Jak zbudować swojego pierwszego agenta AI

Agent AI to coś więcej niż chatbot: to skonfigurowany asystent, który rozumie instrukcje, może wywoływać narzędzia w celu wykonania realnych działań i potrafi korzystać z Twojej własnej wiedzy, aby odpowiadać precyzyjnie. Ten przewodnik omawia koncepcje stojące za budową pierwszego agenta w Lither, od wyboru modelu po bezpieczne wdrożenie.

Czym właściwie jest agent AI

Warto odróżnić agenta od zwykłego czatu. Zwykły czat odpowiada na pytania na podstawie ogólnej wiedzy modelu. Agent dodaje do tego trzy rzeczy: jasne instrukcje definiujące jego rolę, zestaw narzędzi, których może używać, oraz dostęp do Twojej wiedzy, aby opierał odpowiedzi na Twojej rzeczywistości, a nie na zgadywaniu.

Lither stosuje podejście niezależne od modelu, co oznacza, że nie jesteś przypisany do jednego dostawcy. Wybierasz model dopasowany do zadania, a następnie nakładasz na niego instrukcje, narzędzia i wiedzę. Jeśli dopiero poznajesz to zagadnienie, dobrym uzupełnieniem są nasz przegląd tego, czym są agenci AI, oraz strona funkcji Agenci AI.

Wybór modelu i przekazanie narzędzi

Zacznij od ustalenia, co agent ma robić. Szybki, lekki model często sprawdza się przy rutynowym odpowiadaniu na pytania i segregacji zgłoszeń, podczas gdy bardziej zaawansowany model pasuje do wieloetapowego rozumowania, redagowania treści lub pracy obejmującej kilka narzędzi po kolei. Ponieważ Lither pozwala wybrać model dla każdego agenta osobno, możesz dopasować możliwości do kosztu, zamiast przewymiarowywać każde zadanie.

Narzędzia to coś, co zamienia konwersacyjny model w asystenta realnie wykonującego pracę. Agent może wyszukać rekord, utworzyć zgłoszenie, wysłać wiadomość lub uruchomić większą automatyzację. Dobrą praktyką jest przyznanie najmniejszego użytecznego zestawu narzędzi i dodawanie kolejnych dopiero wtedy, gdy pojawia się realna potrzeba. W przypadku zadań obejmujących wiele kroków lub systemów możesz połączyć agenta z procesem zbudowanym za pomocą wizualnej automatyzacji procesów, tak aby agent uruchamiał niezawodną, powtarzalną sekwencję, zamiast improwizować.

• Narzędzia do odczytu pozwalają agentowi bezpiecznie pobierać informacje.
• Narzędzia działania pozwalają tworzyć, aktualizować lub wysyłać. Te przeglądaj uważnie.
• Wyzwalacze procesów przekazują złożone, wielosystemowe zadania do zdefiniowanego procesu.

Pisanie jasnych instrukcji

Prompt systemowy, czyli instrukcje, to miejsce, w którym wygrywa się lub przegrywa większość jakości agenta. Potraktuj go jak wdrożenie nowego członka zespołu. Określ, kim jest agent, komu służy i jakie są granice jego roli. Opisz oczekiwany ton, format dobrych odpowiedzi oraz to, co ma zrobić, gdy nie jest pewny, na przykład zadać pytanie doprecyzowujące lub przekazać sprawę człowiekowi.

Jasno określ, co jest poza zakresem. Jeśli agent nigdy nie powinien udzielać porad prawnych ani finansowych, nigdy nie powinien obiecywać zwrotu pieniędzy ani wypowiadać się o konkurencji, zapisz to wprost. Jasne, konkretne instrukcje ograniczają niespodzianki znacznie skuteczniej niż ogólne zachęty i sprawiają, że zachowanie agenta jest łatwiejsze do przewidzenia w miarę skalowania go na zespoły.

Podłączanie wiedzy za pomocą RAG

Modele nie znają Twoich cen, zasad ani szczegółów produktów, dopóki im ich nie przekażesz. Generowanie wspomagane wyszukiwaniem, czyli RAG, rozwiązuje ten problem, pozwalając agentowi przeszukiwać kontrolowaną przez Ciebie bazę wiedzy i wykorzystywać najbardziej trafne fragmenty do uzasadnienia odpowiedzi. Efektem są odpowiedzi odzwierciedlające Twoje dokumenty zamiast ogólnych domysłów, przy znacznie mniejszym ryzyku pewnie brzmiących błędów.

Aby uzyskać dobre wyniki, zadbaj o materiał źródłowy: utrzymuj dokumenty aktualnymi, usuwaj duplikaty i sprzeczności oraz porządkuj je czytelnymi nagłówkami, aby wyszukiwanie znajdowało właściwy fragment. Z branżowego doświadczenia wynika, że jakość asystenta opartego na wyszukiwaniu ściśle zależy od jakości treści źródłowych, więc czas poświęcony na uporządkowanie wiedzy zwraca się bezpośrednio. Zobacz funkcję Baza wiedzy (RAG), aby zrozumieć, jak to się łączy, oraz szersze zastosowania asystentów AI, aby poznać przykłady, w których to podejście błyszczy.

Testowanie, wdrażanie i dodawanie zabezpieczeń

Przed uruchomieniem przetestuj agenta na realistycznych rozmowach, w tym tych niewygodnych: pytaniach niejednoznacznych, przypadkach brzegowych i próbach sprowadzenia go z tematu. Sprawdź, czy poprawnie używa narzędzi, przywołuje właściwą wiedzę i zachowuje się zgodnie z Twoimi instrukcjami. Dopracowuj prompt i zestaw narzędzi, aż zachowanie będzie spójne.

Gdy agent jest gotowy, wdróż go w kanale, w którym Twoi odbiorcy już są, na przykład jako asystenta wewnętrznego, czat na stronie internetowej lub kanał komunikatora. Ten sam podstawowy agent możesz wykorzystać w wielu miejscach, tak jak w naszych rozwiązaniach czatu AI, dzięki czemu konfigurujesz raz i docierasz do ludzi tam, gdzie są.

Na koniec otocz go zabezpieczeniami. Mechanizmy nadzoru pozwalają ustawić zasady tego, do czego agent ma dostęp i co może robić, dostęp oparty na rolach utrzymuje konfigurację we właściwych rękach, a dzienniki audytu dają zapis działań do przeglądu i zgodności. W przypadku operacji hostowanych w UE ta rozliczalność ma znaczenie i to ona pozwala skalować agenta z pewnością zamiast trzymania kciuków. Gdy będziesz gotowy do budowy, możesz założyć konto lub porozmawiać z naszym zespołem o swoim zastosowaniu.