Süni intellekt agenti necə qurulur

Süni intellekt agenti necə qurulur

Qısa cavab: Praktikada işləyən süni intellekt agenti qurmaq üçün onu idarə olunan bir dövrə kimi qəbul edin: girişi qəbul edin, növbəti hərəkəti təyin edin, dar əhatəli bir aləti çağırın, nəticəni müşahidə edin və aydın bir "tamamlandı" yoxlaması keçənə qədər təkrarlayın. Tapşırıq çoxmərhələli və alətlə idarə olunan olduqda, bu, öz yerini tapır; əgər tək bir sorğu onu həll edərsə, agenti atlayın. Ciddi alət sxemləri, addım limitləri, qeydiyyat və validator/tənqidçi əlavə edin ki, alətlər sıradan çıxdıqda və ya girişlər qeyri-müəyyən olduqda, agent dövrə vurmaq əvəzinə, onu genişləndirsin.

Əsas nəticələr:

Nəzarətçi döngəsi : Girişi tətbiq edin→hərəkət edin→aydın dayanma şərtləri və maksimum addımlarla təkrarı müşahidə edin.

Alət dizaynı : "Hər şeyi et" xaosunun qarşısını almaq üçün alətləri dar, çap olunmuş, icazəli və təsdiqlənmiş saxlayın.

Yaddaş gigiyenası : Kompakt qısamüddətli vəziyyət və uzunmüddətli bərpa istifadə edin; tam transkriptləri atmaqdan çəkinin.

Sui-istifadəyə qarşı müqavimət : Riskli hərəkətlər üçün icazə siyahıları, dərəcə limitləri, idempotensiya və "quru işləmə" əlavə edin.

Test edilə bilmə : Ssenari dəstini (uğursuzluqlar, qeyri-müəyyənlik, inyeksiyalar) saxlayın və hər dəyişiklikdə təkrarlayın.

Süni intellekt agenti necə qurulur? İnfoqrafiya
Bundan sonra oxumaq istəyə biləcəyiniz məqalələr:

🔗 AI performansını necə ölçmək olar
Sürəti, dəqiqliyi və etibarlılığı qiymətləndirmək üçün praktik ölçüləri öyrənin.

🔗 AI ilə necə danışmaq olar
Daha yaxşı cavablar almaq üçün suallardan, kontekstdən və əlavələrdən istifadə edin.

🔗 Süni intellekt modellərini necə qiymətləndirmək olar
Testlər, rubrikalar və real dünya tapşırıq nəticələrindən istifadə edərək modelləri müqayisə edin.

🔗 Süni intellekt modellərini necə optimallaşdırmaq olar
Kökləmə, budama və monitorinqlə keyfiyyəti və dəyəri artırın.

1) Normal insan baxımından süni intellekt agenti nədir 🧠

Süni intellekt agenti bir döngədir. LangChain “Agentləri” sənədləri

Bu qədər. Ortasında beyin olan bir döngə.

Giriş → düşün → hərəkət → müşahidə → təkrar . ReAct sənədi (səbəb + hərəkət)

Harada:

  • Giriş istifadəçi sorğusu və ya hadisədir (yeni e-poçt, dəstək bileti, sensor pingi).

  • Düşünmək, növbəti addım haqqında mühakimə yürüdən bir dil modelidir.

  • Act aləti çağırır (daxili sənədləri axtarın, kodu işlədin, bilet yaradın, cavab yazın). OpenAI Funksiyasının çağırış təlimatı

  • Müşahidə alət çıxışını oxuyur.

  • Təkrarlama , "söhbətcil" əvəzinə "agent" hiss etdirən hissədir. LangChain "Agentlər" sənədləri

Bəzi agentlər əsasən ağıllı makrolardır. Digərləri isə daha çox tapşırıqları yerinə yetirə və səhvlərdən qurtula bilən kiçik bir operator kimi hərəkət edir. Hər ikisi də əhəmiyyətlidir.

Həmçinin, tam muxtariyyətə ehtiyacınız yoxdur. Əslində... yəqin ki, bunu istəmirsiniz 🙃

2) Agenti nə vaxt yaratmalısan (və nə vaxt yaratmamalısan) 🚦

Agenti aşağıdakı hallarda yaradın:

  • İş çoxmərhələlidir və ortada baş verənlərdən asılı olaraq dəyişir.

