20 Секретів ШІ-агентів: Як Створити Цифрового Помічника, Який Не Бреше (І Навіть Не Забуває!)
Вітаю, друзі! Я – Кейсі Байт, і сьогодні у мене для вас надзвичайно цікава тема. Минулого тижня відбувся мій прямий ефір, присвячений запуску спільноти Dynamus та досягненню тисячі учасників. Ефір став справжнім джерелом корисної інформації – вперше за межами мого YouTube-каналу. Я вирішив поділитися цим записом з вами, щоб ви також могли зануритися у наш цифровий світ.
Ця подія – це концентрація мого дворічного досвіду у сфері створення сотень ШІ-агентів. Пам’ятаю, як непросто було вмістити всі уроки, помилки та відкриття у 20 пунктів. Але я зробив це! Тож, якщо ви бажаєте дізнатися, як будувати розумніших, надійніших та менш схильних до “галюцинацій” цифрових помічників, залишайтеся зі мною. Це буде захоплива подорож!
Як ваш кіт, але з кодом: Що таке ШІ-агент насправді?
Перш ніж ми перейдемо до моїх 20 уроків, давайте згадаємо, що таке загадковий “ШІ-агент”. Уявіть собі домашнього улюбленця, наприклад, вашого кота. Він спить, їсть, грається, але якщо ви скажете йому “принеси капці”, він, швидше за все, не одразу їх шукатиме. Замість цього, йому може бути цікавіше подивитися у вікно або побігати за сонячним зайчиком.
ШІ-агент – це те саме, але з кодом. Це програма, яка використовує велику мовну модель для “мислення” про взаємодію зі своїм “середовищем” (комп’ютером, інтернетом, програмами) та виконання різних завдань для досягнення вашої мети.
Уявіть собі: ви ставите перед ним завдання, наприклад, “скласти лист клієнту”. Він не просто пише текст. Він може подумати: “О, мені потрібно перевірити календар, щоб не призначити зустріч, коли я зайнятий. Ще я, можливо, пошукаю додаткову інформацію про цього клієнта на LinkedIn.” І ось це “думати”, “приймати рішення”, “використовувати інструменти” – це те, що робить агента потужним. І, зізнаюся, трохи небезпечним, як ми побачимо пізніше.
Найбільший ворог кожного ШІ-агента: “Галюцинації”
Коли я вперше почув слово “галюцинації” у контексті ШІ, подумав про щось з наукової фантастики. Але, повірте, це реальна проблема. Це коли ваш ШІ-агент “вигадує” інформацію, помиляється, але робить це з такою впевненістю, що ви майже вірите йому!
Уявіть, що ШІ – це Піноккіо. Кожного разу, коли він “бреше”, його ніс росте. Так от, ці агенти можуть надати вам неіснуюче джерело або сказати, що щось сталося, хоча насправді цього не було. Найгірше те, що вони роблять це з 100% впевненістю. Це як слухати маячню від людини, яка переконана, що вона найрозумніша у світі.
Основна причина цього – недетермінізм. Що ж це таке? Раніше, коли ми писали софт, якщо ви давали йому конкретне завдання, він ВСЕГДА робив одне й те саме. Як моя бабуся – коли готує борщ, він завжди смачний (і це факт!). Але з агентами ШІ це не так. Ви можете попросити його виконати завдання 50 разів, і він зробить це ідеально. А на 51-й раз – все зіпсує, бо “вирішив” зробити інакше. І ось тут починається найцікавіше:
Урок №1: ШІ – ваш помічник, а не заміна. Діліться відповідальністю!
Пам’ятаєте, як казали: “З великою силою приходить велика відповідальність”? Це саме про ШІ-агентів. Вони можуть робити дивовижні речі, але якщо ми дамо їм надто багато свободи, вони можуть наробити дурниць.
Ось мій перший і, мабуть, найважливіший урок: Не намагайтеся повністю замінити себе за допомогою ШІ. Використовуйте його, щоб заощадити час.
На це є причина. Уявіть, що ви повністю довіряєте ШІ керувати вашою електронною поштою та автоматично відповідати на всі листи. Жах! А тепер уявіть, що він просто створює чернетки листів. Це вже краще, правда? Він робить за вас чорнову роботу, а ви спокійно перевіряєте, що там написав ваш цифровий помічник. Якщо він “набрехав” щось не те (наприклад, запропонував зустрітися в невідповідний час), ви легко це виправите.
Це як запрограмувати робота, щоб він сам ремонтував машину. Якщо щось піде не так, він може зламати її остаточно. А якщо робот буде допомагати людині-механіку, подаючи інструменти та виконуючи прості операції, будь-яка помилка робота буде легко виправлена людиною.
