja sa počítajú.

Tiež nepotrebujete úplnú autonómiu. Vlastne… pravdepodobne ju ani nechcete 🙃

2) Kedy by ste mali vytvoriť agenta (a kedy nie) 🚦

Vytvorte agenta, keď:

  • Práca je viacstupňová a mení sa v závislosti od toho, čo sa stane v priebehu.

  • Úloha vyžaduje použitie nástrojov (databázy, CRM, vykonávanie kódu, generovanie súborov, prehliadače, interné API). Dokumentácia k nástrojom LangChain.

  • Chcete opakovateľné výsledky s ochrannými prvkami, nielen jednorazové riešenia.

  • „Hotovo“ môžete definovať spôsobom, ktorý môže počítač skontrolovať, aj keď len voľne.

Nevytvárajte agenta, keď:

  • Jednoduchá výzva + odpoveď to vyrieši (nepreháňajte to s inžinierstvom, neskôr sa budete nenávidieť).

  • Potrebujete dokonalý determinizmus (agenti môžu byť konzistentní, ale nie robotickí).

  • Nemáte žiadne nástroje ani dáta na prepojenie – potom sú to väčšinou len vibrácie.

Buďme úprimní: polovica „projektov AI agentov“ by mohla byť pracovným postupom s niekoľkými pravidlami vetvenia. Ale niekedy záleží aj na atmosfére 🤷♂️

3) Čo robí dobrú verziu AI agenta ✅

Tu je časť „Čo robí dobrú verziu“, o ktorú ste žiadali, až na to, že budem trochu priamy:

Dobrá verzia agenta s umelou inteligenciou nie tá, ktorá najťažšie premýšľa. Je to tá, ktorá:

Ak sa váš agent nedá otestovať, je to v podstate veľmi sebavedomý hrací automat. Zábava na večierkoch, desivá v produkcii 😬

4) Základné stavebné kamene agenta („anatómia“ 🧩)

Väčšina solídnych agentov má tieto časti:

A) Riadiaca slučka 🔁

Toto je orchestrátor:

B) Nástroje (tiež známe ako schopnosti) 🧰

Nástroje sú to, čo robí agenta efektívnym: Dokumentácia k nástrojom LangChain

  • databázové dotazy

  • odosielanie e-mailov

  • sťahovanie súborov

  • spustený kód

  • volanie interných API

  • zapisovanie do tabuliek alebo CRM systémov

C) Pamäť 🗃️

Záleží na dvoch druhoch:

  • krátkodobá pamäť : aktuálny kontext behu, posledné kroky, aktuálny plán

  • dlhodobá pamäť : preferencie používateľa, kontext projektu, získané znalosti (často prostredníctvom vnorení + vektorového úložiska), RAG dokument

D) Plánovanie a rozhodovacia politika 🧭

Aj keď to nenazvete „plánovaním“, potrebujete metódu:

E) Zábrany a hodnotenie 🧯

Áno, je to skôr inžinierstvo než nabádanie. Čo je... tak trochu pointa.

5) Porovnávacia tabuľka: populárne spôsoby, ako si vytvoriť agenta 🧾

Nižšie je uvedená realistická „porovnávacia tabuľka“ – s niekoľkými zvláštnosťami, pretože skutočné tímy sú svojrázne 😄

Nástroj / Rámec Publikum Cena Prečo to funguje Poznámky (malý chaos)
LangChain stavitelia, ktorí majú radi komponenty v štýle lega free-ish + infra veľký ekosystém pre nástroje, pamäť, reťazce môžeš dostať špagety rýchlo, ak veci jasne nepomenuješ
LamaIndex Tímy zamerané na RAG free-ish + infra silné vyhľadávacie vzorce, indexovanie, konektory skvelé, keď váš agent v podstate funguje na princípe „hľadaj + konaj“... čo je bežné
Prístup v štýle OpenAI Assistants tímy, ktoré chcú rýchlejšie nastavenie založené na používaní vstavané vzory volania nástrojov a stav spustenia menej flexibilný v niektorých rohoch, ale čistý pre mnoho aplikácií OpenAI spúšťa API, volanie funkcií OpenAI Assistants
Sémantické jadro vývojári, ktorí chcú štruktúrovanú orchestráciu voľne úhľadná abstrakcia pre zručnosti/funkcie pôsobí „podnikovo upratane“ – niekedy je to kompliment 😉
AutoGen multiagentní experimentátori voľne vzory spolupráce medzi agentmi môže preháňať; stanoviť prísne pravidlá pre ukončenie
CrewAI fanúšikov „tímov agentov“ voľne roly + úlohy + odovzdávanie úloh sa dajú ľahko vyjadriť funguje najlepšie, keď sú úlohy ostré, nie rozvaľkané
Kôpka sena vyhľadávanie + kanály ľudí voľne pevné potrubia, vyhľadávanie, komponenty menej „divadla agentov“, viac „praktickej továrne“
Roll-your-own (vlastná slučka) kontrolní maniaci (láskaví) tvoj čas minimálna mágia, maximálna jasnosť zvyčajne najlepšie dlhodobé… kým všetko nanovo nevymyslíš 😅

