Практические заметки: пошаговое руководство для разработки собственного агента
Пошаговое руководство по практическим заметкам: пошаговая инструкция для разработки собственного агента: контракты, проверки и слоты для кода для команд, использующих эту модель.
В этом руководстве пошагово показан путь от сырья до готовой к работе системы для книги «Пошаговое руководство по созданию собственной агентской системы». Основное внимание уделяется практическим шагам, четким проверкам и коду, который можно просто добавить в репозиторий без необходимости догадываться о его назначении.
Практические уроки
На этапе практических уроков необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед внесением изменений в код. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Конфигурацию следует хранить отдельно от кода приложения; файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь код. Для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных, необходимо предусмотреть утверждение человеком. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты функционала системы.
Полное руководство по настройке и созданию собственной системы агентных LLM с локальными базами данных, адаптированной под ваши задачи.
Для полного руководства необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Необходимо одновременно задокументировать успешный и аварийный сценарии работы. Повторные попытки, проверка человеком и обработка неработоспособных сообщений являются частью продукта, а не этапом последующей доработки. При следующем шаге, представляющем собой код или вызов инструмента, следует предпочитать структурированные выходные данные с проверкой по схеме вместо свободного текста.
Введение в агентные системы.
На этапе «Введение в агентные системы» необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Лучше использовать небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое шага он должен указывать на конкретную причину, а не на сложную структуру обработки данных. Внедрять утверждение человека там, где происходит трата средств или изменение данных в продакшене. Конфигурация на этапе компиляции не заменяет полноты бизнес-логики.
Вывод 1: Ваш ЯЗЫК ИИ — это не писатель, а процессор.
Для этапа Takeaway 1 Your LLM необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными результатами. Дайте названия результатам работы, определите критерии успеха и не допускайте молчаливого частичного выполнения задачи. При следующем шаге, представляющем собой код или вызов инструмента, отдавайте предпочтение структурированным результатам с проверкой по шаблону перед свободным текстовым форматом.
Takeaway 2: Вам не нужны миллиарды дополнительных параметров; вам нужна специализированная «команда агентов».
На этапе Takeaway 2 You Don необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед внесением изменений в код. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение стоимости заранее предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Внедряйте человеческое утверждение для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты функционала продукта. На этапе Takeaway 2 You Don необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед внесением изменений в код. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Документируйте одновременно «идеальный» путь выполнения и пути восстановления. Повторные попытки, человеческое утверждение и обработка некорректных сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Проблема в реальном мире: человек против машины.
На этапе решения проблемы в реальном мире с участием человека сначала запишите контракт: необходимые входные данные, сигнал о успехе и то, что происходит при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. Когда какой-то шаг терпит неудачу, ошибка должна указывать на конкретную ответственность, а не на запутанную цепочку операций. Выполняйте контрольные точки после дорогостоящих шагов. Система должна не повторно оплачивать один и тот же вызов большой языковой модели, когда оператор пытается выполнить следующий элемент цепочки.
Почему одиночные запросы терпят неудачу, а агентные системы работают.
При работе над этапом «Почему одиночные запросы терпят неудачу» сначала запишите контракт: требуемые входные данные, сигнал о успехе и что происходит при частичной неудаче. Такой чек-лист помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными данными. Дайте названия результатам обработки, определите критерии успеха и не допускайте беззвучного частичного выполнения задачи. Храните в кэше стабильные инструкции системы и схемы инструментов. Пересылка одинаковых заголовков — распространенная причина избыточных ресурсов.
Что такое архитектура агента?
При работе над этапом «Что такое агент» сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал о успехе и действия при частичной неудаче. Такой список поможет сохранять честность при последующих изменениях кода. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение затрат заранее предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Выполняйте контрольные точки после дорогостоящих шагов. Система возобновления работы не должна снова взимать плату за один и тот же вызов большой языковой модели при повторной попытке обработки последующего узла. При работе над этапом «Что такое агент» сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал о успехе и действия при частичной неудаче. Такой список поможет сохранять честность при последующих изменениях кода. Документируйте одновременно успешный сценарий работы и сценарий восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработоспособных сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Пайплайн генерации с усилением данными (RAG).
Этап pipeline генерации с усилением за счёт поиска информации RAG работает наилучшим образом, когда рассматривается как измеримая структура. Соберите один идеальный пример выполнения, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работы. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое какого-либо шага причина должна быть связана с конкретной ответственностью, а не с запутанной структурой всего pipeline. Разделяйте политику разбиения данных на части и политику поиска информации. Изменение одной из них не должно приводить к необходимости переписывания другой при изменении показателей качества.
Проблемы систем RAG
Проблемы на этапе RAG лучше всего решаются, если рассматривать их как измеримые показатели. Соберите один эталонный пример успешной работы, один пример сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия всем элементам, определите критерии успеха и не соглашайтесь на молчаливое частичное выполнение задачи. Разделяйте политику разбиения данных на части и политику поиска информации. Изменение одной из них не должно приводить к переписыванию другой при изменении показателей качества.
