Агенти у дії: Поради від Баррі для ефективного AI-розвитку

    Привіт, друзі-гіки! Casey Byte тут, щоб розібрати вам до нитки виступ Баррі з AI Engineer Summit. Очевидно, зрозуміло, баррі показав нам, як будувати ефективних агентів – систем, які можуть самостійно приймати рішення та виконувати завдання. Готуйтесь до занурення в світ AI, де все просто, зрозуміло і, звісно ж, ефективно!

    З чого все починалось?

    Почнемо з основ: Баррі стартує з ретроспективи еволюції AI-систем. Пам’ятаєте ті часи, коли простий сумаризатор тексту здавався магією? Безумовно, згодом з’явилися складніші рішення:

    • Workflow: серії вказівок, які працювали на основі попередньо визначених правил. Звичні нам алгоритми і кодинг-процедури оскільки
    • Агенти: тепер все інакше! Агенти приймають власні рішення на основі навколишнього середовища.

    І зараз ми стоїмо на порозі чогось нового. Насправді, можливо, це буде:

    • Універсальні агенти: здатні вирішувати широкий спектр завдань.
    • Колаборативні агенти: команди агентів, які працюють разом, делегуючи задачі один одному. Чесно кажучи,

    Ключовий тренд: чим більше можливостей ми надаємо системам, тим кориснішими вони стають. Дивно, але, відповідно, зростають витрати, час очікування і ризик помилок. Саме тому важливо підходити до розробки агентів з розумом. Справа в тому, що

    Коли агент – це overkill тому (Або “Не для всього! Чесно кажучи, “)

    Баррі підкреслює: агенти – не панацея хоча вони ідеально підходять лише для певних задач. Перший принцип: “Не будуйте агентів для всього! “ Замість цього, подумайте ось про що:

    1. Складність задачі:

      • Агенти: найкраще працюють з неоднозначними задачами. (Наприклад, написання коду з розумієте, опису)
      • Workflow: якщо завдання чітко структуроване, краще використовувати workflow. Це дешевше і простіше.
    2. Цінність типу, задачі:

      • Агенти: вимагають багато ресурсів (токенів).
      • Якщо бюджет обмежений: вибирайте workflow. Він дозволить отримати максимальну користь з мінімальними витратами.
    3. Ризик помилки:

      • Агенти: помилки можуть мати серйозні наслідки.
      • Обмежте сферу застосування: використовуйте read-only доступ або додавайте людину в процес (human-in-the-loop). Чесно кажучи,

    перш ніж начебто, братися за агента, поставте собі питання: “Чи варті витрати результату? “

    Приклад: Чому кодинг – чудовий випадок для агента?

    Кодинг є відмінним прикладом для застосування агентів, оскільки:

    • Складність: перехід від дизайну до коду – неоднозначне завдання.
    • Цінність: гарний код – це цінно. Більше того, фактично,
    • Звичність: багато начебто, розробників вже використовують хмару для кодингу.
    • уявіть собі,

    • Перевірка: результат легко перевірити (unit test, CI).

    Як будувати простих, але ефективних агентів

    Отже, ви вирішили, що агент потрібен. Наступний крок: “Зробіть його максимально простим! “

    Що таке агент з точки зору Баррі?

    1. Середовище (Environment): система, в якій агент працює.
    2. Інструменти (Tools): інтерфейс скажімо, для взаємодії з середовищем (отримання інформації та виконання дій).
    3. Системний промпт (System Prompt): інструкція для агента. Як зазначалося, Визначає його цілі, обмеження та бажану поведінку.

    Оптимізації? Так, але не відразу!

    На початку роботи робимо акцент на цих трьох компонентах. Далі вже можна оптимізовувати:

    • Підвищення продуктивності: кешування траєкторії для коду.
    • скажімо,

    • Зменшення затримок: паралелізація викликів інструментів.
    • Довіра до користувачів: показ процесу роботи агента, щоб користувачі розуміли, що відбувається. Безумовно,

    Думайте, як ваш агент

    Третій кит успіху: “Думайте, як ваш агент! “

    Баррі радить: поставте себе на місце агента. Подивіться на світ його очима, тобто через обмежений контекстне вікно (10-20 тисяч токенів).

    Як це працює?

    1. Обмежений контекст. Насправді, Агент бачить припустимо, тільки інформацію, яка поміщається в його контекстне вікно.
    2. Ефективні інструменти. Щоб агент працював ефективно, йому потрібні чудові інструменти.
    3. Використовуйте Prompt в AI. Почніть задавати питання та отримувати відповіді проте

    Що це дає? Насправді,

    • Розуміння: ви краще зрозумієте, як агент сприймає інформацію.
    • Виправлення помилок: ви зможете передбачити та виправити потенційні проблеми.
    • Покращення ефективності: ви зможете адаптувати контекст і інструменти для кращої продуктивності.

    Майбутнє агентів: роздуми Баррі

    Баррі ділиться своїми міркуваннями щодо майбутнього. Насправді, агентів:

    1. Контроль витрат: необхідність більш ефективного управління витратами та часом затримки (latency).
    2. Саморозвиваються інструменти: агенти повинні мати можливість самостійно покращувати свої інструменти. Насправді,
    3. Мульти-агенти: розвиток систем з взаємодією декількох агентів.

    Ключові тези: збираємо все разом!

    Отже, що вам потрібно запам’ятати? Дивно, звичайно,

    1. Не для всього і Обережно вибирайте задачі для агентів.
    2. Простота – ключ до успіху проте Розробляйте прості, але ефективні агенти.
    3. Думайте, як ваш агент! Поставте себе на його місце, щоб зрозуміти та покращити його роботу.

    Вперед, до розробки агентів майбутнього, десь так. І не соромтеся звертатися до Баррі чи до мене з будь-якими питаннями – ми завжди раді допомогти!

    Поділитися.
    0 0 голоси
    Рейтинг статті
    Підписатися
    Сповістити про
    guest
    0 Коментарі
    Найстаріші
    Найновіше Найбільше голосів
    Зворотній зв'язок в режимі реального часу
    Переглянути всі коментарі
    0
    Буду рада вашим думкам, прокоментуйте.x