AI-агенты — это программные продукты, управляемые большими языковыми моделями (LLM), которые автономно выполняют цели, разбивая сложные задачи и используя инструменты и базы знаний. Ключевые компоненты включают LLM (мозг), системные инструкции (путеводитель), инструменты (руки), краткосрочную историю диалога (доска) и долгосрочную память через базы данных, такие как Milvus для RAG. Инструкции связывают все компоненты; без них агент не имеет направления.

Совет #1: Нарисуйте это — создайте схему бизнес-процесса и рабочий процесс агента с помощью инструментов, таких как draw.io и Mermaid.js. Это обеспечивает согласованность команды, отображает точки принятия решений и помогает в отладке. Совет #2: Используйте инструменты разработки ИИ, такие как IBM Bob, чтобы помочь с написанием, доработкой и обновлением инструкций, обнаружения ошибок и обеспечения согласованности. Совет #3: Структурируйте инструкции с четкими разделами — Идентификация, Цели, Ограничения, Инструменты и Процесс — с помощью Markdown для удобства чтения. Совет #4: Явно определите использование инструментов, указывая, когда и как вызывать каждый инструмент с необходимыми параметрами.

Совет #5: Включите примеры few-shot, показывающие идеальные взаимодействия, чтобы направить поведение агента. Совет #6: Обрабатывайте случаи граничных условий и ошибок, определяя резервные поведения и пути эскалации. Совет #7: Используйте Git для управления версиями инструкций, чтобы отслеживать изменения и возможность отката. Совет #8: Итеративно тестируйте с реальными сценариями, улучшая инструкции на основе наблюдаемой производительности агента.

Ключевые сущности: Компании: IBM, Milvus