Традыцыйныя ШІ проты Генератывных ШІ проты Агентных ШІ: А
Традыцыйныя AI, генератыўныя AI і агентныя AI: што такое кожны з іх, простыя прыклады, а таксама як агенты AI, якія плануюць і дзеяць, разлічаюцца ад модэляў, якія толькі прагнозуюць.
Крыніцы: Traditional AI vs Generative AI vs Agentic AI: A Beginner-Friendly Guide
1. Чаму ёсць традыцыйныя ШЫ?
Прыклады традыцыйных ШЫ
Просты прыклад традыцыйных ШЫ
2. Чаму ёсць генератыўныя ШЫ?
Прыклады генератыўных ШЫ
Апісанне
Запісуйце адночасна шлях успеху і шлях вярнення. Перапрыбуткі, людзкі контроль і обработка некорэктных паведамленняў ёсць часткай продукту, а не дадатковым элементам пасля яго стварэння.
Програмаванне
Калі працуеце над стадзіяй програмавання, спачатку запісуйце умовы: неабяжныя даныя, сігнал успеху і тое, што выканаецца у разы частковага невяспамі. Такі спіс дапамагае залішыцца чыстым пад час пазнейшых змян у кодзе. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, невяспа должна вказываць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцюг задач. Ствараўце контрольныя пункты пасля дорогіх крокаў. Сістэма вярнення не должна занова ставіць плату за той самы вызыв LLM, калі аператар перапрыбуе пазнейшы елемент.
Адпраўкі
Калі працюеце на стадыі Образоў, спачатку запісайце кантракт: неабходныя вхідныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковай нявыполненасці. Такі спіс пераканае ў тым, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Спрыймайце гэтую стадыю як кантракт межаў вхідных дадзеных і перакананых выходных рэзультатаў. Даць назвы артыфактам, задаць правілы пераканання успеху і не падтрымляць тыхню частковую завершэннасць. Зробіце перакананне пасля дорогіх крокаў. Програма не должна зноў ставіць плату за той самы вызов LLM, калі аператар праканае пазнейшы вузел.
Адукацыя
Калі працюеце на стадыі навчання, спачатку запісайце умовы вікорыстоўвання: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага невыпання. Такі спіс дапамагае залічваць пазнейшыя змены ў кодзе чыста.
Наука пра даны
Этап наукі працы з дадзенням работае найэфектывней, калі яго спрыяюць рассматрываць як вімерную паверхню. Зберагачыце адны ідэальны прыклад, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць масштабы. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, прычына неудачы павінна вказываць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцюг задач. Рэзультаты обработкі дадзення павінны быць простымі і з адначыя тыпамі дадзення. Вкладаныя структуры дадзення маскуюць інфармацыю пра тое, які вузел запісаў кожны поле, і спакоююць працу пасля перэрываў.
Традыцыйныя ШЫ проты Генератывных ШЫ
Этап традыцыйнага AI протыва генератывальнага работае наяўней, калі яго спрыяваць як мерыемую паверхню. Запісаце адна ідэальная версія рэзультата, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану, перш чым расшырваць масштабы. Спрыяйце гэтам этапу як кантракту межа вхіднымі дадзеннямі і паверыжанымі выходнымі рэзультатамі. Даўце назвы артыфактам, задаце крытэрыя успеху і адмовіцеся ад тыхняй частковай працы без паведамлення. Храніце стан графа ў простым і тыпаванам фармаце. Вярнутыя структуры дадзення маскуюць інфармацыю пра тое, які вузел запісаў кожны поле, і спакойваюць працу пасля перарываў.
Традыцыйны AI
Этап традыцыйнага AI працюе наяўней, калі яго спрыяваць як мерыемую паверхню. Зафіксавайце адны ідэальны прыклад працы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць сферу дзеяння. Запісвайце часы выканання і косты токенав або запытаў разам з функцыйнальнымі рэзультатамі. Відразлівае паказанне костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмавайнага рэжыма ў спяльныя сераўы. Храніце стан графа ў простам і тыпаваным фармаце. Вярнутыя блокі маскуюць інфармацыю пра тое, які вузел запісаў канкрэтны поле, і спакшваюць продовжэнне працы пасля перэрываў. Этап традыцыйнага AI працюе наяўней, калі яго спрыяваць як мерыемую паверхню. Зафіксавайце адны ідэальны прыклад працы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць сферу дзеяння. Дакументавайце як шлях успеху, так і шлях вяснавання. Перапрыбуткі, людзкія контрольны пункты і обработка некорэктных запытаў ёсць часткай продукту, а не чымсь, што дадаецца пазней.
