Создание устойчивых ИИ-агентов принципиально отличается от традиционной разработки программного обеспечения, поскольку фокусируется на вероятностном поведении моделей, а не на детерминированном выполнении кода. В этом руководстве представлен нейтральный обзор методологий проектирования ИИ-агентов, которые являются надёжными и адаптируемыми, с акцентом на создание чётких границ, эффективного поведения и безопасных взаимодействий.
Что такое агентное проектирование?
Агентное проектирование относится к созданию ИИ-систем, способных к независимым действиям в рамках определённых параметров. В отличие от традиционного кодирования, которое определяет точные результаты для входных данных, агентские системы требуют от разработчиков формулировки желательного поведения и доверия модели для навигации по специфическим условиям.
Вариативность ответов ИИ
Традиционное программное обеспечение выдаёт постоянные результаты для идентичных входных данных. Напротив, агентские системы, основанные на вероятностных моделях, каждый раз выдают разнообразные, но контекстуально соответствующие ответы. Это делает эффективным проектирование подсказок и руководств критически важным как для человекоподобия, так и для безопасности.
В агентской системе запрос вроде «Можете помочь мне сбросить пароль?» может вызвать различные, но соответствующие ответы, например: «Конечно! Пожалуйста, скажите мне ваше имя пользователя», «Конечно, давайте начнём — какой у вас адрес электронной почты?» или «Я могу помочь с этим. Вы помните ваш идентификатор учётной записи?». Эта вариативность целенаправленна и призвана улучшить взаимодействие с пользователем, имитируя нюансы и гибкость человеческого диалога. В то же время эта непредсказуемость требует продуманных руководств и защитных мер, чтобы система реагировала безопасно и последовательно в различных сценариях.
Почему чёткие инструкции имеют значение
Языковые модели интерпретируют инструкции, а не выполняют их буквально. Нечёткие указания, такие как:
«`
agent.create_guideline(
condition=»User expresses frustration»,
action=»Try to make them happy»
)
«`
могут привести к непредсказуемому или небезопасному поведению, например, к непреднамеренным предложениям или обещаниям. Вместо этого инструкции должны быть конкретными и ориентированными на действия:
«`
agent.create_guideline(
condition=»User is upset by a delayed delivery»,
action=»Acknowledge the delay, apologize, and provide a status update»
)
«`
Такой подход гарантирует, что действия модели соответствуют организационной политике и ожиданиям пользователей.
Построение соответствия: уровни контроля
Большие языковые модели (LLMs) не могут быть полностью «контролируемыми», но вы всё равно можете эффективно направлять и ограничивать их поведение.
Уровень 1: Руководства
Используйте руководства, чтобы определять и формировать нормальное поведение.
«`
await agent.create_guideline(
condition=»Customer asks about topics outside your scope»,
action=»Politely decline and redirect to what you can help with»
)
«`
Уровень 2: Готовые ответы
Для ситуаций с высоким риском (например, политических или медицинских советов) используйте предварительно одобренные готовые ответы, чтобы обеспечить согласованность и безопасность.
«`
await agent.createcannedresponse(
template=»I can help with account questions, but for policy details I’ll connect you to a specialist.»
)
«`
Этот многоуровневый подход минимизирует риски и гарантирует, что агент никогда не импровизирует в чувствительных ситуациях.
Вызов инструментов: когда агенты действуют
Когда ИИ-агенты выполняют действия с помощью инструментов, таких как API или функции, процесс включает в себя больше сложностей, чем просто выполнение команды. Например, если пользователь говорит: «Запланируйте встречу с Сарой на следующей неделе», агент должен интерпретировать несколько неясных элементов: какая Сара имеется в виду? Какой конкретный день и время в «следующей неделе» следует запланировать встречу? И в каком календаре?