Для работы конвейера RAG необходимы четыре шага
Четыре шага являются необходимыми этапами работы, которые наилучшим образом функционируют, если рассматривать их как измеримую основу. Соберите один эталонный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Записывайте временные показатели, а также стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отслеживание затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Разделяйте политику разбиения на части и политику поиска информации. Изменение одной из них не должно приводить к необходимости переписывания другой при изменении показателей качества. Четыре шага являются необходимыми этапами работы, которые наилучшим образом функционируют, если рассматривать их как измеримую основу. Соберите один эталонный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Документируйте одновременно успешный путь выполнения и путь восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Ранжирование и агрегация частей
Для ранжирования и агрегации этапов необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии системы. Лучше использовать небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое шага он должен указывать на конкретную причину, а не на сложную структуру обработки данных. Внедрять человеческое утверждение для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Конфигурация на этапе компиляции не гарантирует полноты функционала системы.
Последний этап — генерация.
На этом этапе «Последний шаг» необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия результатам работы, определите критерии успеха и не допускайте молчаливого частичного завершения задачи. Внедрите утверждение человека для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты выполнения бизнес-задач.
Задачи, которые работают исключительно хорошо с использованием этой системы.
На этапе «Задачи с выдающейся эффективностью» необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед внесением изменений в код. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Регистрируйте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение стоимости на раннем этапе предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Внедряйте человеческое утверждение для операций, связанных с расходами или изменением производственных данных. Конфигурация во время компиляции не гарантирует полноты функционала продукта. На этапе «Задачи с выдающейся эффективностью» необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед внесением изменений в код. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Документируйте одновременно «идеальный путь» выполнения и пути восстановления. Повторные попытки, человеческое утверждение и обработка некорректных сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Глобальный процесс рассуждений
При работе над этапом глобального процесса рассуждений сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист поможет сохранять честность при последующих изменениях кода. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. Когда какой-то шаг не срабатывает, причина должна указывать на конкретную ответственность, а не на запутанную цепочку операций. Храните в кэше стабильные инструкции системы и схемы инструментов. Повторная отправка одинаковых данных — распространенная причина избыточных ресурсов.
Двухэтапная стратегия глобальных рассуждений
При работе над этапом двухэтапного глобального рассуждения сначала запишите контракт: необходимые входные данные, сигнал успешного завершения и действия при частичной неудаче. Такой список помогает избегать ошибок при последующих изменениях кода. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия соответствующим элементам, определите критерии успешности и не допускайте молчаливого частичного выполнения задачи. Храните в кэше стабильные системные инструкции и схемы инструментов. Пересылка одинаковых данных является распространенной причиной избыточных ресурсов.
Переписывание запросов
При работе над этапом переписывания запросов сначала запишите условия использования: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность последующих изменений в коде. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение стоимости заранее предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Выполняйте контрольные точки после дорогостоящих операций. Функция возобновления работы не должна снова взимать плату за один и тот же вызов большой языковой модели, когда оператор пытается выполнить последующий шаг. При работе над этапом переписывания запросов сначала запишите условия использования: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность последующих изменений в коде. Документируйте как успешный, так и путь восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Локальное и глобальное рассуждение вместе
Этап локального и глобального обоснования работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую структуру. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма задачи. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое какого-либо шага причина должна указывать на конкретную ответственность, а не на запутанную цепочку операций. Установите лимиты на количество токенов за ход и за сессию. Инструменты агентного типа активно расширяют объём контекста; жесткие ограничения предотвращают появление неожиданных счетов за использование сервиса.
Маленькие языковые модели побеждают.
Небольшие языковые модели работают наилучшим образом на этом этапе, когда их рассматривают как измеримую среду. Соберите один идеальный пример вывода, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными результатами. Дайте названия создаваемым элементам, определите критерии успеха и не соглашайтесь на молчаливое частичное выполнение задачи. Установите лимит токенов на один ход и на всю сессию. Инструменты агентов активно расширяют контекст; строгие ограничения предотвращают появление неожиданных счетов.
Настройте собственную локальную модель с помощью LM Studio.
Этап «Настройка собственной среды» работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Записывайте временные показатели, а также стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отслеживание затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Установите лимит токенов на один ход и на одну сессию. Инструменты агентного типа активно расширяют контекст; жесткие ограничения не позволяют демо-версиям превращаться в неожиданные счета. Этап «Настройка собственной среды» работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Документируйте одновременно успешный путь выполнения и путь восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Библиотека LLMlight.
Для этапа библиотеки The LLMlight необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не пытаясь угадать скрытое состояние. Лучше использовать небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое шага причина должна быть связана с конкретной функцией, а не с запутанной структурой обработки данных. При следующем шаге, представляющем собой код или вызов инструмента, целесообразнее использовать структурированные выходные данные с проверкой соответствия шаблону вместо свободного текста.