Neexistuje jediný víťaz. Najlepšia voľba závisí od toho, či je hlavnou úlohou vášho agenta vyhľadávanie , vykonávanie nástrojov , koordinácia viacerých agentov alebo automatizácia pracovných postupov .

6) Ako krok za krokom vytvoriť agenta s umelou inteligenciou (samotný recept) 🍳🤖

Toto je časť, ktorú väčšina ľudí preskočí a potom sa čudujú, prečo sa agent správa ako mýval v špajzi.

Krok 1: Definujte prácu jednou vetou 🎯

Príklady:

  • „Vypracujte odpoveď zákazníka s použitím zásad a kontextu tiketu a potom požiadajte o schválenie.“

  • „Preskúmajte hlásenie o chybe, reprodukujte ho a navrhnite opravu.“

  • „Premeňte nedokonalé poznámky zo schôdzí na úlohy, vlastníkov a termíny.“

Ak to neviete jednoducho definovať vy, nedokáže to ani váš agent. Myslím tým, že dokáže, ale bude improvizovať a práve pri improvizácii zomrú rozpočty.

Krok 2: Rozhodnite sa o úrovni autonómie (nízka, stredná, pikantná) 🌶️

  • Nízka autonómia : navrhuje kroky, ľudské kliknutia „schvaľujú“

  • Stredné : spúšťa nástroje, navrhuje výstup, stupňuje sa v prípade neistoty

  • Vysoká : vykonáva sa od začiatku do konca, pinguje ľudí iba pri výnimkách

Začnite s nižším tempom, než chcete. Neskôr to môžete vždy zvýšiť.

Krok 3: Vyberte si stratégiu modelu 🧠

Zvyčajne si vyberiete:

  • jeden silný model pre všetko (jednoduchý)

  • jeden silný model + menší model pre lacné kroky (klasifikácia, smerovanie)

  • špecializované modely (zrakové, kódové, rečové) v prípade potreby

Rozhodnite sa tiež:

  • maximálny počet tokenov

  • teplota

  • či povoľujete dlhé úvahy interne (môžete, ale nezverejňujte koncovým používateľom surový reťazec myšlienok)

Krok 4: Definujte nástroje s prísnymi schémami 🔩

Nástroje by mali byť:

Namiesto nástroja s názvom do_anything(input: string) vytvorte:

  • search_kb(dopyt: reťazec) -> výsledky[]

  • create_ticket(názov: reťazec, telo: reťazec, priorita: enum) -> ticket_id

  • send_email(komu: reťazec, predmet: reťazec, telo: reťazec) -> status Sprievodca volaním funkcií OpenAI

Ak dáte agentovi motorovú pílu, nebuďte prekvapení, keď vám odstráni aj živý plot.

Krok 5: Vytvorte slučku regulátora 🔁

Minimálna slučka:

  1. Začnite s cieľom + počiatočným kontextom

  2. Opýtajte sa modelu: „Ďalší krok?“

  3. Ak volanie nástroja - vykonanie nástroja

  4. Pridať pozorovanie

  5. Skontrolujte stav zastavenia

  6. Opakujte (s maximálnym počtom krokov) dokumentáciu k „Agentom“ v LangChaine

Pridať:

Krok 6: Opatrne pridajte pamäť 🗃️

Krátkodobé: udržiavať kompaktný „súhrn stavu“ aktualizovaný v každom kroku. LangChain „Prehľad pamäte“.
Dlhodobé: uchovávať trvalé fakty (používateľské nastavenia, pravidlá organizácie, stabilnú dokumentáciu).