Это иллюстрирует проблему угадывания параметров, когда агент пытается вывести недостающие детали, которые не были явно предоставлены. Для решения этой проблемы инструменты должны быть разработаны с чёткими описаниями целей, подсказками по параметрам и контекстуальными примерами для уменьшения неоднозначности. Кроме того, имена инструментов должны быть интуитивно понятными, а типы параметров — согласованными, что помогает агенту надёжно выбирать и заполнять входные данные. Хорошо структурированные инструменты повышают точность, уменьшают количество ошибок и делают взаимодействие более плавным и предсказуемым как для агента, так и для пользователя.
Проектирование агентного дизайна — это итеративный процесс
В отличие от статического программного обеспечения, поведение агентов в агентских системах не фиксировано; оно созревает со временем благодаря непрерывному циклу наблюдения, оценки и усовершенствования. Процесс обычно начинается с реализации простых, часто используемых сценариев взаимодействия с пользователями — тех «счастливых путей», где ответы агента можно легко предвидеть и проверить. После развёртывания в безопасной среде тестирования поведение агента тщательно отслеживается на предмет неожиданных ответов, путаницы пользователей или любых нарушений руководящих принципов.
По мере выявления проблем агент систематически совершенствуется путём введения целевых правил или уточнения существующей логики для решения проблемных случаев. Например, если пользователи неоднократно отклоняют предложение о дополнительных продажах, но агент продолжает его предлагать, можно добавить целенаправленное правило, чтобы предотвратить такое поведение в рамках одного сеанса. Благодаря этому целенаправленному, постепенному тюнингу агент постепенно превращается из базового прототипа в сложную диалоговую систему, которая является отзывчивой, надёжной и хорошо согласованной как с ожиданиями пользователей, так и с операционными ограничениями.
Написание эффективных руководств
Каждое руководство состоит из трёх ключевых частей:
«`
await agent.create_guideline(
condition=»Customer requests a specific appointment time that’s unavailable»,
action=»Offer the three closest available slots as alternatives»,
tools=[getavailableslots]
)
«`
Структурированные беседы: путешествия
Для сложных задач, таких как бронирование встреч, адаптация или устранение неполадок, одних только простых руководств часто недостаточно. Именно здесь на помощь приходят «путешествия». Путешествия обеспечивают основу для разработки структурированных многошаговых диалоговых потоков, которые плавно ведут пользователя через процесс, сохраняя при этом естественный диалог.
Например, поток бронирования может быть инициирован путём создания путешествия с чётким названием и условиями, определяющими, когда оно применяется, например, когда клиент хочет записаться на приём. Затем путешествие переходит через состояния — сначала спрашивая клиента, какой тип услуги ему нужен, затем проверяя доступность с помощью соответствующего инструмента и, наконец, предлагая доступные временные интервалы. Этот структурированный подход обеспечивает баланс между гибкостью и контролем, позволяя агенту эффективно справляться со сложными взаимодействиями, не теряя при этом ощущения диалога.
«`
bookingjourney = await agent.createjourney(
title=»Book Appointment»,
conditions=[«Customer wants to schedule an appointment»],
description=»Guide customer through the booking process»
)
t1 = await bookingjourney.initialstate.transition_to(
chat_state=»Ask what type of service they need»
)
t2 = await t1.target.transition_to(
toolstate=checkavailabilityforservice
)
t3 = await t2.target.transition_to(
chat_state=»Offer available time slots»
)
«`
Балансировка гибкости и предсказуемости
При проектировании ИИ-агента важно сбалансировать гибкость и предсказуемость. Агент должен чувствовать себя естественно и разговорчиво, а не слишком по сценарию, но при этом он должен работать в безопасных и последовательных границах.
Если инструкции слишком жёсткие — например, сказать агенту: «Скажи именно: «Наш премиум-план стоит 99 долларов в месяц»», — взаимодействие может показаться механическим и неестественным. С другой стороны, слишком расплывчатые инструкции, такие как «Помогите им разобраться в наших ценах», могут привести к непредсказуемым или несогласованным ответам.