Стратегия разбиения на чанки
На этапе стратегии разбиения на чанки необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия результатам работы, определите критерии успеха и не допускайте молчаливого частичного завершения задачи. Внедряйте утверждение человека для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Настройки, сделанные во время компиляции, не гарантируют полноты выполнения бизнес-задач.
Стратегия поиска — локальные базы данных.
На этапе поисковой стратегии с локальными базами данных необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение стоимости заранее предотвращает неожиданные счета при переходе с демо-среды в общедоступные среды. Внедряйте человеческое утверждение для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Подключение на этапе компиляции не гарантирует полноты функционала продукта. На этапе поисковой стратегии с локальными базами данных необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Документируйте как успешный, так и восстановительный пути работы. Повторные попытки, человеческое утверждение и обработка некорректных сообщений являются частью продукта, а не чем-то, что реализуется позже.
Работа с польским языком.
Стратегии встраивания и оценки
На этапе разработки стратегий оценки встраивания сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист поможет избежать ошибок при последующих изменениях кода. Предпочитайте небольшие, тестируемые модули большим скриптам. Если какой-то шаг не сработает, проблема должна быть связана с конкретной функцией, а не с запутанной цепочкой операций. Оцените уровень воспроизведения информации на фиксированном наборе вопросов перед настройкой подсказок. Частая смена подсказок редко помогает улучшить качество поиска.
Стратегии контекста
На этапе разработки стратегий контекста сначала запишите условия соглашения: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист поможет избежать ошибок при последующих изменениях кода. Рассматривайте этот этап как соглашение между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия создаваемым элементам, определите критерии успешности и не допускайте безусловного частичного завершения работы. Выполняйте контрольные точки после дорогостоящих операций. Система возобновления работы не должна повторно запрашивать один и тот же вызов большой языковой модели, когда оператор пытается выполнить следующий этап.
Оптимизация промптов
При работе над этапом оптимизации промптов сначала запишите условия взаимодействия: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отслеживание затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Храните в кэше стабильные инструкции системы и схемы инструментов. Повторная отправка одинаковых данных — частая причина избыточных затрат. При работе над этапом оптимизации промптов сначала запишите условия взаимодействия: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Документируйте как успешный, так и восстановительный пути работы. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Упражнение 1: Загрузите одну модель и проведите простой чат.
Этап «Загрузка 1» работает наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример выполнения, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. Когда какой-то шаг не срабатывает, причина сбоя должна указывать на конкретную ответственность, а не на запутанную цепочку операций. Установите лимиты на количество токенов за ход и за сессию. Инструменты агентов активно расширяют объем контекста; жесткие ограничения предотвращают появление неожиданных счетов во время демонстраций.
# Install the library
pip install llmlight
from LLMlight import LLMlight
# Initialize the LLMlight client
client = LLMlight(model='google/gemma-4-26b-a4b-qat', endpoint="http://localhost:1234/v1/chat/completions")
# Ask a question
response = client.prompt('What is the capital of France?')
print(response)
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Model : google/gemma-4-26b-a4b-qat
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Context strategy : disabled
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Retrieval method : naive_rag
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Embedding : {'memory': 'bert', 'context': 'bert'}
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Alpha (sig. test): None
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Chunk config : {'method': 'chars', 'size': 1000, 'overlap': 200}
# [LLMlight.LLM] [INFO ] LLMlight initialised.
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Creating response with google/gemma-4-26b-a4b-qat..
# [LLMlight.LLM] [INFO ] No context strategy applied.
# [LLMlight.LLM] [INFO ] No context is provided into the prompt.
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Running model: google/gemma-4-26b-a4b-qat
# The capital of France is Paris.
Упражнение 2: Создайте локальную базу знаний.
Упражнение 2 «Создание этапа» наилучшим образом работает, если рассматривать его как измеримую поверхность. Зафиксируйте один идеальный пример выполнения, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия создаваемым элементам, определите критерии успешного выполнения и не соглашайтесь на молчаливое частичное завершение работы. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной. Вложенные структуры данных скрывают информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, и приводят к нарушению возобновления работы после перерывов.
# Import library
from LLMlight import LLMlight
# Initialize model and memory
client = LLMlight(model='google/gemma-4-26b-a4b-qat', endpoint="http://localhost:1234/v1/chat/completions")
# Create (or load) database
client.memory_init(store_path='knowledge_base.db')
# Add a PDF file to the database (extracts and chunks text automatically)
url = 'https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf'
pdf_text = client.read_pdf(url)
# Write to db
client.memory_add(text=pdf_text)
# Show the chunks
client.memory_chunks(1)
# Store to disk (SQLite DB is persisted automatically)
client.memory_save()
# Query on the new knowledge
response = client.prompt(query='What are attention networks?', response_format='Summarize in 3 sentences.')
print(response)
Упражнение 3: Различия в результатах с использованием методов стратегии контекста.