Генератыўны AI
Для этапы генератыўскай ІІ неабходна пярэд зменым коду абмовіцься пра вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крэтыяры завершэння. Аперацыёныя працавнікі должны магчымае перадзеўваць крок з вядомага пункта контролю, не спрабоўваючы з’ясаваць захаваны стан. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі крок не выйшаў, прычына нехасабносты должна вказываць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцоўкі задач. Пры застосаванні грошэй чы зменыні продакцыйных дадзеных неабходна людская апраўда. Компіляцыйныя наладкі не ёсць адпаведнікамы пачатковай цэлесапраўленасці праекту.
3. Што такое агентная ІІ?
Для этапы «Што такое агентна сістэма» неабяжна прадзефінавацыя вхідных дадзеных, адпраўніка крока і крэтарыяў завершэння працы перад зменым коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перапрацаваць крок пачаткуючы з вядомага контрольнага пункту, не прымусваючыся на адгадванні захаванага стану. Спрацоўваць гэтую стадыю як кантракт межа вхіднымі дадзенымі і пасвярджанымі выходнымі рэзультатамі. Назваць артыфакты, прадзефінавацыя пераканальняў успеху і адмова ад бяспрэчнага частковага завершэння. Заставіць людзкую апраўдку для тых крокаў, якія выкарыстоўваюць грошы або зміняюць даныя у працэсе віробніцтва. Кампайляванне коду не ўзроўнавалася з абсолютным завершэнням бізнес-процэсу.
Просты прыклад агентнай ШЫ
Для этапы A Simple Agentic AI неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крэтыяры завершэння пры перадзеі коду. Аперацыйныя працавнікі должны магчымае запускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Запісваць час выканання і кост токенаў або запытаў разам з функцыйнальнымі рэзултатамі. Відразы костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмавай версіі ў спяльныя асяроддзя. Заставіць людзкую апраўдку для тых крокаў, якія вітрачаюць грошы або зменяюць даны ў працэсе. Працэс складання коду не ўзначае повнайсткі готовасці продукту для эксплуатацыі. Для этапы A Simple Agentic AI неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крэтыяры завершэння пры перадзеі коду. Аперацыйныя працавнікі должны магчымае запускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Дакументаваць як шлях успеху, так і шлях вярнення да нормальнага стану. Перапрыбуткі, людзкія контрольныя пункты і обработка некорэктных запытаў ёсць часткай продукту, а не елементамі, якія дадаюцца пазней.
Шаг 1
Працюючы над першым шагам, спачатку запісуйце угоду: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць па частый неякосці. Такі спіс пераканае ў тым, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі шаг не выконваецца, прычына неякосці должна вказываць на адну адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцюг задач. Зробіце перапактаванне пасля дорогіх шагоў. Програма не должна зноў ставіць плату за той самы вызов LLM, калі аператар прабуе зноў віконаць пазнейшы элемент.
Шаг 2
Калі працюеце над 2-м практам, спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс пераконтроўвае, каб пазнейшыя змены коду былі чыстымі. Спрыймайце гэты практ як контракт межа данымі і перакананымі выходамі. Дайце назву рэзультатам, задаце крытэрыя успеху і не падтрымайце тых частковых выпанняў, якія залішаюцца непазначанымі. Зробіце пераконтроль пасля дорогіх крокаў. Програма не должна зноў выклікаць той самы калл LLM, калі аператар праказвае пазнейшы вузел.
