Wskazówki praktyczne: 4 praktyczne agenty AI, których powinien używać każdy inżynier oprogramowania

To przewodnik pokazuje, jak przejść od surowców do gotowego systemu dla: 4 praktycznych agentów AI, których powinien używać każdy inżynier oprogramowania. Skupiamy się na krokach realizowalnych w praktyce, wyraźnych sprawdzeniach oraz kodzie, który można bez problemu dodać do repozytorium, nie musząc zgadywać intencji twórcy. Na etapie przeglądu należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu systemu. Obok wyników funkcjonalnych należy rejestrować czas wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy proces przechodzi z wersji demonstracyjnej do środowisk współdzielonych.

Nie potrzebujemy szybszego pisania.

Gdy przechodzisz przez etap „We Don’t Need”, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Przechowuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Ustaw punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powrotu nie powinien ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator ponawia próbę z późniejszym węzłem.

Human
   │
   ▼
Ask Question
   │
   ▼
AI gives Answer

Task
  │
  ▼
Think
  │
  ▼
Take Action
  │
  ▼
Check Result
  │
  ▼
Improve
  │
  ▼
Return Final Output

Agent 1: Agent koordynacyjny

Gdy przechodzisz przez etap Agent 1 The Coordination, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zdokumentuj zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponowne, kontrola przez człowieka oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Ustal punkty kontrolne po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji pracy nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

Good Morning 👋

Urgent Emails (3)
------------------
✓ Client waiting for reply
✓ Production alert
✓ Interview confirmation

Information (9)
------------------
• Weekly newsletter
• Team updates
Ignore (14)

------------------
Marketing emails

Calendar Conflict
Meeting: 2 PM
Deployment: 2:30 PM
⚠ High Risk

Struktura promptu, która naprawdę działa

Gdy przechodzisz przez etap A Prompt Structure That, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Wolę małe, testowalne jednostki niż rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany proces. Zachowuj w pamięci tymczasowej stabilne instrukcje systemu oraz schematy narzędzi. Ponowne wysyłanie identycznego prefiksu to częsty powód marnotrawstwa zasobów. Gdy przechodzisz przez etap A Prompt Structure That, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy przechodzi się od wersji demonstracyjnej do środowisk współdzielonych.

Summarize my emails.

Role:
Executive Assistant
Task:
Review unread Gmail emails.
Categories:
- Urgent
- Information
- Ignore
Output:
Summarize each category.
Draft replies for urgent emails.
Boundary:
Never send any email without my approval.

Zacznij od małych kroków

Faza „Start Small” działa najlepiej, gdy traktuje się ją jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden doskonały przykład działania, jeden przypadek niepowodzenia oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Przechowuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Utrzymuj stan struktury w prostym formacie i z określonym typem danych. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, co powoduje przerwę w kontynuacji pracy po zakłóceniach.

Observe
↓
Organize
↓
Suggest
↓
Automate
↓
Delegate

Agent 2: Agent Kreatywności

Faza „Agent 2: Kreatywność” działa najlepiej, gdy traktuje się ją jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden udany przypadek, jeden przypadek niepowodzenia oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres pracy. Zdokumentuj zarówno ścieżkę pomyślnego przebiegu, jak i ścieżkę przywracania do stanu poprzedniego. Próby ponownych działań, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości nieodebranych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później w celu udoskonalenia. Utrzymuj stan grafu w formie prostych, spójnych struktur. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, co powoduje przerwanie kontynuacji działania po zakłóceniach.

• Increase revenue
• Reduce infrastructure cost
• New pricing
• Investors meeting Friday

Sztuczna inteligencja pomnaża to, co jej dostarczysz

AI Multiplies Whatever You stage funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowane jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres. Wolij małe, testowalne jednostki nad rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wtórne struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, i powodują przerwę w kontynuacji działania po zakłóceniach. AI Multiplies Whatever You stage funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowane jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres. Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega nieoczekiwanym rachunkom, gdy proces przechodzi z wersji demonstracyjnej do środowisk współdzielonych.

Write documentation.

Audience:
Backend developers
Goal:
Explain Redis caching.
Reading time:
5 minutes
Include:
Code example
Common mistakes
Architecture diagram

Agent 3: Agent Jasności

Dla etapu Clarity w Agencie 3 należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Konfigurację należy przechowywać poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Zastosuj ludzką aprobatę dla operacji, które wiążą się z wydawaniem pieniędzy lub modyfikacją danych produkcyjnych. Połączenia ustalone w czasie kompilacji nie równają się pełności funkcjonalności biznesowej.

Extract:
• Deadlines
• Hidden fees
• Responsibilities
• Risks
• Questions I should ask

Tryb teleskopowy vs tryb mikroskopowy

Dla trybu teleskopowego w porównaniu z trybem mikroskopowym należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy udokumentować zarówno prawidłowy przebieg działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych działań, kontrola przez ludzi oraz obsługa nieudanych transakcji stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Konieczna jest ludzka akceptacja w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub zmiany danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności funkcjonalności biznesowej.