Этап упражнения 3 «Различия» работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую среду. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию до расширения объёма работ. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение стоимости на раннем этапе предотвращает неожиданные счёты при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной. Вложенные структуры скрывают информацию о том, какой узел заполнил какое поле, и могут нарушить возобновление работы после прерываний. Этап упражнения 3 «Различия» работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую среду. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию до расширения объёма работ. Документируйте одновременно успешный путь выполнения и путь восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
from LLMlight import LLMlight
# Initialize with NO context strategy
client = LLMlight(model='google/gemma-4-26b-a4b-qat', retrieval_method='naive_rag', context_strategy=None, top_chunks=6, endpoint="http://localhost:1234/v1/chat/completions")
# Create (or load) database
client.memory_init(store_path='knowledge_base.db')
# Query on the new knowledge
response = client.prompt(query='What are attention networks?', response_format='Summarize in 2 sentence')
print(response)
# Based on the provided text, attention networks utilize mechanisms like self-attention
# to perform tasks such as reading comprehension, summarization, and machine translation
# by capturing the syntactic and semantic structures of sentences.
# They operate by computing attention weights on "values" using "queries" and "keys" through
# a softmax function, with common types being additive or dot-product multiplicative attention.
from LLMlight import LLMlight
# Initialize with CHUNK-WISE context strategy
client = LLMlight(model='google/gemma-4-26b-a4b-qat', retrieval_method='naive_rag', context_strategy='chunk-wise', top_chunks=6, endpoint="http://localhost:1234/v1/chat/completions")
# Create (or load) database
client.memory_init(store_path='knowledge_base.db')
# Query on the new knowledge
response = client.prompt(query='What are attention networks?', response_format='Summarize in 2 sentence')
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Chunk wise analysis on 6 chunks of text.
# Processing chunk: 0%| | 0/6 [00:00<?, ?chunk/s][08-06-2026 22:11:53] [LLMlight.LLM] [INFO ] Working on text chunk 1/6
# Processing chunk: 17%|█▋ | 1/6 [00:54<04:31, 54.24s/chunk][08-06-2026 22:12:47] [LLMlight.LLM] [INFO ] Working on text chunk 2/6
# Processing chunk: 33%|███▎ | 2/6 [01:18<02:26, 36.66s/chunk][08-06-2026 22:13:12] [LLMlight.LLM] [INFO ] Working on text chunk 3/6
# Processing chunk: 50%|█████ | 3/6 [01:30<01:15, 25.33s/chunk][08-06-2026 22:13:23] [LLMlight.LLM] [INFO ] Working on text chunk 4/6
# Processing chunk: 67%|██████▋ | 4/6 [01:51<00:47, 23.81s/chunk][08-06-2026 22:13:45] [LLMlight.LLM] [INFO ] Working on text chunk 5/6
# Processing chunk: 83%|████████▎ | 5/6 [02:47<00:35, 35.13s/chunk][08-06-2026 22:14:40] [LLMlight.LLM] [INFO ] Working on text chunk 6/6
# Processing chunk: 100%|██████████| 6/6 [03:14<00:00, 32.48s/chunk]
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Running model: google/gemma-4-26b-a4b-qat
print(response)
# The provided context does not contain a formal definition of "attention networks."
# It only describes the mathematical mechanism of attention, which uses queries, keys, and values to
# compute output weights through methods like scaled dot-product or additive attention.
from LLMlight import LLMlight
# Initialize with GLOBAL-REASONING context strategy
client = LLMlight(model='google/gemma-4-26b-a4b-qat', retrieval_method='naive_rag', context_strategy='global-reasoning', top_chunks=6)
# Create (or load) database
client.memory_init(store_path='knowledge_base.db')
# Query on the new knowledge
response = client.prompt(query='What are attention networks?', response_format='Summarize in 2 sentence')
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Global-reasoning on 6 chunks of text.
# Processing chunk: 100%|██████████| 6/6 [03:14<00:00, 32.48s/chunk]
# [LLMlight.LLM] [INFO ] Running model: google/gemma-4-26b-a4b-qat
print(response)
# Based on the provided text, attention networks are computational mechanisms that use queries, keys,
# and values to determine weights via a scaled dot-product and a softmax function.
# These networks can enhance model interpretability and, when combined with feed-forward layers, achieve a computational
# complexity similar to separable convolutions.
Упражнение 4: Создание дискуссии между двумя агентами на выбранную тему.
Для выполнения упражнения 4 необходимо сначала создать сценарий, определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения, прежде чем изменять код. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Лучше использовать небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое шага причина должна быть связана с конкретной функцией, а не с запутанной структурой обработки. Внедряйте проверку человеком в тех местах, где происходит трата средств или изменение производственных данных. Простая связка кода на этапе компиляции не гарантирует полноты бизнес-логики.
# Initialize
from LLMlight import LLMlight
# temperature=0.1 Lower means a More factual debate
# temperature=1.0 Higher means more creative discussion
# top_chunks=10 Use more retrieved context
# embedding='bert' Strong semantic retrieval
# retrieval_method='naive_rag' Standard RAG retrieval
# ====================================================
# Agent A: Data Scientist
# ====================================================
agent_a = LLMlight(
model="google/gemma-4-26b-a4b-qat",
retrieval_method="naive_rag",
embedding="bert",
context_strategy=None,
top_chunks=5,
temperature=0.7,
)
# Set the database for Agent 1
agent_a.memory_init(store_path="agent_a.db")
# Add some background information database for agent 1
agent_a.memory_add("""
Large Language Models are one of the most important step we did in the field of AI
It helps the workload and the work easier and faster.