  • İş (verilənlər bazaları, CRM sistemləri, kod icrası, fayl generasiyası, brauzerlər, daxili API-lər) istifadəni LangChain “Alətlər” sənədləri

  • təkcə birdəfəlik cavablar deyil, məhəccərlərlə təkrarlana bilən nəticələr istəyirsiniz

  • "Bitdi" sözünü kompüterin yoxlaya biləcəyi şəkildə, hətta sərbəst şəkildə belə təyin edə bilərsiniz.

Aşağıdakı hallarda agent yaratmayın:

  • Sadə bir istək + cavab bunu həll edir (həddindən artıq mühəndislik etməyin, sonradan özünüzdən nifrət edəcəksiniz).

  • Mükəmməl determinizmə ehtiyacınız var (agentlər ardıcıl ola bilər, amma robot deyil).

  • Qoşulmaq üçün heç bir alətiniz və ya məlumatınız yoxdur - onda bu, əsasən sadəcə vibrasiyadır.

Açıq danışaq: “Süni intellekt agent layihələrinin” yarısı bir neçə şaxələnmə qaydası olan iş axını ola bilər. Amma bəzən atmosfer də vacibdir 🤷♂️

3) Süni intellekt agentinin yaxşı versiyasını nə təşkil edir ✅

Budur, soruşduğunuz "Yaxşı versiyanı nə yaradır" bölməsi, amma bir az kobud olacağam:

Süni intellekt agentinin yaxşı versiyası deyil , ən sərt düşünən versiyadır:

Agentiniz sınaqdan keçirilə bilmirsə, bu, əsasən çox inamlı bir slot maşınıdır. Əyləncələrdə əyləncəli, istehsalda isə dəhşətli 😬

4) Agentin əsas quruluş blokları ("anatomiya" 🧩)

Əksər bərk agentlər bu hissələrə malikdir:

A) Nəzarətçi döngəsi 🔁

Bu orkestratordur:

B) Alətlər (yəni imkanlar) 🧰

Agenti effektiv edən şey alətlərdir: LangChain “Alətlər” sənədləri

  • verilənlər bazası sorğuları

  • e-poçt göndərmək

  • faylları çəkmək

  • işlədilən kod

  • daxili API-ləri çağırmaq

  • elektron cədvəllərə və ya CRM-lərə yazmaq

C) Yaddaş 🗃️

İki növ vacibdir:

  • qısamüddətli yaddaş : cari iş konteksti, son addımlar, cari plan

  • uzunmüddətli yaddaş : istifadəçi seçimləri, layihə konteksti, əldə edilən biliklər (çox vaxt yerləşdirmələr + vektor yaddaşı vasitəsilə) RAG kağızı

D) Planlaşdırma və qərar siyasəti 🧭

Buna "planlaşdırma" deməsəniz belə, bir metoda ehtiyacınız var:

E) Mühafizəkarlıq və qiymətləndirmə 🧯

Bəli, bu, təlqin etməkdən daha çox mühəndislikdir. Məsələ də elə bundadır.

5) Müqayisə Cədvəli: agent qurmağın məşhur yolları 🧾

Aşağıda realist "Müqayisə Cədvəli" verilmişdir - bir neçə qəribəliyi ilə, çünki əsl komandalar qəribədir 😄

