AI एजेंट एक ऐसे सॉफ्टवेयर प्रोग्राम होते हैं जो बड़ी भाषा मॉडल (LLM) पर आधारित होते हैं और जटिल कार्यों को तोड़कर और उपयोगकर्ता और ज्ञान बेस का उपयोग करके स्वयं-संचालित रूप से लक्ष्य पूरा करते हैं। मुख्य घटकों में LLM (दिमाग), सिस्टम निर्देशों (ख़ज़ाना), उपयोगकर्ता (हाथ), छोटे-मध्यम संवाद इतिहास (सफ़ेदी), और RAG के लिए Milvus जैसी डेटाबेस के माध्यम से लंबी-मेय भाषा शामिल है। निर्देश सभी घटकों को जोड़ते हैं; बिना इनके, एजेंट दिशा-निर्देश ही नहीं पाता।

सुझाव #1: इसे चित्रित करें — draw.io और Mermaid.js जैसे उपयोगकर्ता का उपयोग करके व्यापार प्रक्रिया और एजेंट कार्य-प्रवाह का चार्ट बनाएं। यह समूह समन्वय को सुनिश्चित करता है, निर्णय बिंदुओं को नक्शा करता है और डिबगिंग में मदद करता है। सुझाव #2: AI विकास उपयोगकर्ता के उपयोग करें जैसे IBM Bob निर्देशों के लिए लिखने, ढलाना और अपडेट करने में मदद करने के लिए, त्रुटियों को पकड़ने और समानता सुनिश्चित करने के लिए। सुझाव #3: Markdown का उपयोग करके स्पष्ट विभागों के साथ निर्देशों को संरचित करें — पहचान, लक्ष्य, प्रतिबंध, उपयोगकर्ता और कार्य-प्रवाह, सुलभता बढ़ाने के लिए। सुझाव #4: आवश्यक पैरामीटर के साथ प्रत्येक उपयोगकर्ता को कब और कैसे बुलाएं, यह स्पष्ट रूप से परिभाषित करें।

सुझाव #5: सर्वी-उदाहरणों को शामिल करें जो आदर्श इंटरैक्शन दिखाते हैं ताकि एजेंट व्यवहार को मार्गदर्शित कर सकें। सुझाव #6: किनारे के मामलों और त्रुटियों को संभालें, पूर्व-आधारित व्यवहार और एस्केलेशन पथ को परिभाषित करके। सुझाव #7: निर्देशों को Git का उपयोग करके संस्करण-नियंत्रण करें, बदलावों को ट्रैक करने और रोलबैक को सक्षम बनाने के लिए। सुझाव #8: वास्तविक परिदृश्यों के साथ दोहराव परीक्षण करें, देखे गए एजेंट प्रदर्शन के आधार पर निर्देशों को ढलाएं।

मुख्य एंटिटीज़: कंपनियाँ: IBM, Milvus