3-й практ
Калі працуеце над трэцім этапам, спачатку запісайце «кантракт»: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс пераконвае ў тым, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Запісвайце час выканання і кост токена або запыту празаўсёды разам з рэзультатамі функцыяналу. Відразлівасць костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмаверсіі ў спяльныя асяроддзя. Зробіце контрольную пазнаку пасля дорогіх крокаў. Сістэма вярнення не должна зноў нарахоўваць косты за той самы вызов LLM, калі аператар прабуе зноў выконаць пазнейшы вузел. Калі працуеце над трэцім этапам, спачатку запісайце «кантракт»: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс пераконвае ў тым, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Дакументавайце як «шчаслівы» шлях, так і шлях вярнення да нормальнасці. Прабулі, людзкія контролы і обработка некорэктных паведамленняў ёсць часткай продукту, а не чымсь, што дадаецца пазней.
Этап 4
Этап 4 працюе найкрашча, калі яго розглядаць як вімерную паверхню. Зберажыце адны ідэальны прыклад працы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць сферу дзеяння. Волійце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, прычына неудачы павінна вказываць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцюг дзеяння. Рэжым графа павінен быць простым і тыпаваным. Вкладзеныя блокі маскуюць інфармацыю пра тое, канферы які вузел які поле, і спакоююць продовжэнне працы пасля перэрываў.
Этап 5
Этап 5 працюе найкрашча, калі яго розглядаць як вімерную паверхню. Зберажыце адны ідэальны прыклад працы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць сферу дзеяння. Разглядайце этап як кантракт межа вхіднымі данымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Даўце назвы элементам, задаце крытэрыя успеху і адмовіцеся ад тыхняй частковай завершэнні без паведамлення. Рэжым графа павінен быць простым і тыпаваным. Вкладзеныя блокі маскуюць інфармацыю пра тое, канферы які вузел які поле, і спакоююць продовжэнне працы пасля перэрываў.
Шаг 6
Этап шагу 6 працюе найкрашча, калі яго розглядаць як вімерную плошчу. Зафіксавайце адны ідэальны прымер працы, адны прыклад неудачы і запіску пра відкатаванне раней, чым расшырваць масштабы. Запісвайце часы выканання і вартась токеноў або запытаў па боку ад функцыйнальных рэзультатаў. Візуабельнась вартасей з самага пачатку запобегае неспакою, калі працэс пераходзіць з дэмовай асяроддзя ў спяльныя сераўы. Храніце стан графа ў простам і тыпаваным фармаце. Вкладзеныя блокі маскуюць інфармацыю пра тое, які вузел запісаў канкрэтны поле, і спакшуюць продовжэнне працы пасля перэрываў. Этап шагу 6 працюе найкрашча, калі яго розглядаць як вімерную плошчу. Зафіксавайце адны ідэальны прымер працы, адны прыклад неудачы і запіску пра відкатаванне раней, чым расшырваць масштабы. Дакументавайце як шлях успеху, так і шлях вяснавання. Перапрыбуткі, людзкія контралі і обработка некорэктных паведамленняў ёсць часткай продукту, а не чымсь, што дадаецца пазней.
Шаг 7
Для этапы 7 неабяжна ўскладнення вхідных дадзей, адпаведальнага за ўскладнення і крэтарыяў завершэння працы перад змінай коду. Аператары павінны магчымае перзапускаць ўскладнення з вядомага пункта контролю, не прыпускаючы нявідомага стану. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі ўскладнення не выконваецца, прычына нехарактэрства павінна вказываць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны працэс. Неабяжна людскае затверджэння для тых крокоў, якія выкарыстоўваюць грошы або зміняюць даны варабочага прыемлівання. Компіляцыйныя налашчэнні не ўзначаюць павнае выкананне бізнес-процэса.
Шаг 8
Для этапы 8 неабяжна ўскладнення вхідных дадзеных, адпаведальнага за ўказаную стадыю і крэтарыяў завершэння перад змінай коду. Аперацыяныя працавнікі павінны магчымае перазапускаць стадыю з вядомай точкі контролю, не прабуючы спадарожваць схованы стан. Спрэчвайце гэтую стадыю як кантракт межа вхіднымі дадзенымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Даўце назвы артыфактам, ускладненя пераканання ў успеху і адмовіцеся ад тыхнага частковага завершэння без паведамлення. Заставьце людзкія апраўданні для тых крокаў, якія выкарыстоўваюць грошы або зміняюць даныя ў працэсе віробніцтва. Компіляцыйныя налашчэння не ўзроўнаваны з пачатковай цэласнасцю бізнес-процэсу.