Alət / Çərçivə Tamaşaçı Qiymət Niyə işləyir Qeydlər (kiçik xaos)
LangChain lego stilində komponentləri sevən inşaatçılar pulsuz + infra alətlər, yaddaş, zəncirlər üçün böyük ekosistem şeyləri dəqiq adlandırmasanız, tez spagetti yeyə bilərsiniz
LlamaIndex RAG-ağır komandalar pulsuz + infra güclü axtarış nümunələri, indeksləmə, bağlayıcılar Agentiniz əsasən "axtarış + hərəkət" olduqda əladır... bu da adi haldır
OpenAI köməkçiləri üslub yanaşması daha sürətli quruluş istəyən komandalar istifadəyə əsaslanan daxili alət çağırış nümunələri və işləmə vəziyyəti bəzi künclərdə daha az elastikdir, lakin bir çox tətbiq üçün təmizdir OpenAI API OpenAI köməkçiləri funksiya çağırışını
Semantik Nüvə strukturlaşdırılmış orkestrasiya istəyən inkişaf etdiricilər sərbəst bacarıqlar/funksiyalar üçün səliqəli abstraksiya "müəssisə səliqəli" hiss olunur - bəzən bu, bir komplimentdir 😉
AutoGen çoxagentli təcrübəçilər sərbəst agent-agent əməkdaşlıq nümunələri həddindən artıq danışa bilər; ciddi xitam qaydaları müəyyən edə bilər
CrewAI "Agentlər komandası" azarkeşləri sərbəst rollar + tapşırıqlar + təhvil-təslimləri ifadə etmək asandır Tapşırıqlar yumşaq deyil, xırtıldayan olduqda ən yaxşı nəticə verir
Ot tayası axtarış + boru kəmərləri insanları sərbəst bərk boru kəmərləri, çıxarma, komponentlər daha az “agent teatrı”, daha çox “praktik fabrik”
Öz fırlatma (xüsusi ilmə) nəzarət qəribələri (mehriban) vaxtınız minimal sehr, maksimum aydınlıq adətən ən yaxşı uzunmüddətli... hər şeyi yenidən icad edənə qədər 😅

Tək qalib yoxdur. Ən yaxşı seçim agentinizin əsas işinin axtarış , alətlərin icrası , çoxagentli koordinasiya və ya iş axınının avtomatlaşdırılması .

6) Süni intellekt agentini addım-addım necə qurmaq olar (əsl resept) 🍳🤖

İnsanların əksəriyyəti bu hissəni atlayır, sonra agentin niyə kilerdə yenot kimi davrandığını düşünür.

Addım 1: İşi bir cümlə ilə təyin edin 🎯

Nümunələr:

  • “Siyasət və bilet kontekstindən istifadə edərək müştəri cavabını hazırlayın, sonra təsdiq tələb edin.”

  • "Səhv hesabatını araşdırın, onu təkrarlayın və düzəliş təklif edin."

  • "Qeyri-kamil görüş qeydlərini tapşırıqlara, sahiblərə və son tarixlərə çevirin."

Əgər bunu sadəcə olaraq təyin edə bilmirsinizsə, agentiniz də bunu edə bilməz. Yəni, edə bilər, amma improvizasiya edəcək və improvizasiya büdcələrin öldüyü yerdir.

Addım 2: Muxtariyyət səviyyəsinə qərar verin (aşağı, orta, ədviyyatlı) 🌶️

  • Aşağı muxtariyyət : addımlar təklif edir, insan klikləri "təsdiqləyir"

  • Medium : alətləri işə salır, çıxışı qaralayır, qeyri-müəyyənliyi artırır

  • Yüksək : başdan-ayağa icra edir, yalnız istisnalarda insanlara ping göndərir

İstədiyinizdən daha aşağı başlayın. İstədiyinizdən daha sonra artıra bilərsiniz.

Addım 3: Model strategiyanızı seçin 🧠

Adətən seçirsiniz:

  • Hər şey üçün tək güclü model (sadə)

  • bir güclü model + ucuz addımlar üçün daha kiçik model (təsnifat, marşrutlaşdırma)

  • lazım gələrsə, ixtisaslaşmış modellər (vizyon, kod, nitq)

Həmçinin qərar verin:

  • maksimum tokenlər

  • temperatur

  • Daxili olaraq uzun mühakimə izlərinə icazə verib-verməməyiniz (edə bilərsiniz, amma xam düşüncə zəncirini son istifadəçilərə açıqlamayın)

Addım 4: Alətləri ciddi sxemlərlə təyin edin 🔩

Alətlər aşağıdakılar olmalıdır:

do_anything(input: string) adlı alət əvəzinə , aşağıdakı əmri işlədin:

  • search_kb(query: string) -> nəticələr[]

  • create_ticket(başlıq: sətir, gövdə: sətir, prioritet: enum) -> ticket_id

  • send_email(to: string, subject: string, body: string) -> status OpenAI Funksiya çağırış təlimatı

Agentə mişar versəniz, çəpərini də çıxararaq çəpər budadığı zaman təəccüblənməyin.

