Podczas tworzenia agenta AI, chcemy aby nasz agent nie tylko działał, ale także był wydajny i możliwie niezawodny. Wyróżniłem kilka zasad, które według mnie pozwolą na osiągnięcie tego celu.

Określ jasno zadania

Agent AI, a w zasadzie LLM pod nim najlepiej sobie radzi jak jest skupiony na jednym konkretnym zadaniu. Trzeba zadbać o to, aby było ono jasno określone. Nie zostawiaj modelowi miejsca na domyślanie się. Jeśli wykorzystujesz formaty dat czy różne struktury plików opisz szczegółowo czego oczekujesz. Najlepiej z przykładami.

Preferuj logikę deterministyczną

Agenci AI to dalej aplikacje programistyczne. Warto o tym pamiętać i wykorzystywać programistyczne podejście tam gdzie to możliwe. Pozwoli to na kontrolowanie aplikacji oraz zapewnienie jej powtarzalności, a także unikniemy niepożądanych błędów.

Uprość procesy

Jeśli agent AI musi wykonać bardzo złożone procesy, najprawdopodobniej zrobi to niepoprawnie. Uproszczenie ich nie tylko pozwoli na zwiększenie efektywności agenta ale także zmniejszenie opóźnień oraz kosztów z tym związanych.

Zadbaj o logowanie

Koniecznie zadbaj o logowanie dla wykorzystywanych przez agenta narzędzi. Szczególnie w scenariuszach błędów. Pozwoli to na szybsze debuggowanie niedeterministycznej natury LLM. Zdecydowanie prościej będzie Ci dojść do potencjalnego rozwiązania jeśli będziesz mieć dostęp toku rozumowania agenta.

Podsumowując

Na Agentów AI trzeba patrzeć jak na zwykłą aplikację, która czasem potrafi się nieoczekiwanie zachowywać. Spowodowane jest to naturą LLM, natomiast istnieją sposoby na okiełznanie tej natury. Korzystając z powyższych zasad tworząc Agenta AI jesteś w stanie uniknąć większości problemów oraz ułatwić jego implementację i dalszy rozwój.