Найбольшая разліка
Для этапы «Найбольшая разніца» неабяцо практычна апранаванне коду: пазначыць вхідныя даныя, адпаведальнага за крок і крэтырыя для завершэння. Аперацыйныя працавнікі должны магчымасць перзапуск крока з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Запісваць час выканання і кост токенаў або запытаў разам з функцыйнальнымі рэзултатамі. Відразы костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмавай версіі ў спяльныя асяроддзя. Пры кроках, якія вітрачаюць грошы або зменяюць даныя ў працэсе, неабяцо людскую апраўду. Кампіляцыйныя налашчэнні не ўзначаюць павнае адпрацоўванне продукту. Для этапы «Найбольшая разніца» неабяцо практычна апранаванне коду: пазначыць вхідныя даныя, адпаведальнага за крок і крэтырыя для завершэння. Аперацыйныя працавнікі должны магчымасць перзапуск крока з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Адначасова задокументаваць «шчаслівы» і «вярнучы» паты. Перапрыбуткі, людскія контрольныя пункты і обработка некорэктных запытаў ёсць часткай продукту, а не пасляднім дапрацоўванням.
Традыцыйныя ШЫ → Прагнозаванне
Калі працуеце з этапам прагнозавання традыцыйных ШЫ, спачатку запісайце умовы: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выканаецца у разе частковага невыпалення. Такі спіс дапамагае заліцвачыць змяны ў кодзе. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшоў, невыпаленне павінна вказваць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцужок задач. Ствараюце контрольныя пункты пасля дорогіх крокаў. Програма не павінна зноў сцягваць плата за той самы вызов LLM, калі аператар праканае пазнейшы вузел.
Генератывныя ШЫ → Стварэнне
Калі працюеце над стадзіяй «Стварэнне» у Generative AI, спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс перакладзець пазнейшыя змены коду ў правільны направленні. Спрэцьвуйце да гэтай стадзіі як да контракту межа данымі і перакананымі выходамі. Дайце назву рэзультатам, задацьце крытэрыя успеху і не падзеўляйце частковым завершэнням без паведамлення. Ствараце контрольныя точкі пасля дорогіх крокаў. Програма для продакцыі не должна зноў выклікаць той самы LLM-званак, калі аператар прабуе зноў запрацаваць пазнейшы вузел.
Agentic AI → Act
Калі працуеце над стадзіяй Закона абэнтных AI, спачатку запісайце угоду: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс контроля дапамагае заліцьваты пазнейшыя змены коду.
Пораўняймо іх на прыкладзе
Этап «Параболічамо іх» працюе найэфектывней, калі яго розглядаць як вімерную паверхню. Запісаўце адна «золатая» транскрыпцыя, адын прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць масштаб. Волійце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выходзіць, прычына неудачы павінна вказваць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцюг задач. Рэзервавайце стан графа ў простам і тыпізаваным фармаце. Вкладныя структуры маскуюць інфармацыю пра тое, які вузел запісаў канкрэтны поле, і спакойваюць працу пасля перэрываў.
Традыцыйныя AI
Традыцыйны ўровень AI працюе наякша, калі яго спрыяваць як мерыемую паверхню. Запісаце адна ідэальная версія рэзультата, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да попераднего стану, перш чым расшырваць масштабы. Спрыяйце гэты ўровень як кантракт межа вхіднымі данымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Даўце назвы артыфактам, задаце крытэрыя успеху і адмовіцеся ад тыхняй частковай працы без паведамлення. Храніце стан графа ў простым і тыпаванам фармаце. Вярнутыя структуры дадзеных маскуюць інфармацыю пра тое, які вузел запісаў кожны поле, і спакшваюць продажчэй работу пасля перарываў.
