Практические заметки: Искусственные интеллектуальные агенты. Объяснение: от мыслей к действиям
Пошаговое руководство по практическим заметкам: ИИ-агенты. Объяснение: от идей к действиям — контракты, проверки и слоты для вставки кода для команд, использующих эту модель.
Используйте это как упрощённую версию идей из книги «AI Agents, Explained: From Thoughts to Actions», ориентированную на операторов: чёткие этапы, структурированные блоки кода и записи для восстановления, сохраняющиеся при передаче задачи. Этап обзора наилучшим образом работает, если рассматривать его как измеримую основу. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записи 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 цепочкой операций.
Что такое агент?
На этапе «Что такое агент» 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 проверку человека для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты выполнения бизнес-задач.
Ваше приложение для чатов обманывает вас (немного)
На этапе «Ваше приложение для чатов» 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. Рядом с функциональными результатами следует записывать время выполнения и стоимость токенов или запросов. Отображение затрат заранее предотвращает неожиданные счета при переходе с демо-среды в общедоступные среды. Ввод человека должен применяться к тем операциям, которые влекут за собой расходы или изменение производственных данных. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты функционала для бизнеса.
conversation = [
{"role": "user", "content": "I need help with my order"},
{"role": "assistant", "content": "Could you provide your order number?"},
{"role": "user", "content": "It's ORDER-123"},
]
Инструменты
На этапе инструментов 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. 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 кодовый граф. Аутентификация происходит на шлюзе, а повторная авторизация — на уровне обработки данных. Одного только токена не достаточно для определения границ аренды. На этапе инструментов 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. Лучше использовать небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое шага причина должна быть связана с конкретной функцией, а не с запутанной цепочкой операций.
Как называются инструменты?
При работе над этапом «Как называются инструменты» сначала запишите контракт: необходимые 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 работы, определите критерии успеха и не допускайте молчаливого частичного выполнения задачи. Записывайте название инструмента, хеш аргументов, время задержки и результат каждого вызова. Без такой записи отладка занимает гораздо больше времени.
Простой пример
При работе над этапом «Простой пример» сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал о успешном выполнении и что происходит при частичной неудаче. Такой список помогает избегать ошибок при последующих изменениях кода. Рядом с функциональными результатами занесите информацию о времени выполнения и стоимости токенов или запросов. Отображение затрат с самого начала 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, если оператор попытается выполнить последующий шаг.
def multiply(a:int, b:int):
"Multiply two integers"
return a * b
Преобразование функции в инструмент
При работе над этапом преобразования функции необходимо сначала описать её контракт: требуемые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность последующих изменений в коде. 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. Фиксируйте название инструмента, хеш аргументов, время задержки и результат каждого вызова. Без такой информации отладка занимает часы. При работе над этапом преобразования функции необходимо сначала описать её контракт: требуемые входные данные, сигнал о успешном выполнении и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность последующих изменений в коде. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода большим скриптам. Если какой-то шаг не сработает, причина должна быть связана с одной конкретной функцией, а не с запутанной цепочкой операций.
from transformers import tool
@tool
def multiply(a: int, b: int):
"""Multiply two integers."""
return a * b
Проверка инструмента
Этот этап проверки инструмента работает наилучшим образом, 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. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия создаваемым объектам, определите критерии успешного выполнения и не соглашайтесь на молчаливое частичное завершение работы. Используйте инструменты с узкими схемами и четкими метками о побочных эффектах. У операторов должна быть возможность узнать, какие вызовы изменяют состояние, прежде чем они автоматически одобрят их.
print(multiply.to_string())
Tool Name: multiply
Description:
Multiply two integers.Arguments:
- a (int)
- b (int)
Рабочий процесс с агентами
Этап агентного рабочего процесса 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. Записывайте временные показатели, а также 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 тот или иной поле, и могут нарушить возобновление работы после прерываний.
Системное указание
Этап системного промпта работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример взаимодействия, один случай сбоя и записку о откате 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. Установите лимиты на количество токенов за ход и за сессию. Инструменты агентов активно расширяют контекст; строгие ограничения предотвращают появление неожиданных счетов. Этап системного промпта работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример взаимодействия, один случай сбоя и записку о откате 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.
<System Prompt>
You are a helpful programming assistant.
Always explain concepts before showing code.
If the user asks for unsafe code, refuse politely.
<User>
Explain binary search.
You are an AI assistant that can answer user questions.
You have access to the following tools:
Tool: search_web
Description:
Searches the web for up-to-date information.
Arguments:
- query (string)
Tool: calculator
Description:
Evaluates mathematical expressions.
Arguments:
- expression (string)
If a user's question requires current information, use search_web.
If a calculation is required, use calculator.
Otherwise, answer directly.
Мысли:
На этапе размышлений 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 человеческое утверждение для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты выполнения бизнес-задач.
Действия: когда ИИ-агент прекращает размышления и начинает действовать!
Для действий на этапе работы ИИ необходимо заранее 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. Рядом с функциональными результатами следует записывать время выполнения и стоимость токенов или запросов. Отображение затрат с самого начала предотвращает неожиданные счета при переходе с демо-среды в общедоступные среды. На те операции, которые влекут за собой расходы или изменение производственных данных, должно быть наложено одобрение человека. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты реализации бизнес-логики.
{
"tool": "get_weather",
"arguments": {"location": "Tokyo"}
}
# The agent writes actual Python code as its action
cities = ["Tokyo", "Paris", "New York", "London", "Sydney"]
temps = [get_weather(city) for city in cities]
avg_temp = sum(temps) / len(temps)
print(f"Average temperature: {avg_temp}")
Замечания: извлечение уроков из каждого действия
Для механизма обучения на основе наблюдений на каждом этапе 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. 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. Вводите человеческое утверждение для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты бизнес-логики. Для механизма обучения на основе наблюдений на каждом этапе 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. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода большим скриптам. При сбое шага он должен указывать на конкретную ответственность, а не на целый комплекс факторов.
чем запутанная цепочка операций.Чек-лист для работы
На этапе составления чек-листа для работы 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.
Задокументируйте как успешный, так и восстановительный сценарии работы. Повторные попытки, проверки со стороны человека и обработка неработоспособных сообщений являются частью продукта, а не последующими улучшениями.
Устанавливайте 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 оператора обработки последующего элемента.
Фиксируйте версии зависимостей и записывайте хэш изображения, с использованием которого выполнялась демонстрация. Воспроизводимость важнее коллективных знаний.
Предпочитайте небольшие, тестируемые модули большим скриптам. При сбое какого-либо шага причина неудачи должна указывать на конкретную ответственность, а не на запутанную цепочку операций.
Пункт контроля после дорогостоящих операций. Система возобновления не должна снова взимать плату за один и тот же вызов LLM, когда оператор пытается выполнить задачу в более позднем этапе.
Перед повышением уровня стека необходимо заморозить версии, сохранить эталонный отчет для критического пути и уточнить шаги возврата к предыдущему состоянию. В совместных средах требуются ограничения на частоту запросов, проверки принадлежности ресурсов и четко определенный ответственный за обновление секретов. Лучше выбирать надежность, чем креативные одноразовые демонстрации.
Примечание для пакета 7e746131b000: не храните ключи поставщика в репозитории, установите лимит токенов на сессию и сохраняйте отчеты рядом с фиксами для оценки, чтобы последующие замены моделей оставались сопоставимыми.