Pravidlo:

  • ak sa to často mení - udržujte to krátkodobé

  • ak je stabilný - skladujte dlhodobo

  • ak je to citlivé - skladujte minimálne (alebo vôbec nie)

Krok 7: Pridajte overenie a hodnotenie „kritik“ 🧪

Lacný, praktický vzor:

  • agent generuje výsledok

  • validátor kontroluje štruktúru a obmedzenia

  • voliteľné kontroly modelu kritika na chýbajúce kroky alebo porušenia pravidiel NIST AI RMF 1.0

Nie je to dokonalé, ale zachytáva šokujúce množstvo nezmyslov.

Krok 8: Zaznamenajte si všetko, čo budete ľutovať, že ste si nezaznamenali 📜

Záznam:

Budúcnosť - poďakuješ si. Prítomnosť - zabudneš. Taký je proste život 😵💫

7) Volanie nástroja, ktoré vám nezlomí dušu 🧰😵

Volanie nástrojov je miesto, kde sa „Ako vytvoriť agenta s umelou inteligenciou“ stáva skutočným softvérovým inžinierstvom.

Vytvorte spoľahlivé nástroje (spoľahlivosť je dobrá)

Spoľahlivé nástroje sú:

Pridajte na vrstvu nástrojov ochranné zábradlia, nielen výzvy

Výzvy sú zdvorilé návrhy. Validácia nástrojov je zamknuté dvere. Štruktúrované výstupy OpenAI.

Urobte:

  • zoznamy povolených položiek (ktoré nástroje je možné spustiť)

  • overenie vstupu

  • limity rýchlosti Sprievodca limitmi rýchlosti OpenAI

  • kontroly oprávnení pre jednotlivých používateľov/organizácií

  • „režim nasucho“ pre riskantné akcie

Návrh pre čiastočné zlyhanie

Nástroje zlyhávajú. Siete sa chvejú. Autorizácia vyprší. Agent musí:

Tichý a účinný trik: vrátiť štruktúrované chyby ako:

  • typ: chyba_autorizácie

  • typ: nenájdené

  • typ: rate_limited
    Takže model môže reagovať inteligentne namiesto panikárenia.

8) Pamäť, ktorá pomáha namiesto toho, aby vás prenasledovala 👻🗂️

Pamäť je mocná, ale môže sa stať aj zásuvkou na haraburdy.

Krátkodobá pamäť: udržujte ju kompaktnú

Použitie:

  • posledných N krokov

  • priebežné zhrnutie (aktualizované v každej slučke)

  • súčasný plán

  • aktuálne obmedzenia (rozpočet, čas, politiky)

Ak všetko zasadíte do kontextu, dostanete:

  • vyššie náklady

  • pomalšia latencia

  • viac zmätku (áno, aj vtedy)

Dlhodobá pamäť: vyhľadávanie namiesto „plnkovania“

Väčšina „dlhodobej pamäte“ vyzerá skôr takto:

  • vnorenia

  • obchod s vektormi

  • vyhľadávanie rozšírenej generácie (RAG) RAG papier

Agent si nepamätá. Najrelevantnejšie úryvky načítava za behu. LlamaIndex „Úvod do RAG“

Praktické pravidlá pre zapamätávanie

  • Uložte „predvoľby“ ako explicitné fakty: „Používateľ má rád súhrny s odrážkami a nenávidí emotikony“ (lol, tu to však nie je 😄)

  • Uchovávajte „rozhodnutia“ s časovými pečiatkami alebo verziami (inak sa hromadia rozpory)

  • Nikdy si neuchovávajte tajomstvá, pokiaľ to naozaj nemusíte

A tu je moja nedokonalá metafora: pamäť je ako chladnička. Ak ju nikdy nevyčistíte, váš sendvič bude nakoniec chutiť ako cibuľa a ľútosť.

9) Plánovacie vzory (od jednoduchých po efektné) 🧭✨

Plánovanie je len riadený rozklad. Nerobte z toho mystiku.

Vzor A: Plánovač kontrolných zoznamov ✅

  • Model vygeneruje zoznam krokov

  • Vykonáva sa krok za krokom

  • Stav kontrolného zoznamu aktualizácií

Skvelé na zaškolenie. Jednoduché, testovateľné.