Не економте на плануванні, або Чому “з нуля” – це не завжди добре
Урок №2: Планування та прототипування – ваш фундамент
Дуже часто хочеться одразу братися до роботи: “Давайте код! Давайте будувати!” Але, як і у справжньому будівництві, без міцного фундаменту ваш дім – або в нашому випадку, ШІ-агент – розвалиться.
Я приділяю цьому дві цілі глави у своєму курсі, бо це настільки важливо. Не кидайтеся одразу в реалізацію, не знаючи мети, та необхідних інструментів. Присвятіть час плануванню. Це може здатися нудним, але п’ять годин планування можуть заощадити вам 20 годин розробки в майбутньому. Я сам через це проходив: починав без плану, потім все доводилося викидати і починати спочатку. Це жахливе відчуття, коли розумієш, що ти міг би вже закінчити, якби просто спочатку трохи подумав.
Урок №3: “Вибух галюцинацій” – коли помилки множаться
Уявіть, що у вас є команда агентів, які працюють разом над одним завданням. Якщо кожен з них помиляється лиш у 5% випадків, то загальна ймовірність успіху всієї команди може впасти до 86%, а то й нижче! Чому? Бо помилки накопичуються, як ланцюгова реакція.
Це як у грі “Зіпсований телефон”. Якщо перший сказав неправильно, далі – ще гірше. Особливо небезпечно, коли агенти взаємодіють між собою, передаючи інформацію. Чим більше кроків, тим вища ймовірність збою.
Цікаво знати: Якщо у вас є три агенти, кожен з яких працює з ймовірністю успіху 95%, то ймовірність успіху всієї системи буде (0.95) * (0.95) * (0.95) = 0.857, тобто близько 86%. На перший погляд, здається небагато, але це вже значне зниження надійності!
Чітко, як швейцарський годинник: Вчимося працювати з компонентами ШІ-агента
Тепер давайте трохи детальніше розглянемо, як можна покращити роботу ШІ-агентів, зосередившись на їхніх основних складових: програма агента (системний промпт), великі мовні моделі (LLM) та системи пам’яті.
Ваш комп’ютерний “двірник”: Агентні “рейки безпеки” (Agent Guardrails)
Урок №4: Встановлюйте “рейки безпеки” – щоб ШІ не злетів з дороги
Що таке “рейки безпеки”? Це як паркан навколо вашого городу. Вони зупиняють ШІ від небажаних дій. Можна поставити такі “рейки” перед тим, як агент звертається до мовної моделі, або після.
Приклад: Уявіть, що ви створюєте агента для планування подорожей. Користувач хоче поїхати в Дубай на тиждень за 500 доларів. Це явно нереалістично! Тут можна використати “вхідну рейку безпеки” – легшу мовну модель, яка перевірить: “Чи бюджет адекватний?” Якщо ні, вона скаже: “Перепрошую, бюджет занадто низький для такої подорожі”.
Або “вихідна рейка”: ваш агент склав план подорожі на 10 днів, але ви уточнили, що має бути рівно 10 днів. Інший, легший ШІ може перевірити: “Чи дійсно план на 10 днів?” Якщо ні, то план повернеться на доопрацювання. Це допомагає зменшити кількість помилок.
Урок №5: Спеціалізація – як в команді професіоналів
Чому компанії наймають людей з різними спеціальностями? Тому що кожен робить свою справу краще. Те саме і з ШІ-агентами. Один агент, який має робити все – перевіряти пошту, шукати інформацію в базі даних, складати звіти – рано чи пізно почне плутатися.
Краще створити кількох спеціалізованих агентів: один для роботи зі Slack, інший – для бази даних. Звісно, потрібен буде “головний” агент-оркестратор, який буде направляти завдання. Але це реально працює! Зрозуміло, треба обережно, щоб цей оркестратор не перевантажився, але зазвичай управління кількома чітко визначеними спеціалістами – набагато ефективніше.
Урок №6: Приклади, приклади і ще раз приклади!
Це, мабуть, найочевидніший, але й найважливіший урок. Навчити ШІ, як щось робити, найкраще через конкретні приклади.
Уявіть, що ви показуєте людині, як готувати омлет. Ви не просто говорите: “Збийте яйця, додайте сіль”. Ви показуєте: “Дивіться, беремо два яйця, ось так збиваємо виделкою, додаємо щіпку солі…”
Так само з агентами. Навіть відомі інструменти для розробників, як-от Vzero чи Cursor [https://www.cursor.so/], використовують приклади у своїх системних промптах. Це як дати агенту чітке завдання: “Ось приклад того, як я хочу, щоб ти відповів, коли отримаєш таке запитання”. Це надзвичайно допомагає, особливо для складних завдань.
