Агенты ИИ появляются повсюду. Они привлекают все больше внимания в новостной ленте, и уровень их принятия также растет. Агенты ИИ — это интеллектуальные программные системы, которые планируют, работают и выполняют задачи автономно, часто с небольшим вмешательством человека или вообще без него. Следовательно, они получают все больше внимания со стороны крупных компаний.
В связи с таким массовым внедрением агентов и их использованием в повседневной жизни все говорят о создании этих умных помощников для выполнения задач, анализа данных и даже управления сложными рабочими процессами.
Этот ажиотаж логичен, поскольку рынок агентов ИИ, как ожидается, вырастет с более чем 5 миллиардов долларов в 2024 году до более чем 216 миллиардов долларов к 2035 году, согласно Roots Analysis . С ростом ажиотажа многие понимают, что превратить агента ИИ из крутой идеи в надежную масштабируемую систему сложнее, чем кажется.
Чаще всего основное внимание уделяется новейшим моделям искусственного интеллекта, но вот важный момент: секрет не в еще одной более крупной модели, а в четкой структуре, которая позволяет вашему агенту думать, помнить и действовать.
Фундаментальное различие между простой программой “все в одном” и настоящей “агентной” системой заключается в способности агента обдумывать проблемы и эффективно использовать инструменты для их решения. Эта способность рассуждать и действовать делает их столь многообещающими.
Однако создание этих сложных автономных систем может ощущаться как блуждание по лабиринту без карты. Чтобы помочь вам двигаться быстрее и с большей ясностью, мы составили простую дорожную карту на основе руководства Ракеша Гохеля и Андреаса Хорна на LinkedIn , сосредоточившись на 7 недооцененных шагах для создания масштабируемого агента ИИ.
Вот 7 недооцененных шагов по созданию масштабируемого ИИ-агента:
- Стоит ли размышлять перед каждым ответом?
- Планирует ли он ряд подзадач или начинает сразу?
- Когда вызывается внешний инструмент?
- Начните с простого, используя шаблоны ReAct или Plan-then-Execute, а затем улучшите их, увидев журналы.
3. Напишите инструкции по эксплуатации, которые модель не сможет игнорировать:
- Относитесь к этому как к внутреннему протокольному документу: небольшие пояснения здесь предотвратят многочасовые срочные операции в будущем.
- Использование «скользящих окон» для сохранения недавних фрагментов разговора в контексте для кратковременной памяти.
- Создание резюме старых разговоров для сохранения ключевой информации.
- Хранение важных фактов, таких как предпочтения пользователя, прошлые решения или ограничения домена, установленные в предыдущих взаимодействиях.
- Такие наборы инструментов, как MemGPT или ZepAI, могут упростить реализацию этих функций памяти.
- Извлекайте данные из баз данных или веб-сайтов.
- Обновляйте записи в таких системах, как CRM.
- Выполняйте расчеты или запускайте определенные скрипты.
Совет: рассмотрите возможность использования таких платформ, как MCP (Model Context Protocol), чтобы упростить подключение различных инструментов и рабочих процессов с помощью функций plug-and-play.
- Хорошо: «Обобщите ежедневные отзывы пользователей из канала поддержки и предложите три общие области для улучшения».
- Плохо: «Будьте полезны и оказывайте поддержку».
Ограничьте объем работы. Вместо того, чтобы подробно описывать все, что она должна делать, часто бывает эффективнее сосредоточить своего агента на том, чего она не должна делать.
