Практичні нотатки: Штучні інтелектуальні агенти — пояснення: від думок до дій

Використовуйте цей документ як оновлену версію ідей з книги «AI Agents, Explained: From Thoughts to Actions», призначену для операторів: чіткі етапи, впорядковані блоки коду та примітки з відновлення, які залишаються при передачі обов’язків. Етап Огляду найкраще функціонує, якщо його розглядати як вимірювану основу. Запишіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітки щодо скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям перед об’ємними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність дій.

Що таке агент?

На етапі «Що таке агент» необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Призначте назви елементів, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового завершення. Вимагайте людського схвалення для операцій, які призводять до витрат грошей чи змінюють дані у продакшені. Підключення під час компіляції не є гарантією повноти бізнес-процесу.

Ваш додаток для чатів бреше вам (лише трохи)

На етапі «Your Chat App Is» необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу з демо-середовища у спільні. Встановіть людське схвалення для кроків, які витрачають гроші чи змінюють дані в продакшені. Підключення під час компіляції не є гарантією повності бізнес-функціоналу.

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"},
]

Інструменти

На етапі інструментів необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Конфігурацію слід тримати окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функціоналу мають знаходитися в одному місці, яке оператори можуть перевірити, не читаючи весь алгоритм. Аутентифікуватися слід біля шлюзу, а повторна авторизація — на рівні обробки даних. Один лише токен не є межею окремого тенантства. На етапі інструментів необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Краще використовувати невеликі, перевірювані одиниці коду замість об’ємних скриптів. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану структуру обробки даних.

Як називаються інструменти?

Під час виконання етапу «Як називаються інструменти» спочатку запишіть умови договору: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Розглядайте цей етап як договір між вхідними даними та перевіреними результатами. Придумайте назви результатів роботи, визначте критерії успіху та не допускайте беззвучного часткового виконання завдань. Фіксуйте назву інструменту, хеш аргументів, час виконання та результат кожного виклику. Без цих записів процес дебаггінгу займає години.

Простий приклад

Під час роботи над етапом «Простий приклад» спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успішне виконання та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Запишіть час виконання та витрати на токени або запити поруч із результатами функціональності. Відображення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-середовища до спільних. Робіть контрольні пункти після дорогих кроків. Функція відновлення не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізніший етап.

def multiply(a:int, b:int):
  "Multiply two integers"
  return a * b

Перетворення функції на інструмент

Під час роботи над етапом «Перетворення функції» спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається при частковій невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність подальших змін у коді. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища секретів та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Фіксуйте назву інструменту, хеш аргументів, затримку та результат кожного виклику. Без цих записів дебагування займає години. Під час роботи над етапом «Перетворення функції» спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається при частковій невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність подальших змін у коді. Віддавайте перевагу малим, тестованим одиницям перед величезними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність операцій.

from transformers import tool

@tool
def multiply(a: int, b: int):
    """Multiply two integers."""
    return a * b

Перевірка інструменту

Етап перевірки інструменту працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний зразок роботи, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу завдань. Розглядайте цей етап як угоду між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового виконання завдань. Використовуйте інструменти з вузькими схемами та чіткими позначеннями побічних ефектів. Операторам потрібно знати, які виклики змінюють стан системи, перш ніж вони автоматично схвалять їх.

print(multiply.to_string())

Tool Name: multiply

Description:
Multiply two integers.Arguments:
- a (int)
- b (int)

Робочий процес агентів

Етап Агентного робочого процесу працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Візуальний контроль витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу від демо-версії до спільних середовищ. Тримайте стан графа простим та типованим. Вкладені блоки приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.

Системний запит

Етап System Prompt працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Встановіть ліміти на кількість токенів за хід та за сеанс. Інструменти типу агентів активно розширюють контекст; жорсткі обмеження запобігають тому, що демонстрації перетворюються на несподівані рахунки. Етап System Prompt працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Віддавайте перевагу малим, тестованим одиницям перед величезними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність дій.

<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.

Думки:

На етапі мислення необхідно визначити вхідні дані, відповідальну особу за крок та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Призначте назви елементів, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового завершення. Вимагайте людського схвалення для операцій, які призводять до витрат грошей чи змінюють дані у продакшені. Підключення під час компіляції не є гарантією повноти виконання завдань у бізнес-сенсі.

Дії: коли штучний інтелект припиняє мислити та починає діяти!

Для дій на етапі роботи ШІ необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення ще до зміни коду. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись визначити прихований стан. Записуйте час виконання та витрати на токени або запити поруч із функціональними результатами. Відображення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу з демо-середовища у спільні. Встановіть людське схвалення для тих кроків, які спричиняють витрати чи змінюють дані у продакшені. Підключення під час компіляції не є гарантією повності бізнес-функцій.

{
  "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}")

Спостереження: навчання на основі кожної дії

Для механізму Observations Learning from Every stage необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення ще до зміни коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Конфігурацію слід тримати окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Встановлюйте людське схвалення для тих кроків, які спричиняють витрати грошей або змінюють дані в продакшені. Підключення на етапі компіляції не є гарантією повноти бізнес-функціоналу. Для механізму Observations Learning from Every stage необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення ще до зміни коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям коду перед об’ємними скриптами. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність.

ніж заплутана система обробки даних.

Чек-лист для експлуатації

Під час роботи над етапом чек-листу для експлуатації спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та наслідки часткової несправності. Цей чек-лист допомагає зберігати чесність у подальших змінах коду.

Одночасно задокументуйте шлях успішної роботи та шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.

Робіть контрольні пункти після дорогих кроків. Система відновлення не повинна знову стягувати плату за той самий виклик LLM, коли оператор намагається знову виконати пізніший етап.

Фіксуйте версії залежностей та записуйте хеш-значення зображення, яке використовувалося для демонстрації. Відтворюваність краща за „колективні знання“.

Віддавайте перевагу малим, тестованим одиницям коду перед величезними скриптами. Якщо якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану систему обробки даних.

Пункт перевірки після дорогих кроків. Система повернення має уникати подвійного обліку коштів за один і той самий виклик LLM, коли оператор намагається знову виконати пізніший етап.

Перед підвищенням рівня стеку необхідно заморозити версії, зберегти ідеальний запис діяльності для критичного шляху та підтвердити кроки відкату. У спільних середовищах потрібні обмеження на швидкість виконання, перевірки прав доступу та чіткий власник для зміни секретів. Краще обирати надійність, ніж креативні одноразові демонстрації.

Примітка до пакету 7e746131b000: не включайте ключі постачальника до репозиторію, встановіть ліміт токенів на сеанс та зберігайте записи поруч із елементами оцінки, щоб подальша заміна моделей залишалася порівнянною.