Генератыўны AI
Этап генератыўнага AI працюе наякша, калі яго спрыяваць як мерыемую паверхню. Зафіксавайце адны ідэальны прыклад працы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць сферу дзеяння. Запісвайце часы выканання і вартасць токенав або запытак паўстаючы разам з функцыйнальнымі рэзултатамі. Відразы вартасці з самага пачатку запобегае неспакою, калі працэс пераходзіць з дэмавайшнага рэжыма ў спяльныя сераўры. Храніце стан графа ў простам і тыпаваным фармаце. Вярнутыя структуры даных маскуюць інфармацыю пра тое, які вузел запісаў канкрэтны поле, і спакшваюць продовжэнне працы пасля перарываў. Этап генератыўнага AI працюе наякша, калі яго спрыяваць як мерыемую паверхню. Зафіксавайце адны ідэальны прыклад працы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць сферу дзеяння. Дакументавайце як шлях успеху, так і шлях вярнэння да нормальнага стану. Перапрыбуткі, людзкі контроль і обработка некорэктных паведамленняў ёсць часткай продукту, а не чымсь, што дадаецца пазней.
Агентны AI
Для этапы агентнага ІІ складзіце апісанне вхідных дадзенняў, адпаведнага власніка крока і крэтарыяў завершэння працы перад зменым коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае запускаць крок з вядомай точкі перапытку без неабязковасці з’ясаваць сустоянне, якое залішылася непазначанае. Валіце маленькія, тэставальныя елементы замест большых скрыптов. Калі крок не выйшае, прычына неудачы павінна вказываць на адзін конкрэтны аспект, а не на заплутаны ланцужок задач. Заставіце людзкую апраўду для тых крокаў, якія выкарыстоўваюць грошы або зміняюць даны, якія вікорыстоўваюцца у працэсе вырабніцтва. Компіляцыйныя налашчэнні не ўзначаюць, што праект ўжо завершаны з пункту гляду бізнеса.
Іншы прыклад: Наука пра дадзеныях
Для этапы Another Example Data Science неабяжна ўскладнення вхідных дадзей, адпаведальнага за кожны крок і крэтарыяў завершэння працы перад змінайом коду. Аператары должны магчымае перзапускіць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы схованы стан. Спрыяйце гэтай этапы як даговору межа вхіднымі дадзей і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Даўце назвы артыфактам, ускладнення пераканання ў успеху і адмовіцеся ад тыхнага частковага завершэння без паведамлення. Забяжцеся пры справах, якія выкарыстоўваюць грошы або зміняюць даны для працы, прынятным затверджэнням чалавека. Праця ў часе компілявання не адпаведае пачатковай цэлесапраўленасці бізнесу.
Традыцыйныя AI
Для этапы традыцыйнага AI неабяжна пазначыць вхідныя даныя, адпаведальнага за крок і крэтырыя для завершэння пры перадзеіснаванні коду. Аператары должны магчымаць перзапуск крока з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Запісваць час выканання і кост токеноў або запытаў разам з функцыйнальнымі рэзультатамі. Відразлівасць костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмавай версіі ў спяльныя асяроддзя. Заставіць людзкую апраўдку для тых крокаў, якія вітрачаюць грошы або зменяюць даныя ў працэсе. Прыўязка элементаў у час компілявання не абавесць цэлыснасцю продукту. Для этапы традыцыйнага AI неабяжна пазначыць вхідныя даныя, адпаведальнага за крок і крэтырыя для завершэння пры перадзеіснаванні коду. Аператары должны магчымаць перзапуск крока з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Аддзеіснаваць дакументацыю як для стандартнага, так і для патэнціяльнага перадзеіснавання. Перапрыбуткі, людзкія контрольныя пункты і обработка некорэктных запытаў ёсць часткай продукту, а не елементамі, якія дадаюцца пазней.
Генератыўныя AI
Калі працуеце на стадыі генератыўных AI, спачатку запісайце угоду: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выканаецца у разы ў частковай няудачы. Такі спіс пераканаець у тым, што пазнейшыя змены коду буду чыстымі. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшоў, няудача павінна вказваць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцюг задач. Стварайце контрольныя пункты пасля дорогіх крокаў. Програма не павінна знову сцягваць плата за той самы вызов LLM, калі аператар праказвае пазнейшы вузел.