""")
agent_a.memory_add("""
Large Language Models use transformer architectures and are trained on
massive text corpora using self-supervised learning.
""")
# ====================================================
# Agent B: Farmer
# ====================================================
agent_b = LLMlight(
model="google/gemma-4-26b-a4b-qat",
retrieval_method="naive_rag",
embedding="bert",
context_strategy=None,
top_chunks=5,
temperature=0.7,
)
# Set the database for Agent 2
agent_b.memory_init(store_path="agent_b.db")
# Add some background information database for agent 2
agent_b.memory_add("""
The use of AI and machine learning consumes to much power and there is no need for this
new technology. The human work was good enough and there is no need to change that.
""")
agent_b.memory_add("""
Recent research shows that LLMs hallucinate and do not solve real world applications.
""")
# ====================================================
# Discussion Loop
# ====================================================
topic = "Discuss the importance of the use of Large Language Models and AI."
message = topic
for turn in range(5):
print(f"\n{'='*80}")
print(f"ROUND {turn+1}")
print(f"{'='*80}")
response_a = agent_a.prompt(
system='You are a Data Scientist.',
query=
f"""
Topic:
{message}
""",
response_format='Give your opinion in 1-2 paragraphs and ask a question to the other agent.',
)
print("\nAgent A:")
print(response_a)
response_b = agent_b.prompt(
system='You are a farmer.',
f"""
The Data Scientist said:
{response_a}
""",
response_format='Respond to the discussion in 1-2 paragraphs and ask a follow-up question.',
)
print("\nAgent B:")
print(response_b)
message = response_b
Знакомство с третьим агентом: модератор
На этапе введения третьего агента необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными результатами. Дайте названия элементам, определите критерии успеха и не допускайте молчаливого частичного завершения работы. Внедрите проверку человека для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты выполнения бизнес-задач.
from LLMlight import LLMlight
# ====================================================
# Agent A: Data Scientist
# ====================================================
agent_a = LLMlight(
model="google/gemma-4-26b-a4b-qat",
retrieval_method="naive_rag",
context_strategy=None,
top_chunks=5,
temperature=0.7,
)
agent_a.memory_init(store_path="agent_a.db")
agent_a.memory_add("""
Large Language Models are one of the most important step we did in the field of AI
It helps the workload and the work easier and faster.
Large Language Models use transformer architectures and are trained on
massive text corpora using self-supervised learning.
""")
# ====================================================
# Agent B: Farmer
# ====================================================
agent_b = LLMlight(
model="google/gemma-4-26b-a4b-qat",
retrieval_method="naive_rag",
context_strategy=None,
top_chunks=5,
temperature=0.7,
)
agent_b.memory_init(store_path="agent_b.db")
agent_b.memory_add("""
The use of AI and machine learning consumes to much power and there is no need for this
new technology. The human work was good enough and there is no need to change that.
Recent research shows that LLMs hallucinate and do not solve real world applications.
""")
# ====================================================
# Agent C: Moderator
# ====================================================
moderator = LLMlight(
model="openai/gpt-oss-20b",
retrieval_method="naive_rag",
context_strategy=None,
top_chunks=5,
temperature=0.3, # lower temperature for objective summaries
)
moderator.memory_init(store_path="moderator.db")
# ====================================================
# Shared discussion memory
# ====================================================
shared_memory = LLMlight(model="openai/gpt-oss-20b")
shared_memory.memory_init(store_path="discussion.db")
# ====================================================
# Discussion Loop
# ====================================================
topic = "Discuss the importance of the use of Large Language Models and AI."
message = topic
for turn in range(5):
print(f"\n{'='*80}")
print(f"ROUND {turn+1}")
print(f"{'='*80}")
# --------------------------------------------
# Agent A responds
# --------------------------------------------
response_a = agent_a.prompt(
system='You are a Data Scientist.',
query=
f"""
Current discussion:
{message}
""",
instructions='Provide your opinion and ask a question to the Farmer.',
response_format='Response can be maximum 1-2 paragraphs.'
)
print("\nData Scientist:")
print(response_a)
# --------------------------------------------
# Agent B responds
# --------------------------------------------
response_b = agent_b.prompt(
system='You are a Farmer.',
query=f"""
The Data Scientist said:
{response_a}
"""
instructions='Respond and ask a follow-up question.',
response_format='Response can be maximum 1-2 paragraphs.'
)
print("\nFarmer:")
print(response_b)
# --------------------------------------------
# Moderator summarizes
# --------------------------------------------
moderator_summary = moderator.prompt(
system='You are a neutral moderator.',
query=
f"""
Data Scientist:
{response_a}
Farmer:
{response_b}
Perform the following tasks:
1. Summarize the key arguments.
2. Identify agreements.
3. Identify disagreements.
4. Propose one question that helps both agents move toward consensus.
""",
response_format='Keep the output concise.'