Addım 5: Kontroller döngəsini qurun 🔁

Minimum dövrə:

  1. Məqsəd + ilkin kontekst ilə başlayın

  2. Modeldən soruşun: "Növbəti addım?"

  3. Əgər alət çağırışı varsa - aləti icra edin

  4. Müşahidəni əlavə edin

  5. Dayanma vəziyyətini yoxlayın

  6. LangChain “Agentləri” sənədlərini təkrarlayın (maksimum addımlarla)

Əlavə et:

Addım 6: Yaddaşınızı diqqətlə əlavə edin 🗃️

Qısamüddətli: hər addımda yenilənən kompakt "vəziyyət xülasəsini" saxlayın. LangChain "Yaddaş icmalı"
Uzunmüddətli: davamlı məlumatları (istifadəçi seçimləri, təşkilat qaydaları, sabit sənədlər) saxlayın.

Əsas qayda:

  • Əgər tez-tez dəyişirsə - qısamüddətli saxlayın

  • sabitdirsə - uzun müddət saxlayın

  • həssasdırsa - minimum səviyyədə saxlayın (və ya heç saxlamayın)

Addım 7: Təsdiq və "tənqidçi" keçidi əlavə edin 🧪

Ucuz və praktik bir model:

  • agent nəticə yaradır

  • validator strukturu və məhdudiyyətləri yoxlayır

  • buraxılmış addımlar və ya siyasət pozuntuları üçün könüllü tənqidçi model icmalları NIST AI RMF 1.0

Mükəmməl deyil, amma şok edici miqdarda cəfəngiyat ehtiva edir.

Addım 8: Qeyd etmədiyiniz hər şeyi qeyd edin 📜

Qeyd:

Gələcək - sənə təşəkkür edəcəksən. İndikini - unudacaqsan. Bu sadəcə həyatdır 😵💫

7) Ruhunuzu qırmayan alət çağırışı 🧰😵

Alət çağırışı, "Süni intellekt agentini necə qurmaq olar"ın əsl proqram təminatı mühəndisliyinə çevrildiyi yerdir.

Alətləri etibarlı edin (etibarlı olmaq yaxşıdır)

Etibarlı alətlər bunlardır:

Yalnız göstərişlər deyil, alət qatına da məhəccərlər əlavə edin

Təkliflər nəzakətli təkliflərdir. Alətin təsdiqlənməsi kilidli bir qapıdır. OpenAI Strukturlaşdırılmış Çıxışlar

Et:

  • icazə siyahıları (hansı alətlərin işlədə biləcəyi)

  • giriş doğrulaması

  • OpenAI dərəcə limitləri üzrə təlimat

  • istifadəçi/təşkilat başına icazə yoxlamaları

  • Riskli hərəkətlər üçün "quru işləmə rejimi"

Qismən nasazlıq üçün dizayn

Alətlər sıradan çıxır. Şəbəkələr titrəyir. Təsdiq müddəti bitir. Agent aşağıdakıları etməlidir:

Səssizcə təsirli bir hiylə: strukturlaşdırılmış səhvləri qaytarın, məsələn:

  • növü: auth_error

  • növü: tapılmadı

  • type: rate_limited
    Beləliklə, model panikaya düşmək əvəzinə ağıllı şəkildə cavab verə bilər.

8) Sizi narahat etmək əvəzinə kömək edən yaddaş 👻🗂️

Yaddaş güclüdür, amma eyni zamanda zibil qutusuna çevrilə bilər.