Агентныя AI
Калі працюеце над стадзіяй Агентнага ІІ, спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у случае частковага нявыпання. Такі спіс перакладзець пазнейшыя змены коду ў правільныя рамкі. Спрэцьвуйце да гэтай стадзіі як да контракту межа данымі і перакананымі выходамі. Дайце назву рэзультатам, задаце крытэрыя успеху і не падтрымвайце тыхі частковыя завершэння. Зробіце контрольную пунктую пасля дорогіх крокаў. Програма для продакцыі не павінна зноў сцягваць плата за той самы вызов LLM, калі аператар прабуе зноў запрацаваць з пазнейшым вузлам.
Іншы прыклад: прабіранне кандыдаў
Калі працуеце над стадзіяй «Another Example Recruitment», спачатку запісайце умовы кантракту: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выканаецца у разе частковага нявыпалення. Такі спіс пераканаецца, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Запісвайце час выканення задачы і кост токена або запіту празаўседы ў рэзультатах функцыйнасці. Візуабельнае паказанне костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмаверсіі ў спяльныя асяроддзя. Зробіце перапаказ пасля дорогіх крокаў. Сістэма не должна зноў нарахоўваць косты за той самы вызов LLM, калі аператар прабуе зноў выканаць пазнейшы элемент. Калі працуеце над стадзіяй «Another Example Recruitment», спачатку запісайце умовы кантракту: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выканаецца у разе частковага нявыпалення. Такі спіс пераканаецца, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Дакументавайце як шлях успеху, так і шлях вяснавання сітуацыі. Прабывы, людзкія контралі і обработка некорэктных паведамленняў ёсць часткай продукту, а не чымсь, што дадаецца пазней.
Традыцыйныя AI
Традыцыйныя сцэнарыі AI працуюць наўжоўдзе, калі іх спрыяваць як мерыемую структуру. Запісаўце адна ідэальная версія, адзін прыклад неудачы і прыметкі па адкату перш чым расшырваць масштаб. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выходзіць, прычына неудачы павінна вказваць на аднойчую адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцужок задач. Рэгулюйце стан графа так, каб ён быў простым і з адзіным тыпам дадзеных. Вярнутыя структуры маскуюць інфармацыю пра тое, каней вузел запісаў канкрэтны поле, і спакойна працаваюць пасля перарываў.
Генератыўныя AI
Этап генератыўскай ШЫ працюе наякша, калі яго спрыяваць як мерыемую паверхню. Запісаце адна ідэальная версія рэзультата, адын прыклад неудачы і прыметку па вярнэнню да пачатковага стану пры расшырэнні масштаба. Спрыяйце гэты ўражак як кантракт межа вхіднымі дадзеннямі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Даўце назвы артыфактам, задаце крытэрыя успеху і адмовіцеся ад тыхняй частковай працы без паведамлення. Зберагачыце стан графа ў простам і тыпаванам фармаце. Вкладзеныя блокі маскуюць інфармацыю пра тое, які вузел запісаў кожны поле, і спакшуюць продажчык працы пасля перарываў.
Агентная ШЫ
Этап агентнага AI працюе наякша, калі яго спрыяваць як меравальную плошчу. Зберагачыце адны ідэальны прыклад працы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перад расшырэнням масштаба. Запісвайце часы выканання і косты токенав або запытак праз адныя з рэзультатаў функцыональнасці. Відразлівае паказанне костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмавайнага рэжыма ў спяльныя асяроддзя. Храніце стан графа ў простам і тыпаваным фармаце. Вярнутыя структуры дакументаў маскуюць інфармацыю пра тое, канкрэтны вузел запісаў канкрэтную польню, і спакшваюць возможнасць продажу пасля перарываў. Этап агентнага AI працюе наякша, калі яго спрыяваць як меравальную плошчу. Зберагачыце адны ідэальны прыклад працы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перад расшырэнням масштаба. Дакументавайце як шлях успеху, так і шлях вяснавання проблем. Перапрыбуткі, людзкія контрольны пункты і обработка непрацэсуючых паведамленняў ёсць часткай продукту, а не чымсь, што дадаецца пазней.