)
print("\nModerator:")
print(moderator_summary)
# Store discussion history
shared_memory.memory_add(response_a)
shared_memory.memory_add(response_b)
shared_memory.memory_add(moderator_summary)
# Next round starts from moderator guidance
message = moderator_summary
# ====================================================
# Final consensus
# ====================================================
consensus = moderator.prompt(
system='You are a neutral moderator.',
query=
"""
Review the discussion and provide:
- Main conclusions
- Remaining disagreements
- Final consensus statement
""",
response_format='Keep it under 200 words.'
)
print("\nFINAL CONSENSUS")
print("=" * 80)
print(consensus)
Управление диалогом с агентом оценки.
На этапе управления диалогом необходимо определить входные данные, ответственного за шаг и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение стоимости заранее предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Вводите человеческое утверждение для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Подключение на этапе компиляции не гарантирует полноты решения для бизнеса. На этапе управления диалогом необходимо определить входные данные, ответственного за шаг и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Документируйте одновременно «идеальный путь» и пути восстановления. Повторные попытки, человеческое утверждение и обработка некорректных сообщений являются частью продукта, а не
Доработка позже.from LLMlight import LLMlight
# ====================================================
# Agent A: Data Scientist
# ====================================================
agent_a = LLMlight(
model="google/gemma-4-26b-a4b-qat",
retrieval_method="naive_rag",
context_strategy=None,
top_chunks=5,
temperature=0.7,
)
agent_a.memory_init(store_path="agent_a.db", overwrite=True)
# ====================================================
# Agent B: Farmer
# ====================================================
agent_b = LLMlight(
model="google/gemma-4-26b-a4b-qat",
retrieval_method="naive_rag",
context_strategy=None,
top_chunks=5,
temperature=0.7,
)
agent_b.memory_init(store_path="agent_b.db", overwrite=True)
# ====================================================
# Moderator Agent (keeps discussion structured)
# ====================================================
moderator = LLMlight(
model="openai/gpt-oss-20b",
retrieval_method="naive_rag",
context_strategy=None,
top_chunks=5,
temperature=0.3,
)
moderator.memory_init(store_path="moderator.db", overwrite=True)
# ====================================================
# Scoring Agent (decides convergence / stopping)
# ====================================================
scoring_agent = LLMlight(
model="liquid/lfm2-24b-a2b",
retrieval_method="naive_rag",
context_strategy=None,
top_chunks=5,
temperature=0.0, # deterministic scoring
)
scoring_agent.memory_init(store_path="scoring.db", overwrite=True)
# ====================================================
# Shared memory (optional logging)
# ====================================================
shared_memory = LLMlight(model="liquid/lfm2-24b-a2b")
shared_memory.memory_init(store_path="discussion.db", overwrite=True)
# ====================================================
# Discussion Loop with early stopping
# ====================================================
topic = "Discuss the importance of attention mechanisms in modern AI."
message = topic
MAX_ROUNDS = 5
AGREEMENT_THRESHOLD = 0.85 # stop if convergence is high enough
for turn in range(MAX_ROUNDS):
print(f"\n{'='*80}")
print(f"ROUND {turn+1}")
print(f"{'='*80}")
# --------------------------
# Agent A
# --------------------------
response_a = agent_a.prompt(
system='You are a Data Scientist.',
query=f"""
Topic:
{message}
""",
instructions='Ask a question.',
response_format='Respond in 1-2 paragraphs',
)
print("\nAgent A:")
print(response_a)
# --------------------------
# Agent B
# --------------------------
response_b = agent_b.prompt(
system='You are a Farmer.',
query=
f"""
Data Scientist said:
{response_a}
""",
instructions='continue the discussion with your own opinion.',
response_format='Respond in 1-2 paragraphs.',
)
print("\nAgent B:")
print(response_b)
# --------------------------
# Moderator summary
# --------------------------
moderator_summary = moderator.prompt(
system='You are a neutral moderator.',
query=f"""
Data Scientist:
{response_a}
Farmer:
{response_b}
""",
instructions=
"""
Summarize:
- agreements
- disagreements
- next question toward consensus
"""
)
print("\nModerator:")
print(moderator_summary)
# --------------------------
# Scoring Agent (convergence check)
# --------------------------
score_output = scoring_agent.prompt(
system='You are a scoring system.',
query=f"""
Data Scientist:
{response_a}
Farmer:
{response_b}
Moderator summary:
{moderator_summary}
""",
instructions='Evaluate agreement between the two agents.',
response_format=
"""
Return ONLY a number between 0 and 1:
- 1.0 = full agreement / consensus reached
- 0.0 = complete disagreement
""",
)
try:
score = float(score_output.strip())
except:
score = 0.0
print("\nAgreement Score:", score)
# --------------------------
# Store memory
# --------------------------
shared_memory.memory_add(response_a)
shared_memory.memory_add(response_b)
shared_memory.memory_add(moderator_summary)
# --------------------------
# Early stopping condition
# --------------------------
if score >= AGREEMENT_THRESHOLD:
print("\nConsensus reached early. Stopping discussion.")