Vzor B: Slučka ReAct (dôvod + konanie) 🧠→🧰

  • model rozhodne o ďalšom volaní nástroja

  • pozoruje výstup

  • opakuje ReAct dokument

Toto je klasický pocit agenta.

Vzor C: Vedúci pracovník 👥

Toto je cenné, keď sú úlohy paralelizovateľné alebo keď chcete rôzne „roly“, ako napríklad:

  • výskumník

  • kodér

  • redaktor

  • Kontrolór kvality

Vzor D: Naplánuj a potom vykonaj s preplánovaním 🔄

  • vytvoriť plán

  • vykonať

  • ak výsledky nástroja zmenia realitu, preplánujte

Toto bráni agentovi v tvrdohlavom nasledovaní zlého plánu. Ľudia to robia tiež, pokiaľ nie sú unavení, v takom prípade tiež nasledujú zlé plány.

10) Bezpečnosť, spoľahlivosť a to, aby ma neprepustili 🔐😅

Ak váš agent môže konať, potrebujete bezpečnostný dizajn. Nie „príjemné mať“. Potrebujete. NIST AI RMF 1.0

Pevné limity

  • maximálny počet krokov na beh

  • maximálny počet volaní nástroja za minútu

  • maximálna útrata za reláciu (rozpočet tokenov)

  • obmedzené nástroje za schválením

Spracovanie údajov

  • pred prihlásením zaredigovať citlivé vstupy

  • samostatné prostredia (vývojové vs. produkčné)

  • povolenia nástroja s najnižšími oprávneniami

Behaviorálne obmedzenia

  • prinútiť agenta citovať úryvky z interných dôkazov (nie externé odkazy, iba interné referencie)

  • vyžadovať príznaky neistoty, keď je spoľahlivosť nízka

  • vyžadovať „položiť objasňujúcu otázku“, ak sú vstupy nejednoznačné

Spoľahlivý agent nie je ten najsebavedomejší. Je to ten, ktorý vie, kedy háda... a povie to.

11) Testovanie a hodnotenie (časť, ktorej sa všetci vyhýbajú) 🧪📏

Nemôžeš zlepšiť to, čo sa nedá zmerať. Áno, tá veta je gýčová, ale je otravne pravdivá.

Vytvorte sadu scenárov

Vytvorte 30 – 100 testovacích prípadov:

Výsledky skóre

Použite metriky ako:

  • miera úspešnosti úlohy

  • čas potrebný na dokončenie

  • miera zotavenia z chýb nástroja

  • miera halucinácií (tvrdenia bez dôkazov)

  • miera schválenia ľuďmi (v režime s dohľadom)

Regresné testy pre výzvy a nástroje

Kedykoľvek zmeníte:

  • schéma nástroja

  • systémové pokyny

  • logika vyhľadávania

  • formátovanie pamäte
    Spustite balík znova.

Agenti sú citlivé zvieratá. Ako izbové rastliny, ale drahšie.

12) Vzory nasadenia, ktoré vám nezničia rozpočet 💸🔥

Začnite s jednou službou

Pridajte kontroly nákladov včas

  • výsledky načítania z vyrovnávacej pamäte

  • kompresia stavu konverzácie so súhrnami

  • použitie menších modelov na frézovanie a extrakciu

  • obmedzenie „režimu hlbokého premýšľania“ na najťažšie kroky

Spoločná voľba architektúry

  • bezstavový kontrolér + externé úložisko stavu (DB/redis)

  • Volania nástrojov sú idempotentné, kde je to možné. Stripe „Idempotentné požiadavky“.

  • front pre dlhé úlohy (aby ste webovú požiadavku nedržali otvorenú navždy)

Tiež: zostavte si „vypínač“. Nebudete ho potrebovať, kým ho naozaj, ale naozaj nebudete potrebovať 😬

13) Záverečné poznámky - krátka verzia návodu Ako vytvoriť agenta s umelou inteligenciou 🎁🤖

Ak si nič iné nepamätáte, zapamätajte si toto:

Agent nie je mágia. Je to systém, ktorý robí dobré rozhodnutia dostatočne často na to, aby bol hodnotný... a priznáva porážku skôr, ako spôsobí škodu. V istom zmysle ticho upokojujúce 😌

A áno, ak to postavíte správne, je to ako keby ste si najali malého digitálneho stážistu, ktorý nikdy nespí, občas panikári a miluje papierovačky. Takže v podstate stážista.