Qısamüddətli yaddaş: onu yığcam saxlayın

İstifadə edin:

  • son N addım

  • çalışan xülasə (hər dövrədə yenilənir)

  • cari plan

  • mövcud məhdudiyyətlər (büdcə, vaxt, siyasətlər)

Hər şeyi kontekstə atsanız, aşağıdakıları əldə edirsiniz:

  • daha yüksək qiymət

  • daha yavaş gecikmə

  • daha çox qarışıqlıq (bəli, hətta o zaman belə)

Uzunmüddətli yaddaş: "doldurma" üzərindən geri çağırma

Əksər "uzunmüddətli yaddaş" daha çox aşağıdakı kimidir:

  • yerləşdirmələr

  • vektor mağazası

  • bərpa genişləndirilmiş generasiya (RAG) RAG kağızı

Agent yadda saxlamır. İşləmə zamanı ən uyğun parçaları əldə edir. LlamaIndex “RAG-a Giriş”

Praktik yaddaş qaydaları

  • "Üstünlükləri" açıq faktlar kimi saxlayın: "İstifadəçi güllə xülasələrini sevir və emojilərdən nifrət edir" (lol, amma burada yox 😄)

  • "Qərarları" zaman damğaları və ya versiyaları ilə saxlayın (əks halda ziddiyyətlər yığılır)

  • Həqiqətən ehtiyacınız olmadığı təqdirdə sirləri heç vaxt saxlamayın

Və budur mənim qeyri-kamil metaforam: yaddaş soyuducu kimidir. Əgər onu heç vaxt təmizləməsəniz, sonda sendviçiniz soğan və peşmançılıq dadına çevriləcək.

9) Planlaşdırma nümunələri (sadədən tutmuş mürəkkəbə qədər) 🧭✨

Planlaşdırma sadəcə idarə olunan parçalanmadır. Onu mistik hala gətirməyin.

A nümunəsi: Yoxlama siyahısı planlayıcısı ✅

  • Model addımların siyahısını çıxarır

  • Addım-addım icra edir

  • Yoxlama siyahısının statusunu yeniləyir

İşə qəbul üçün əladır. Sadə, sınaqdan keçirilə bilər.

B nümunəsi: ReAct döngəsi (səbəb + hərəkət) 🧠→🧰

  • model növbəti alət çağırışına qərar verir

  • çıxışı müşahidə edir

  • ReAct sənədini təkrarlayır

Bu, agentin klassik hissidir.

C nümunəsi: Nəzarətçi-işçi 👥

Bu, tapşırıqlar paralelləşdirilə bilən olduqda və ya fərqli "rollar" istədiyiniz zaman dəyərlidir, məsələn:

  • tədqiqatçı

  • kodlayıcı

  • redaktor

  • QA yoxlayıcısı

D nümunəsi: Planlaşdır, sonra icra et və yenidən planlaşdır 🔄

  • plan yaratmaq

  • icra etmək

  • Əgər alət nəticələri reallığı dəyişdirərsə, yenidən planlaşdırın

Bu, agentin inadkarcasına pis bir planı izləməsinin qarşısını alır. İnsanlar da, əgər yorulmayıblarsa, bunu edirlər, bu halda onlar da pis planları izləyirlər.

10) Təhlükəsizlik, etibarlılıq və işdən çıxarılmamaq 🔐😅

Agentiniz tədbirlər görə bilirsə, təhlükəsizlik dizaynına ehtiyacınız var. "Sahədə olmaq xoş deyil". Ehtiyac var. NIST AI RMF 1.0

Sərt limitlər

  • hər qaçış üçün maksimum addımlar

  • dəqiqədə maksimum alət zəngləri

  • Hər sessiya üçün maksimum xərc (token büdcəsi)

  • təsdiqin arxasındakı məhdud alətlər

Məlumatların işlənməsi

  • Qeydiyyatdan əvvəl həssas girişləri redaktə edin

  • ayrı mühitlər (development vs production)

  • ən az imtiyazlı alət icazələri

Davranış məhdudiyyətləri

  • agenti daxili dəlil parçalarına istinad etməyə məcbur etmək (xarici keçidlər deyil, sadəcə daxili istinadlar)

  • özünəinam aşağı olduqda qeyri-müəyyənlik bayraqları tələb olunur

  • girişlər qeyri-müəyyəndirsə, "aydınlaşdırıcı sual verin" tələb olunur

Etibarlı agent ən özünəinamlı agent deyil. O, təxmin etdiyini bilən və bunu deyən agentdir.