Tryb teleskopowy

Dla etapu Telescope Mode należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy preferować małe, łatwe do przetestowania jednostki nad rozbudowanymi skryptami. Gdy jakiś krok zawiedzie, powinno to wskazywać na konkretną przyczynę, a nie na skomplikowaną strukturę procesów. Konieczne jest ludzkie zatwierdzenie w przypadkach, gdy dochodzi do wydatków lub zmian w danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie gwarantują pełnej kompletności rozwiązania biznesowego. Dla etapu Telescope Mode należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Obok wyników funkcjonalnych należy rejestrować czas wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań. Wczesna widoczność kosztów zapobiega nieoczekiwanym rachunkom, gdy proces przechodzi z środowiska demonstracyjnego do wspólnych środowisk.

Tryb mikroskopowy

Gdy pracujesz w trybie mikroskopowym, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego awarii. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Przechowuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, skrytki z danymi poufnymi oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Ustaw punkty kontrolne po kosztownych krokach. Funkcja wznowienia nie powinna ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

Jedna mała nawyk, która poprawiła wyniki

Gdy przechodzisz przez etap „Jednego małego nawyku”, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co się dzieje w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zdokumentuj zarówno ścieżkę pomyślną, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponowne, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Ustal punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powrotu nie powinien ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

Agent 4: Agent trenerujący

Gdy przechodzisz przez etap Agent 4 The Coaching, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Wolno preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Ustalaj punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powinien unikać ponownego naliczania opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł. Gdy przechodzisz przez etap Agent 4 The Coaching, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy ścieżka przechodzi z środowiska demonstracyjnego do wspólnych środowisk.

Prosta porównanie

Etap „Proste porównanie” działa najlepiej, gdy traktuje się go jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę o cofnięciu zmian, zanim rozszerzysz zakres badania. Trzymaj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Utrzymuj stan struktury w formie prostych, typizowanych elementów. Wplecione dane ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dany pole, i powodują przerwanie kontynuacji po zakłóceniach.

Czy narzędzie AI ma znaczenie?

Narzędzie AI działa najlepiej, gdy traktuje się je jako mierzalną powierzchnię do analizy. Zanim rozszerzy się zakres, należy zarejestrować jeden udany przypadek działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań. Trzeba udokumentować zarówno prawidłowy przebieg operacji, jak i ścieżkę przywracania stanu. Próby ponownych działań, kontrola przez ludzi oraz obsługa wiadomości błędowych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Należy dostarczać narzędzia o wąskich schematach i wyraźnych etykietach dotyczących efektów ubocznych. Hostowie muszą wiedzieć, które wywołania zmieniają stan systemu, zanim je automatycznie zatwierdzą.

Jedna rzecz, której nigdy nie zautomatyzowałbyś od razu

The One Thing you Would stage funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres. Wolij małe, testowalne jednostki nad rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wtórne struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwania w kontynuacji pracy po zakłóceniach. The One Thing you Would stage funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres. Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy proces przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk.

Pytanie wartе rozważenia

W fazie „Pytanie wartego przemyślenia” należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Konfigurację należy przechowywać poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Zatwierdzenie przez człowieka powinno być wymagane dla operacji, które wiążą się z wydawaniem pieniędzy lub modyfikacją danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności biznesowej.

Ostateczne uwagi

W fazie Ostatecznych Uwag należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy udokumentować zarówno prawidłowy przebieg procesu, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych działań, kontrola przez ludzi oraz obsługa nieudanych transakcji stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Konieczne jest uzyskanie zatwierdzenia człowieka w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub zmiany danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności rozwiązania biznesowego.

Lista kontrolna operacyjna

Faza Listy Kontrolnej Operacyjnej działa najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna powierzchnia do analizy. Należy zebrać jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzy się zakres pracy.

Należy traktować tę fazę jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Należy nadać nazwy poszczególnym elementom, zdefiniować kryteria sukcesu i odrzucić ciche, częściowe ukończenie zadań.

Zachowuj prostą i typowaną strukturę stanu grafu. Wkładki nawarstwione ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, i powodują przerwanie kontynuacji działania po przerwach.

Gdy budżet na to pozwala, dodaj test wstępny, który sprawdza kluczową ścieżkę w procesie CI przy użyciu fixitów, a nie rzeczywistych, płatnych API.

Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy ścieżka przechodzi z wersji demonstracyjnej do środowisk współdzielonych.

Zachowuj prostą i typowaną strukturę stanu grafu. Wkładki nawarstwione ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, i powodują przerwanie kontynuacji działania po przerwach.

Zanim przejdziesz na nowszą wersję stacku, zamroź wersje obecne, utwórz dokładny zapis działania dla kluczowej ścieżki i potwierdź kroki odwracające zmiany. Środowiska współdzielone wymagają ograniczeń przepustowości, weryfikacji uprawnień oraz jasno określonego właściciela odpowiedzialnego za rotację haseł. Wolisz nudną niezawodność od pomysłowych, jednorazowych demonstracji.

Uwagi dotyczące wersji 58b3122fafab: unikaj przechowywania kluczy dostawców w repozytorium, ustaw ograniczenie liczby tokenów na sesję oraz przechowuj transkrypcje obok plików testowych, aby późniejsze zmiany modeli pozostały porównywalne.