Ролі інструментаў
Для этапы «Ролі інструментаў» неабходна прадзефінавацыя вхідных дадзеных, адпаведнага адпаведальнага за крок і крэтарыяў завершэння працы перад зменым коду. Аперацыйныя працавнікі должны магчымае перзапускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптаў. Калі крок не выканаецца, прычына неудачы должна вказываць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцуг задач. Автэнтыфікуйцеся на входзе і паўторна автарызуйцеся на роўні апрацоўкі дадзеных. Толькі токэн-носіцель не ёсць межай адпаведальнасцяў.
Ролі памяці
Для этапы «Ролі памяці» неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за этап і крэтыры завершэння пры перадзмене коду. Аперацыйныя працавнікі должны магчымае запускаць этап з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Спрыяйце цій этапы як кантракту межаў вхідных дадзеных і перакананых выходных рэзультатаў. Даць назвы артыфактам, узначыць перакананні ў успеху і адмовіцца ад тыхняга частковага завершэння без паведамлення. Заставіць людзкую апраўдку для тых сітуацыяй, дзе відбываецца выдатак грошэй або зміняюцца даны для працы. Компіляцыйныя налашчэння не ўзначаюць павнае завершэння бізнес-процэсу.
Ролі планавання
У стадыі планавання неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крытэрыя завершэння пры зміне коду. Аперацыйныя працавнікі должны магчымае запускаць крок з вядомай точкі контролю, не спрабоўваючы здогадацца пра схованы стан. Запісваць час выканання і вартасць токена або запыту разам з функцыйнальнымі рэзультатамі. Візуабельна інформацыя пра вартасці з’являецца рана, чым утвараюцца неспадзянанні з боку рахункоў, калі працэс пераходзіць з дэмовай асяроддзя ў спадзяльныя сераўры. Прайскаць людскія апраўленні для тых крокоў, якія вітрачаюць грошы або зменяюць даны у працэсе віробніцтва. Праця ў час компілявання не ёсць гарантыяй повнай адпаведнасці продукту бізнес-трэбованням. У стадыі планавання неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крытэрыя завершэння пры зміне коду. Аперацыйныя працавнікі должны магчымае запускаць крок з вядомай точкі контролю, не спрабоўваючы здагадацца пра схованы стан. Дакументаваць як «шчаслівы» шлях, так і шлях вяснавання сітуацыі. Перапрыбуткі, людскія апраўленні і апрацоўка некорэктных паведамленняў ёсць часткай самага продукту, а не елементамі, якія дадаюцца пазней.
Традыцыйныя AI протык утваральніх AI пратык агентных AI
Калі працуеце над стадзіяй «Традыцыйныя AI протык утваральніх AI», спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс контроля дапамагае заліцвачыць пазнейшыя змены ў кодзе. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшоў, нявыпанне павінна вказваць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцужок задач. Зробіце контрольную пунктую пасля дорогіх крокаў. Програма не павінна зноў выклікаць той самы вызов LLM, калі аператар пракушае пазнейшы вузел.
Гэтыя тэхналогіі не ўзаемныя канкурэнты
Калі працуеце над стадзіяй «Этыя тэхналогіі не падходzą», спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс перакладоў захоўвае чыстасць пазнейшых змян у кодзе. Спрыятлівае ставленне да гэтай стадзіі як да контракту межа данымі і перакананымі выходамі. Дайце назву рэзультатам, задацьце крытэрыя успеху і адмовіцеся ад мовчанкавага частковага завершэння. Зробіце перапытку пасля дорогіх крокаў. Програма не должна зноў выкарыстоваць той самы вызов LLM, калі аператар прабуе зноў запрацаваць з пазнейшым вузлом.
Традыцыйныя AI
Калі працуеце над стадзіяй «Традыцыйныя AI», спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс перакладоў захоўвае чыстасць пазнейшых змян у кодзе. Запісвайце час выканання і кост токеноў або запытаў праза функцыйнае рэзультат. Відкрытыя даныя пра косцы з’являюцца рана, таму не будзе неспадзянак у вырахунку платы, калі працэс пераходзіць з дэмавай версіі у спяльныя сераўы.