Сбалансированный подход обеспечивает чёткое направление, позволяя при этом агенту некоторую адаптивность, например: «Объясните наши ценовые уровни чётко, подчеркните ценность и спросите о потребностях клиента, чтобы порекомендовать наиболее подходящий вариант». Это гарантирует, что агент остаётся надёжным и увлекательным в своём взаимодействии.
Проектирование для реальных разговоров
Проектирование для реальных разговоров требует признания того, что, в отличие от веб-форм, разговоры являются нелинейными. Пользователи могут передумать, пропустить шаги или перевести обсуждение в неожиданном направлении. Чтобы справиться с этим эффективно, необходимо следовать нескольким ключевым принципам.
* Сохранение контекста гарантирует, что агент отслеживает информацию, предоставленную ранее, чтобы он мог реагировать соответствующим образом.
* Постепенное раскрытие информации означает постепенное раскрытие опций или информации, а не перегрузку пользователя всем сразу.
* Механизмы восстановления позволяют агенту управлять недоразумениями или отклонениями, например, путём перефразирования ответа или мягкого перенаправления разговора для ясности.
Этот подход помогает создавать взаимодействия, которые кажутся естественными, гибкими и удобными для пользователя.
Эффективное агентное проектирование означает начало с основных функций, сосредоточение внимания на основных задачах, прежде чем браться за редкие случаи. Оно включает в себя тщательный мониторинг для выявления любых проблем в поведении агента. Улучшения должны основываться на реальных наблюдениях, добавляя чёткие правила для более качественных ответов. Важно соблюдать баланс между чёткими границами, которые обеспечивают безопасность агента, и естественной, гибкой беседой. Для сложных задач используйте структурированные потоки, называемые путешествиями, чтобы направлять многошаговые взаимодействия. Наконец, будьте прозрачны в отношении того, что может делать агент, и его ограничений, чтобы установить правильные ожидания. Этот простой процесс помогает создавать надёжных и удобных для пользователя ИИ-агентов.
1. Какие основные отличия агентного проектирования от традиционного кодирования?
Ответ: агентное проектирование отличается от традиционного кодирования тем, что оно фокусируется на создании ИИ-систем, способных к независимым действиям в рамках определённых параметров. В отличие от традиционного кодирования, которое определяет точные результаты для входных данных, агентские системы требуют от разработчиков формулировки желательного поведения и доверия модели для навигации по специфическим условиям.
2. Почему вариативность ответов ИИ важна для взаимодействия с пользователем?
Ответ: вариативность ответов ИИ важна для взаимодействия с пользователем, поскольку она имитирует нюансы и гибкость человеческого диалога. Это делает взаимодействие более естественным и удобным для пользователя. Однако непредсказуемость требует продуманных руководств и защитных мер, чтобы система реагировала безопасно и последовательно в различных сценариях.
3. Какие уровни контроля можно использовать для направления и ограничения поведения больших языковых моделей (LLMs)?
Ответ: для направления и ограничения поведения больших языковых моделей (LLMs) можно использовать многоуровневый подход. На уровне 1 используются руководства для определения и формирования нормального поведения. На уровне 2 используются готовые ответы для ситуаций с высоким риском, чтобы обеспечить согласованность и безопасность.
4. Какие ключевые части включает в себя каждое руководство для ИИ-агента?
Ответ: каждое руководство для ИИ-агента состоит из трёх ключевых частей: условия (condition), действия (action) и инструментов (tools). Условие определяет, когда руководство применяется, действие описывает, что агент должен сделать, а инструменты предоставляют агенту необходимые ресурсы для выполнения действия.
5. Какие принципы необходимо соблюдать при проектировании для реальных разговоров?
Ответ: при проектировании для реальных разговоров необходимо соблюдать несколько ключевых принципов: сохранение контекста, постепенное раскрытие информации и механизмы восстановления. Сохранение контекста гарантирует, что агент отслеживает информацию, предоставленную ранее. Постепенное раскрытие информации означает постепенное раскрытие опций или информации, а не перегрузку пользователя всем сразу. Механизмы восстановления позволяют агенту управлять недоразумениями или отклонениями.