break
# Next round context
message = moderator_summary
# ====================================================
# Final summary
# ====================================================
final_summary = shared_memory.prompt("""
Summarize the full discussion:
- final consensus
- key arguments
- remaining open points (if any)
""")
print("\nFINAL SUMMARY")
print("=" * 80)
print(final_summary)
# ========================
# ROUND 1
# ========================
# Agreement Score: 0.3
# ========================
# ROUND 2
# ========================
# Agreement Score: 0.7
# ========================
# ROUND 3
# ========================
# Agreement Score: 0.6
# ========================
# ROUND 4
# ========================
# Agreement Score: 0.8
# ========================
# ...
Хорошие инструкции — ключ к успеху.
При работе над этим этапом сначала запишите условия контракта: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Предпочитайте небольшие, тестируемые модули большим скриптам. Если какой-то шаг не сработает, причина неудачи должна указывать на конкретную ответственность, а не на запутанную цепочку операций. Выполняйте контрольные точки после дорогостоящих шагов. Система возмещения расходов не должна снова взимать плату за один и тот же вызов LLM, когда оператор пытается выполнить следующий элемент.
response = client.prompt(
query="Explain attention mechanisms.",
instructions="""
Explain the concept for beginners.
Use exactly three paragraphs.
Include one real-world example.
""",
system="You are an experienced AI professor.",
context="some context", # This is autofilled too based on the database and RAG model.
response_format="markdown"
)
Выводы перед созданием языковых моделей
При работе на этапе «Основные принципы перед созданием языка» сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист поможет избежать ошибок при последующих изменениях кода. Рассматривайте этот этап как договор между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия соответствующим элементам, определите критерии успеха и не допускайте молчаливого частичного выполнения задачи. Храните в кэше стабильные инструкции системы и схемы инструментов. Повторная отправка одинаковых данных — частая причина избыточных ресурсозатрат.
Итоги: Не спешите, действуйте структурированно
При работе над этапом «Завершение» сначала запишите условия работы системы: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист поможет сохранять честность при последующих изменениях кода. Запишите также время выполнения операций и стоимость токенов или запросов рядом с результатами работы. Очевидность затрат с самого начала предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Выполняйте контрольные точки после дорогостоящих шагов. Система должна не повторно взимать плату за один и тот же вызов большой языковой модели при повторной попытке обработки задачи. При работе над этапом «Завершение» сначала запишите условия работы системы: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист поможет сохранять честность при последующих изменениях кода. Документируйте одновременно успешный сценарий работы и сценарий восстановления. Повторные попытки, проверки со стороны человека и обработка неработоспособных сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Программное обеспечение
Этап разработки программного обеспечения работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую структуру. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. Когда какой-то шаг сбивается, причина сбоя должна указывать на конкретную ответственность, а не на запутанную цепочку операций. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной. Вложенные структуры данных скрывают информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, и мешают возобновлению работы после прерываний.
Справочные материалы
Этап справочных материалов работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую структуру. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия всем элементам, определите критерии успешного выполнения и не допускайте молчаливого частичного завершения работ. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной. Вложенные структуры данных скрывают информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, и мешают возобновлению работы после прерываний.
Чек-лист операционной работы
Этап чек-листа операционной работы работает наилучшим образом, когда рассматривается как измеримая структура. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ.
Храните конфигурацию отдельно от кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь граф структуры.
Сохраняйте состояние графа простым и типизированным. Вложенные структуры данных маскируют информацию о том, какой узел записал какое поле, и мешают возобновлению работы после прерываний.
При наличии бюджета добавляйте тесты на базовую работоспособность, которые проверяют критически важные пути выполнения в рамках CI с использованием фикстчеров, а не реальных платных API.
Документируйте как успешный, так и путь восстановления работы одновременно. Повторные попытки, ручное управление и обработка ошибок являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Сохраняйте состояние графа в простом и типизированном виде. Вложенные структуры скрывают информацию о том, какой узел записал какое поле, и нарушают возможность продолжения работы после прерываний.
Перед повышением уровня стека заморозьте версии, сделайте копию критически важных данных для ключевых этапов и убедитесь, что определены шаги для возврата к предыдущему состоянию. В совместных средах необходимы ограничения на частоту запросов, проверки принадлежности ресурсов и четко определенный ответственный за обновление секретов. Лучше выбирать простую надежность, чем креативные одноразовые демонстрации.
Заметка для 24c6cd6fa849: не храните ключи поставщика в репозитории, установите лимит токенов на сессию и сохраняйте копии данных рядом с фиксами для оценки, чтобы последующие замены моделей оставались сопоставимыми.
На этапе 0 записей по укреплению безопасности лучше всего работает подход, при котором рассматривается измеримая поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Записывайте время выполнения, стоимость токенов или запросов вместе с функциональными результатами. Отслеживание затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам.