11) Test və qiymətləndirmə (hər kəsin qaçındığı hissə) 🧪📏

Ölçə bilmədiyin şeyi təkmilləşdirə bilməzsən. Bəli, bu cümlə qəribədir, amma əsəbiləşdirici dərəcədə doğrudur.

Bir ssenari dəsti qurun

30-100 test halı yaradın:

Nəticələri hesablayın

Aşağıdakı kimi metriklərdən istifadə edin:

  • tapşırıq uğur dərəcəsi

  • tamamlanma vaxtı

  • alət səhvinin bərpa dərəcəsi

  • halüsinasiya dərəcəsi (sübutsuz iddialar)

  • insan təsdiq nisbəti (nəzarət rejimindədirsə)

Tələblər və alətlər üçün reqressiya testləri

Dəyişdiyiniz zaman:

  • alət sxemi

  • sistem təlimatları

  • axtarış məntiqi

  • yaddaş formatı
    Dəsti yenidən işə salın.

Agentlər həssas heyvanlardır. Ev bitkiləri kimi, amma daha bahalıdır.

12) Büdcənizi əritməyən yerləşdirmə nümunələri 💸🔥

Tək bir xidmətlə başlayın

Xərc nəzarətini erkən əlavə edin

  • keşləmə nəticələrinin axtarışı

  • söhbət vəziyyətini xülasələr ilə sıxışdırmaq

  • marşrutlaşdırma və çıxarış üçün daha kiçik modellərdən istifadə

  • "Dərin düşüncə rejimini" ən çətin addımlarla məhdudlaşdırmaq

Ümumi memarlıq seçimi

  • statussuz nəzarətçi + xarici vəziyyət anbarı (DB/redis)

  • Alət çağırışları mümkün olduqda idempotentdir Stripe “Idempotent sorğuları”

  • uzun tapşırıqlar üçün növbə (beləliklə, veb sorğunu əbədi olaraq açıq saxlamırsınız)

Həmçinin: "öldürmə açarı" qurun. Həqiqətən ehtiyac duyana qədər ona ehtiyacınız olmayacaq 😬

13) Yekun qeydlər - Süni İntellekt Agentinin Qurulması haqqında qısa məlumat 🎁🤖

Başqa heç nəyi xatırlamırsınızsa, bunu unutmayın:

Agent sehr deyil. Bu, dəyərli olmaq üçün kifayət qədər tez-tez yaxşı qərarlar verən və zərər verməzdən əvvəl məğlubiyyətini etiraf edən bir sistemdir. Bir növ sakitcə təsəlliverici 😌

Bəli, əgər düzgün qursanız, heç vaxt yatmayan, bəzən panikaya düşən və sənədləşmə işlərini sevən kiçik bir rəqəmsal təcrübəçi işə götürmək kimi hiss olunur. Beləliklə, əsasən təcrübəçi.

Tez-tez verilən suallar

Sadə dillə desək, süni intellekt agenti nədir?

Süni intellekt agenti əsasən təkrarlanan bir dövrədir: girişi qəbul etmək, növbəti addımı seçmək, alətdən istifadə etmək, nəticəni oxumaq və tamamlanana qədər təkrarlamaq. "Agent" hissəsi sadəcə söhbət etməkdən deyil, hərəkət etməkdən və müşahidə etməkdən irəli gəlir. Bir çox agent sadəcə alətə çıxışı olan ağıllı avtomatlaşdırmadır, digərləri isə səhvlərdən qurtula bilən kiçik bir operator kimi davranırlar.

Sadəcə bir sorğu istifadə etmək əvəzinə, nə vaxt süni intellekt agenti qurmalıyam?

İş çoxmərhələli olduqda, aralıq nəticələrə əsaslanaraq dəyişikliklər edildikdə və etibarlı alət istifadəsinə (API, verilənlər bazaları, biletlərin yoxlanılması, kod icrası) ehtiyac duyulduqda agent qurun. Agentlər həmçinin təkrarlana bilən nəticələrə ehtiyac duyduğunuzda və "tamamlandığını" yoxlamaq üçün bir yol axtardığınız zaman da faydalıdır. Sadə bir sorğu cavabı işləyirsə, agent adətən lazımsız əlavə xərclər və əlavə nasazlıq rejimləri ilə qarşılaşır.