Промпти: Зробіть їх зрозумілими, а не заплутаними
Урок №7: Уникайте “НЕ”, говоріть прямо
Це дуже важливий момент, особливо для довгих системних промптів. Якщо ви кажете ШІ: “Поясни квантову фізику, не використовуючи складних термінів”, він може це проігнорувати. Чому? Не знаю, але LLM часто “забувають” про негативні інструкції.
Замість цього, скажіть: “Поясни квантову фізику так, ніби ти пояснюєш п’ятикласнику“. Ви даєте йому позитивне завдання, а не заборону. Це працює набагато надійніше. Як то кажуть, краще показати, куди йти, ніж заборонити йти не туди.
Урок №8: Не суперечте самі собі!
Уявіть, що ви просите ШІ бути стислим і чітким, а в наступному реченні – бути максимально детальним, з історичним контекстом та аналізом. Це як просити людину одночасно бігти і стояти на місці. ШІ заплутається!
Він спробує знайти компроміс, або навмання обере одне з ваших завдань. Результат? Непередбачуваний і часто помилковий. Важливо, щоб ваші інструкції в системному промпті були логічними та не суперечили одне одному.
Гумористичне застереження: Я колись створював агента, якому в одному місці сказав бути “гнучким” щодо вибору часу для зустрічі, а в іншому – “жорстким” щодо доступних слотів у календарі. Як думаєте, що вийшло? Він почав пропонувати зустрічі в неіснуючий час! Бо “гнучкість” пересилила “жорсткість” там, де це було зовсім недоречно.
Урок №9: Версіонуйте свої промпти, як код
Ви ж версіонуєте свій код, щоб можна було повернутися до попередньої робочої версії, якщо нова щось зламала? Так само робіть із системними промптами!
Коли ви змінюєте промпт, навіть якщо вам здається, що ви все покращили, можуть виникнути нові проблеми. Тоді вам знадобиться можливість швидко повернутись до попередньої, хоч і не ідеальної, але робочої версії, а вже з неї знову експериментувати. Це дає вам “запасний парашут”.
Велика Мовна Модель (LLM): Вибирайте мудро, дивіться уважно
Урок №10: Зміна LLM – це не кнопка “покращення”
Коли виходить нова, “краща” модель LLM, спокуса одразу її використати дуже велика. Але це може бути підступно! Навіть якщо нова модель обіцяє бути кращою у всьому, вона може по-різному інтерпретувати ваші системні промпти.
Якось я спробував це з GPT-4 Turbo та GPT-4o. Здавалося б, 4o – це крок вперед! Але мій агент почав “галюцинувати” так, як ніколи раніше. Він по-іншому розумів інструкції. Тому, змінивши модель, обов’язково ретельно тестуйте свого агента. Можливо, доведеться трохи переробити промпти.
Урок №11: Ваш улюблений LLM – не завжди найкращий
Ми часто прив’язуємося до однієї моделі, бо вона нам подобається. Я, наприклад, люблю Claude 3.7 Sonnet за його здібності в написанні коду. Але це не означає, що він найкращий для всіх завдань. Gemini 2.5 Pro, наприклад, може бути кращим для креативних завдань.
Не будьте впертими! Досліджуйте різні моделі. Тестуйте, порівнюйте. Можливо, та нова модель, про яку ви чули, насправді краще підійде для вашого конкретного агента.
Урок №12: Слідкуйте за “довжиною контексту” – щоб ШІ не забував, що ви йому казали
Уявіть, що ви ведете тривалу розмову з людиною, яка має дуже коротку пам’ять. Про що ви говорили три години тому, вона вже не пам’ятає. LLM теж мають обмеження “довжини контексту” – скільки інформації вони можуть одночасно обробляти.
Коли ви використовуєте багато тексту, затягуєте довгі діалоги або робите складні запити до бази даних (RAG), ви можете перевищити цей ліміт. І знаєте, що найгірше? Першим “зникає” з пам’яті… ваш системний промпт! Тобто, агент забуває, хто він і що йому взагалі робити. Особливо це помітно з локальними LLM, які часто мають менші ліміти.
Пам’ять: Як зробити так, щоб ШІ пам’ятав, а не забував
Урок №13: Повторені галюцинації – стара помилка, нова проблема
Бувало таке: ви виправляєте ШІ, коли він помилився. Він каже: “Ой, вибачте, ви праві, я запам’ятав”. Але через кілька хвилин, у тій же розмові, він знову робить ту ж помилку!
Це особливо небезпечно, коли агент працює з кодом. Якщо він щось неправильно зрозумів у вашій базі коду, він може повторити помилку, навіть якщо ви його виправили. Тому, якщо ви помічаєте, що агент почав “тупити”, іноді найкраще – просто почати нову розмову.
Урок №14: Довготривала пам’ять – це теж RAG!
Ви знаєте, що таке RAG (Retrieval-Augmented Generation)? Це спосіб, яким LLM отримують доступ до зовнішньої інформації. Так от, довготривала пам’ять вашого агента – це, по суті, той самий RAG!
