Uwagi praktyczne: Zmiany w API Agents firmy OpenAI zmieniają zasady funkcjonowania gospodarki w obszarze sztucznej inteligencji

Poniższe notatki przedstawiają praktyczny plan działania dotyczący artykułu „Zmiany w API Agentów OpenAI zmieniają ekonomię pracy z wykorzystaniem AI”. Nacisk kładziony jest na umowy, sprawdzania oraz miejsca zastępcze dla kodu, a nie na motywacyjne aspekty. Podczas przechodzenia przez etap przeglądu 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. Wolimy małe, testowalne jednostki niż rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany proces.

Zapytanie to już nie jest jednostką pracy

Zapytanie typu A funkcjonuje najlepiej, gdy traktuje się je jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny przekaz, jeden przypadek awarii oraz notatkę o cofnięciu zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Traktuj tę fazę jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadań. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i określonej strukturze typów. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwanie kontynuacji po przerwach.

Czas działania agenta ma ukryty koszt

The Agent Runtime Has stage działa najlepiej, gdy traktuje się go jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy przechodzi się z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, i powodują przerwanie kontynuacji po przerwach.

from agents import Agent, Runner, function_tool
@function_tool
def get_error_rate(service: str, minutes: int = 30) -> str:
    """Return the recent error rate for a service."""
    return f"{service}: 8.4% errors over {minutes} minutes"
investigator = Agent(
    name="Incident investigator",
    instructions=(
        "Investigate the incident, use evidence, and recommend "
        "the safest next action. Do not change production state."
    ),
    tools=[get_error_rate],
)
result = Runner.run_sync(
    investigator,
    "Investigate the elevated 5xx rate in service-api."
)

Niezawodność, kontrola i akceptacja definiują sukces

Faza kontroli niezawodności i akceptacji działa najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres. 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 prostym formacie i z określonym typem danych. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, co utrudnia kontynuację pracy po przerwach. Faza kontroli niezawodności i akceptacji działa najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres. Wolimy małe, testowalne jednostki nad rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowaną sekwencję działań.

Agenty równoległe zamieniają czas na nakłady finansowe

W fazie handlu czasem u agentów równoległych należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Traktuj tę fazę jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nazwij poszczególne elementy, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadania. Wymagaj ludzkiej aprobaty w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub zmiany danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności procesu biznesowego.

Akceptacja to linia mety

Ponieważ akceptacja stanowi ostatni etap, 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. Należy rejestrować czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega nieoczekiwanym rachunkom, gdy proces przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Konieczne jest ludzkie zatwierdzenie w przypadkach, gdy dochodzi do wydatków lub zmian w danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności biznesowej.

cost per accepted task =
    total execution cost / tasks accepted without rework

Od śladów do wartości biznesowej

W fazie Od śladów do biznesu należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok od 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. Wprowadź ludzką aprobatę dla operacji, które wiążą się z wydawaniem pieniędzy lub modyfikacją danych produkcyjnych. Połączenia skompilowane w czasie kompilacji nie gwarantują kompletności rozwiązania biznesowego. W fazie Od śladów do biznesu należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy preferować małe, testowalne jednostki nad rozbudowanymi skryptami. Gdy dany krok zawiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowaną strukturę.

eline.

Ślady to dane księgowe

Podczas przechodzenia przez etap „Ślady to dane księgowe”, 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. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć możliwość cichego, częściowego ukończenia zadania. 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.

Decyzja strategiczna

Gdy przechodzisz przez etap Decyzji Strategicznej, 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. Zapisz czas trwania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy proces przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. 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.

Wniosek: Mierz pracę, a nie słowa

Gdy przechodzisz przez etap „Conclusion Measure Work Not”, 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 powinien unikać ponownego naliczania opłat za tę samą operację LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł. Gdy przechodzisz przez etap „Conclusion Measure Work Not”, 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. Wolij małe, testowalne jednostki nad rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowaną sekwencję działań.

Zasługi i dalsza lektura

Etap Zasług i dalszej lektury funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny przepis, jeden przypadek niepowodzenia oraz notatkę o cofnięciu zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzucaj ciche, częściowe ukończenie zadań. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i określonej typowości. Wkładki nawiasowe ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, co powoduje przerwanie kontynuacji po przerwach.

List kontrolny operacyjny

Dla etapu Listy kontrolnej operacyjnej zdefiniuj dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed dokonaniem zmian w kodzie. Operatorzy powinni móc ponownie wykonać dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu systemu.

Zdokumentuj zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę przywracania. Próby ponownych działań, kontrola przez ludzi oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później.

Zapewnij zatwierdzenie przez człowieka w tych punktach, gdzie wydawane są pieniądze lub zmieniane są dane produkcyjne. Połączenia skompilowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności rozwiązania biznesowego.

Napisz krótki przewodnik: jak rotować klucze, jak opróżnić kolejkę z zadań, jak cofnąć ostatnie operacje importu.

Wolij małe, testowalne jednostki nad rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok zawiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji.

Zapewnij zatwierdzenie przez człowieka w tych punktach, gdzie wydawane są pieniądze lub zmieniane są dane produkcyjne. Połączenia skompilowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności rozwiązania biznesowego.

Zanim wdrożysz cały zestaw narzędzi, zamroź wersje, utwórz dokładny zapis dla kluczowych etapów realizacji oraz potwierdź kroki odwracania zmian. Środowiska współdzielone wymagają ograniczeń szybkości, weryfikacji przynależności użytkowników oraz wyraźnego właściciela odpowiedzialnego za rotację haseł. Wolimy nudną niezawodność od pomysłowych, jednorazowych demonstracji.

Uwaga dotycząca procesu batch dla c19c8c130ab5: trzymaj klucze dostawcy poza repozytorium, ustaw ograniczenie liczby tokenów na sesję oraz przechowuj zapisy obok plików testowych, aby późniejsze zmiany modeli pozostawały porównywalne.

Dla etapu 0 dotyczącego wzmocnienia bezpieczeństwa zdefiniuj 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. Konfigurację należy przechowywać oddzielnie od kodu aplikacji – pliki środowiskowe, magazyny haseł oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności analizowania całej struktury.

Szczegół wzmocnienia 0/855: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie anegdoty.

Podczas przechodzenia przez pierwszy etap notatki dotyczącej wzmocnień, 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 proces.

Szczegół wzmocnienia 1/855: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie anegdoty.

Literatura pokrewna

• Praktyczne notatki: Budowanie systemów RAG, które naprawdę działają w produkcji — Szczegółowy przewodnik po Praktycznych notatkach: Budowanie systemów RAG, które naprawdę działają w produkcji: kontrakty, sprawdzania oraz gotowe fragmenty kodu dla zespołów wdrażających ten model.
• Praktyczne notatki: Wyrzuciłem swoją bazę danych wektorowych. RAG stało się o wiele lepsze z — Szczegółowy przewodnik po Praktycznych notatkach: Wyrzuciłem swoją bazę danych wektorowych. RAG stało się o wiele lepsze z: kontrakty, sprawdzania oraz gotowe fragmenty kodu dla zespołów wdrażających ten model.