Döngələrdə ilişib qalmayan süni intellekt agentini necə qura bilərəm?

Sərt dayanma şərtlərindən istifadə edin: maksimum addımlar, maksimum alət çağırışları və aydın tamamlama yoxlamaları. Strukturlaşdırılmış alət sxemləri, fasilələr və əbədi olaraq təkrarlanmayan təkrar cəhdlər əlavə edin. Qərarları və alət çıxışlarını qeyd edin ki, harada pozulduğunu görə biləsiniz. Ümumi təhlükəsizlik klapanı eskalasiyadır: əgər agent qeyri-müəyyəndirsə və ya səhvləri təkrarlayırsa, improvizasiya etmək əvəzinə kömək istəməlidir.

Süni intellekt agentini necə qurmaq olar oyununun minimum arxitekturası nədir?

Ən azı, modelə məqsəd və kontekst verən, növbəti hərəkəti tələb edən, tələb olunduqda bir aləti icra edən, müşahidəni əlavə edən və təkrarlayan bir nəzarətçi döngəsinə ehtiyacınız var. Həmçinin, ciddi giriş/çıxış formaları və "tamamlanmış" yoxlamaya malik alətlərə ehtiyacınız var. Hətta öz dövrənizi belə təmiz saxlasanız və addım limitlərini tətbiq etsəniz, yaxşı işləyə bilər.

İstehsalda etibarlı olması üçün alət çağırışını necə dizayn etməliyəm?

Alətləri dar, yazılı, icazəli və təsdiqlənmiş saxlayın — ümumi "hər şeyi et" alətindən çəkinin. Agentin girişləri əl ilə idarə edə bilməməsi üçün ciddi sxemlərə (məsələn, strukturlaşdırılmış çıxışlar/funksiya çağırışı) üstünlük verin. Alət qatında icazə siyahıları, sürət limitləri və istifadəçi/təşkilat icazə yoxlamaları əlavə edin. İdempotensiya nümunələrindən istifadə edərək, mümkün olduqda təkrar işlətmək üçün təhlükəsiz olan alətlər dizayn edin.

Agenti daha da pisləşdirmədən yaddaş əlavə etməyin ən yaxşı yolu nədir?

Yaddaşı iki hissə kimi qəbul edin: qısamüddətli işləmə vəziyyəti (son addımlar, cari plan, məhdudiyyətlər) və uzunmüddətli axtarış (üstünlüklər, sabit qaydalar, müvafiq sənədlər). Qısamüddətli kompaktlığı tam transkriptlər deyil, işləmə xülasələri ilə saxlayın. Uzunmüddətli yaddaş üçün axtarış (yerləşdirmə + vektor yaddaşı/RAG nümunələri) adətən hər şeyi kontekstə "doldurmaqdan" və modeli çaşdırmaqdan üstün tutur.

Hansı planlaşdırma şablonundan istifadə etməliyəm: yoxlama siyahısı, ReAct və ya supervayzer-işçi?

Yoxlama siyahısı planlayıcısı, tapşırıqların proqnozlaşdırıla bilən və sınaqdan keçirilməsi asan bir şey istədikdə əladır. Alət nəticələri növbəti addımınızı dəyişdirdikdə ReAct stilindəki döngələr parlayır. Nəzarətçi-işçi nümunələri (məsələn, AutoGen stilindəki rol ayrılması) tapşırıqların paralelləşdirilə biləcəyi və ya fərqli rollardan (tədqiqatçı, kodlayıcı, keyfiyyət təminatı) faydalana biləcəyi zaman kömək edir. Planlaşdır-sonra-icra et və yenidən planlaşdırma inadkar pis planlardan qaçınmaq üçün praktik bir orta yoldur.

Əgər agent real tədbirlər görə bilirsə, onu necə təhlükəsiz edə bilərəm?

Ən az imtiyazlı icazələrdən istifadə edin və təsdiq və ya "quru işləmə" rejimlərinin arxasında riskli alətləri məhdudlaşdırın. Büdcələr və limitlər əlavə edin: maksimum addımlar, maksimum xərc və dəqiqəlik alət çağırış limitləri. Qeydiyyatdan əvvəl həssas məlumatları redaktə edin və inkişaf mühitlərini istehsal mühitlərindən ayırın. Girişlər qeyri-müəyyən olduqda, inamın sübutları əvəz etməsinə icazə vermək əvəzinə, qeyri-müəyyənlik bayraqları və ya sualları aydınlaşdırmağı tələb edin.