Подробности укрепления безопасности 0/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для данной записи, затем решите, следует ли сохранять изменения, опираясь на фиксированный набор вопросов, а не на устные описания.
Для этапа 1 записей по укреплению безопасности определите входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Документируйте как успешный путь выполнения, так и путь восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Подробности усиления 1/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для этой записи, затем решите, следует ли сохранить изменение на основе фиксированного набора вопросов, а не на основе единичных примеров.
При работе над вторым этапом записи о усилениях сначала запишите контракт: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и что происходит при частичной неудаче. Такой чек-лист обеспечивает честность последующих изменений в коде. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными данными. Дайте названия элементам, определите критерии успеха и не допускайте безответственного частичного выполнения задач.
Подробности усиления 2/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для этой записи, затем решите, следует ли сохранить изменение на основе фиксированного набора вопросов, а не на основе единичных примеров.
Этап 3 инструкций по усилению безопасности работает наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Храните конфигурацию вне кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь код.
Подробность усиления безопасности 3/872: измеряйте время выполнения, класс ошибок и расход токенов для данной инструкции, затем принимайте решение о сохранении изменений на основе фиксированного набора критериев, а не на основе единичных примеров.
Для четвертой стадии усиления безопасности необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии системы. Желательно использовать небольшие, тестируемые единицы вместо обширных скриптов. При сбое шага причина должна быть связана с конкретной областью ответственности, а не с запутанной структурой обработки данных.
Подробности усиления безопасности 4/872: измеряйте время выполнения, класс ошибок и расход токенов для данной стадии, затем принимайте решение о сохранении изменений на основе установленного набора критериев, а не на основе единичных наблюдений.
При работе над этапом 5 записки по усилению безопасности сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист поможет сохранять честность при последующих изменениях кода. Рядом с функциональными результатами записывайте время выполнения, стоимость токенов или запросов. Очевидность затрат с самого начала предотвращает неожиданные расходы при переходе с демо-среды в общедоступные среды.
Подробности усиления безопасности 5/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для данной записки, затем решите, следует ли сохранять изменение на основе фиксированного набора критериев, а не на основе устных оценок.
Этап 6 записки по усилению безопасности лучше всего работает, если рассматривать его как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Документируйте одновременно успешный сценарий работы и сценарий восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Подробности усиления безопасности 6/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для этой записи, затем решите, следует ли сохранить изменения на основе фиксированного набора вопросов, а не на основе единичных примеров.
На этапе 7 записи о усилении безопасности определите входные данные, ответственного за шаг и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными данными. Укажите названия результатов работы, определите критерии успеха и не допускайте безответственного частичного завершения задачи.
Подробности усиления безопасности 7/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для этой записи, затем решите, следует ли сохранить изменения на основе фиксированного набора вопросов, а не на основе единичных примеров.
При работе над этапом 8 записки по усилению безопасности сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист поможет сохранять честность при последующих изменениях кода. Храните конфигурацию отдельно от кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь код.
Подробности усиления безопасности 8/872: измеряйте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для данной записки, затем принимайте решение о сохранении изменений на основе определенного набора критериев, а не на основе устных оценок.
Этап 9 записки по усилению безопасности лучше всего работает, если рассматривать его как измеримую область. Соберите один эталонный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода большим скриптам. Когда какой-то шаг терпит неудачу, причина должна быть связана с конкретной функцией, а не с запутанной цепочкой операций.
Подробности усиления безопасности 9/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для этой записи, затем решите, следует ли сохранить изменения на основе фиксированного набора вопросов, а не на основе единичных примеров.
На этапе 10 процедуры усиления безопасности определите входные данные, ответственного за шаг и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение стоимости заранее предотвращает неожиданные счета при переходе с демо-среды в общедоступные среды.
Подробности усиления безопасности 10/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для этой записи, затем решите, следует ли сохранить изменения на основе фиксированного набора вопросов, а не на основе единичных примеров.
При работе над этапом усиления безопасности 11 сначала запишите условия контракта: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой чек-лист поможет сохранять честность при последующих изменениях кода. Документируйте одновременно успешный сценарий работы и сценарий восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработоспособных сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.
Подробности усиления безопасности 11/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для данного пункта, затем решите оставить изменение на основе фиксированного набора критериев, а не на основе устных замечаний.
Этап усиления безопасности 12 будет работать наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия соответствующим элементам, определите критерии успеха и не допускайте молчаливого частичного завершения работы.
Подробности усиления безопасности 12/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для этой записи, затем решите, следует ли сохранить изменения на основе фиксированного набора вопросов, а не на основе единичных примеров.
На этапе 13 записи о усилении безопасности определите входные данные, ответственного за шаг и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Храните конфигурацию вне кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, которое операторы могут проверять, не читая весь граф.
Подробности усиления безопасности 13/872: измерьте время выполнения, класс ошибки и расход токенов для этой записи, затем решите, следует ли сохранить изменения на основе фиксированного набора вопросов, а не на основе единичных примеров.