Často kladené otázky

Čo je to agent s umelou inteligenciou, zjednodušene povedané?

Agent s umelou inteligenciou je v podstate opakujúca sa slučka: prijíma vstupy, rozhoduje o ďalšom kroku, používa nástroj, prečítava výsledok a opakuje, kým nie je hotový. „Agentská“ časť spočíva v konaní a pozorovaní, nielen v chatovaní. Mnohí agenti sú len inteligentná automatizácia s prístupom k nástrojom, zatiaľ čo iní sa správajú skôr ako juniorský operátor, ktorý sa dokáže zotaviť z chýb.

Kedy by som mal vytvoriť agenta s umelou inteligenciou namiesto použitia len promptu?

Vytvorte agenta, keď je práca viackroková, mení sa na základe medzivýsledkov a vyžaduje spoľahlivé používanie nástrojov (API, databázy, ticketing, vykonávanie kódu). Agenti sú tiež užitoční, keď chcete opakovateľné výsledky s ochrannými prvkami a spôsobom kontroly „hotovo“. Ak funguje jednoduchá výzva na odpoveď, agent je zvyčajne zbytočnou réžiou a predstavuje ďalšie režimy zlyhania.

Ako vytvorím agenta s umelou inteligenciou, ktorý sa nezasekne v slučkách?

Používajte podmienky tvrdého zastavenia: maximálny počet krokov, maximálny počet volaní nástrojov a jasné kontroly dokončenia. Pridajte štruktúrované schémy nástrojov, časové limity a opakovania, ktoré sa nebudú opakovať donekonečna. Zaznamenávajte rozhodnutia a výstupy nástrojov, aby ste videli, kde dochádza k chybám. Bežným bezpečnostným ventilom je eskalácia: ak si agent nie je istý alebo opakuje chyby, mal by požiadať o pomoc, a nie improvizovať.

Aká je minimálna architektúra pre návod, ako vytvoriť agenta s umelou inteligenciou?

Minimálne potrebujete riadiacu slučku, ktorá modelu poskytne cieľ a kontext, požiada o ďalšiu akciu, vykoná nástroj, ak je požadovaný, pridá pozorovanie a opakuje. Potrebujete tiež nástroje s prísnymi vstupno-výstupnými tvarmi a kontrolou „hotovo“. Dokonca aj slučka typu „roll-your-own“ môže fungovať dobre, ak udržíte stav čistý a vynútite si obmedzenia krokov.

Ako mám navrhnúť volanie nástrojov, aby bolo v produkcii spoľahlivé?

Nástroje udržiavajte úzko zamerané, typované, s povoleniami a overené – vyhnite sa všeobecným nástrojom typu „do_anything“. Uprednostňujte prísne schémy (ako sú štruktúrované výstupy/volanie funkcií), aby agent nemohol manuálne upravovať vstupy. Pridajte zoznamy povolených položiek, limity rýchlosti a kontroly povolení používateľov/organizácií na úrovni nástrojov. Navrhujte nástroje tak, aby sa dali bezpečne spúšťať opakovane, keď je to možné, pomocou vzorov idempotentnosti.

Aký je najlepší spôsob, ako pridať pamäť bez toho, aby sa agent zhoršil?

Pamäť považujte za dve časti: krátkodobý stav behu (posledné kroky, aktuálny plán, obmedzenia) a dlhodobé vyhľadávanie (preferencie, stabilné pravidlá, relevantná dokumentácia). Krátkodobú pamäť zachovajte kompaktnosť s priebežnými súhrnami, nie úplnými prepismi. Pre dlhodobú pamäť je vyhľadávanie (vkladanie + vektorové ukladanie/RAG vzory) zvyčajne lepšie ako „napchávanie“ všetkého do kontextu a mätúce model.

Ktorý plánovací vzorec by som mal použiť: kontrolný zoznam, ReAct alebo supervízor-pracovník?

Plánovač kontrolných zoznamov je skvelý, keď sú úlohy predvídateľné a chcete niečo, čo sa dá ľahko otestovať. Slučky v štýle ReAct sa osvedčia, keď výsledky nástrojov zmenia to, čo robíte ďalej. Vzory supervízora a pracovníka (ako napríklad rozdelenie rolí v štýle AutoGen) pomáhajú, keď je možné úlohy paralelne vykonávať alebo využívať odlišné role (výskumník, programátor, QA). Plánovanie a následné vykonanie s preplánovaním je praktickým kompromisom, ako sa vyhnúť tvrdohlavým zlým plánom.