Süni intellekt agentini zamanla təkmilləşdirmək üçün necə sınaqdan keçirib qiymətləndirə bilərəm?

Xoşbəxt yollar, kənar hallar, alət nasazlıqları, qeyri-müəyyən sorğular və tez inyeksiya cəhdləri (OWASP tərzi) ilə ssenari dəsti yaradın. Tapşırığın uğuru, tamamlanma vaxtı, alət səhvlərindən sonra bərpa və dəlil olmadan iddialar kimi nəticələri qiymətləndirin. Alət sxemlərini, tezislərini, bərpasını və ya yaddaş formatlamasını dəyişdirdiyiniz zaman dəsti yenidən işə salın. Test edə bilmirsinizsə, etibarlı şəkildə göndərə bilməyəcəksiniz.

Gecikmə və xərcləri şişirtmədən agenti necə yerləşdirə bilərəm?

Ümumi bir nümunə, xarici bir dövlət anbarı (DB/Redis), arxasında alət xidmətləri və güclü qeydiyyat/monitorinq (çox vaxt OpenTelemetry) olan dövlətsiz bir nəzarətçidir. Xərcləri axtarış keşləməsi, kompakt vəziyyət xülasələri, marşrutlaşdırma/çıxarış üçün daha kiçik modellər və "dərin düşüncəni" ən çətin addımlarla məhdudlaşdırmaqla idarə edin. Veb sorğularını açıq saxlamamaq üçün uzun tapşırıqlar üçün növbələrdən istifadə edin. Həmişə öldürmə açarını daxil edin.

İstinadlar

  1. Milli Standartlar və Texnologiya İnstitutu (NIST) - NIST AI RMF 1.0 (etibarlılıq və şəffaflıq) - nvlpubs.nist.gov

  2. OpenAI - Strukturlaşdırılmış Çıxışlar - platform.openai.com

  3. OpenAI - Funksiya çağırışı təlimatı - platform.openai.com

  4. OpenAI - Qiymət limitləri təlimatı - platform.openai.com

  5. OpenAI - API işləyir - platform.openai.com

  6. OpenAI - Köməkçi funksiya çağırışı - platform.openai.com

  7. LangChain - Agentlər sənədləri (JavaScript) - docs.langchain.com

  8. LangChain - Alətlər sənədləri (Python) - docs.langchain.com

  9. LangChain - Yaddaşın ümumi icmalı - docs.langchain.com

  10. arXiv - ReAct sənədi (səbəb + hərəkət) - arxiv.org

  11. arXiv - RAG kağızı - arxiv.org

  12. Amazon Veb Xidmətləri (AWS) Qurucuları Kitabxanası - Zaman aşımları, təkrar cəhdlər və jitter ilə geri çəkilmə - aws.amazon.com

  13. OpenTelemetry - Müşahidə olunma primeri - opentelemetry.io

  14. Stripe - İdempotent sorğuları - docs.stripe.com

  15. Google Cloud - Təkrarlama strategiyası (geriləmə + titrəmə) - docs.cloud.google.com

  16. OWASP - Böyük Dil Model Tətbiqləri üçün Ən Yaxşı 10 - owasp.org

  17. OWASP - LLM01 Təcili İnyeksiya - genai.owasp.org

  18. LlamaIndex - RAG-a Giriş - developers.llamaindex.ai

  19. Microsoft - Semantik Nüvə - learn.microsoft.com

  20. Microsoft AutoGen - Çoxagentli çərçivə (sənədlər) - microsoft.github.io

  21. CrewAI - Agent konsepsiyaları - docs.crewai.com

  22. Ot yığını (deepset) - Retriever sənədləri - docs.haystack.deepset.ai

Ən son süni intellekt texnologiyalarını rəsmi süni intellekt köməkçisi mağazasında tapın

Haqqımızda

Bloqa qayıt