Уявіть, що пам’ять агента – це окрема база даних, з якої він може “витягувати” потрібну інформацію. А методи, які роблять RAG ефективнішим (як-от покращення запитів чи ре-ранжування результатів), так само добре працюють і для довготривалої пам’яті. Це чудовий спосіб покращити, як агент пам’ятає ваші попередні рішення чи персональні налаштування.
Урок №15: Зберігайте виклики інструментів в історії розмови
Багато хто робить помилку: зберігає в історії розмови лише повідомлення користувача та відповіді агента. Але це неправильно!
Важливо: Потрібно зберігати все, що пов’язано з інструментами: коли агент вирішив використати інструмент (наприклад, відправити лист), який запит він надіслав і яку відповідь отримав.
Чому це важливо? Тому що агент може посилатися на попередні результати роботи інструментів. Наприклад, якщо він шукав інформацію в базі даних і знайшов потрібні дані, а потім ви ставите йому наступне запитання, він може відповісти, використовуючи вже знайдені раніше дані, без необхідності знову звертатися до бази. Це економить час і зменшує ймовірність помилок.
Інструменти: Як зростити вашого маленького помічника
Урок №16: Опис інструментів – це ключ до успіху
Опис інструменту – це те, як ви пояснюєте ШІ, що це за інструмент, навіщо він потрібен, як його викликати і які параметри він приймає. Це все потрапляє в системний промпт LLM.
Правило: Опис інструменту – це там, де ви вчите агента користуватися конкретним інструментом. А в системному промпті ви вже пояснюєте, як використовувати кілька інструментів разом для досягнення мети.
Урок №17: Приклади для параметрів – робимо складне простим
Для складних інструментів, як і для системних промптів, завжди давайте приклади. Якщо ваш інструмент вимагає певний формат запиту до бази даних, покажіть агенту, як цей запит має виглядати. Це допоможе уникнути помилок і зробити агента більш точним.
Урок №18: Завжди ловіть (catch) помилки інструментів
Завжди загортайте виклик інструменту в блок try-...-except (або його аналог у вашому фреймворку). Це дозволить вам:
- Уникнути падіння програми: Якщо агент неправильно викликав інструмент, програма не “злетить”.
- Повідомити агента про помилку: Ви можете повернути агенту не просто порожній результат, а повідомлення про те, яка саме помилка сталася. Тоді він зможе спробувати виправити свої дії або викликати інструмент знову, але вже правильно. Це надає йому додатковий рівень “розуму”!
Урок №19: Повертайте тільки те, що потрібно LLM
Коли ви використовуєте API (наприклад, Shopify [https://www.shopify.com/] або Supabase [https://supabase.com/]), ви отримуєте багато даних. Але LLM потрібна лише певна частина. Не перевантажуйте його!
Приклад: Якщо ви отримуєте з бази даних список товарів, поверніть агенту лише назву, ціну, опис. Не закидайте його зайвими метаданими, як-от час запиту чи номер рядка. Це допоможе йому ефективніше працювати. Люди люблять добре оформлену інформацію, і агенти – не виняток! Markdown – ваш найкращий друг тут.
Урок №20: Анатомія гарного інструмента – тримайте все разом!
Підсумовуючи, гарний інструмент – це:
- Детальний опис: Пояснює, що і як робити.
- Приклади: Показує, як правильно працювати з параметрами.
- Обробка помилок (
try/catch): Завжди готовий до несподіванок. - Точне повернення даних: Тільки те, що потрібно LLM.
- Добре форматований вихід: Часто в Markdown, щоб агент краще розумів структуру.
Шлях попереду: Що далі?
Ось ми й дійшли до кінця моїх 20 уроків. Це був справжній шквал інформації, я знаю! Але сподіваюся, що ці поради допоможуть вам будувати надійніших, розумніших і менш схильних до “галюцинацій” ШІ-агентів.
Головне – пам’ятайте:
- ШІ – це помічник, а не заміна. Діліться з ним відповідальністю.
- Плануйте та тестуйте. Не економте час на початку.
- Уникайте суперечностей у ваших інструкціях.
- Давайте приклади – це робить дива.
- Ловіть помилки своїх інструментів.
Найкращий спосіб закріпити ці знання – почати застосовувати їх на практиці. Спробуйте створити свого першого агента або покращити наявного, використовуючи ці уроки. І найголовніше – не бійтеся експериментувати!
Якщо у вас виникли запитання або ви хочете, щоб я детальніше розповів про якийсь з цих уроків, заходьте до нашої спільноти Dynamus [https://dynam.us/]. Там ми обговорюємо все це щодня!
Дякую, що були зі мною! До нових зустрічей у світі ШІ!