Ako zabezpečím agenta, ak dokáže vykonávať skutočné akcie?

Používajte povolenia s najnižšími privilégiami a obmedzte rizikové nástroje v režimoch schvaľovania alebo „nástrojov“. Pridajte rozpočty a limity: maximálny počet krokov, maximálne výdavky a limity volania nástrojov za minútu. Pred protokolovaním odstráňte citlivé údaje a oddeľte vývojové prostredie od produkčného. Vyžadujte príznaky neistoty alebo objasňujúce otázky, keď sú vstupy nejednoznačné, namiesto toho, aby dôvera nahradila dôkazy.

Ako mám otestovať a vyhodnotiť agenta s umelou inteligenciou, aby sa časom zlepšoval?

Vytvorte sadu scenárov so šťastnými cestami, okrajovými prípadmi, zlyhaniami nástrojov, nejednoznačnými požiadavkami a pokusmi o vloženie výzvy (v štýle OWASP). Vyhodnoťte výsledky, ako je úspešnosť úlohy, čas na dokončenie, zotavenie z chýb nástrojov a nároky bez dôkazov. Vždy, keď zmeníte schémy nástrojov, výzvy, načítanie alebo formátovanie pamäte, spustite sadu znova. Ak ju nemôžete otestovať, nemôžete ju spoľahlivo odoslať.

Ako nasadím agenta bez zvýšenia latencie a nákladov?

Bežným vzorom je bezstavový kontrolér s externým úložiskom stavov (DB/Redis), nástrojovými službami za ním a silným protokolovaním/monitorovaním (často OpenTelemetry). Kontrolujte náklady pomocou ukladania vyhľadávania do vyrovnávacej pamäte, kompaktných súhrnov stavov, menších modelov pre smerovanie/extrakciu a obmedzenia „hlbokého myslenia“ na najťažšie kroky. Pre dlhé úlohy používajte fronty, aby ste nedržali webové požiadavky otvorené. Vždy zahrňte funkciu kill switch.

Referencie

  1. Národný inštitút pre štandardy a technológie (NIST) - NIST AI RMF 1.0 (dôveryhodnosť a transparentnosť) - nvlpubs.nist.gov

  2. OpenAI – Štruktúrované výstupy – platform.openai.com

  3. OpenAI - Sprievodca volaním funkcií - platform.openai.com

  4. OpenAI – Sprievodca limitmi rýchlosti – platform.openai.com

  5. OpenAI – Runs API – platform.openai.com

  6. OpenAI - Volanie funkcií asistentov - platform.openai.com

  7. LangChain - Dokumentácia pre agentov (JavaScript) - docs.langchain.com

  8. LangChain - Dokumentácia k nástrojom (Python) - docs.langchain.com

  9. LangChain - Prehľad pamäte - docs.langchain.com

  10. arXiv - článok o ReAct (rozum + konanie) - arxiv.org

  11. arXiv - RAG článok - arxiv.org

  12. Knižnica nástrojov na tvorbu Amazon Web Services (AWS) – Časové limity, opakované pokusy a odloženie s jitterom – aws.amazon.com

  13. OpenTelemetry - Úvod do pozorovateľnosti - opentelemetry.io

  14. Stripe - Idempotentné požiadavky - docs.stripe.com

  15. Google Cloud – Stratégia opakovania (odloženie + jitter) – docs.cloud.google.com

  16. OWASP – Top 10 pre aplikácie s rozsiahlymi jazykovými modelmi – owasp.org

  17. OWASP - LLM01 Prompt Injection - genai.owasp.org

  18. LlamaIndex - Úvod do RAG - developers.llamaindex.ai

  19. Microsoft - Sémantické jadro - learn.microsoft.com

  20. Microsoft AutoGen – Multiagentový framework (dokumentácia) – microsoft.github.io

  21. CrewAI - Koncepty agentov - docs.crewai.com

  22. Haystack (hlboko posadený) - Dokumentácia pre retrieverov - docs.haystack.deepset.ai

Nájdite najnovšiu umelú inteligenciu v oficiálnom obchode s asistentmi umelej inteligencie

O nás

Späť na blog