AI aģentu izstrādes pamati kurus nedrīkst ignorēt pirms darba uzsākšanas

Mākslīgā intelekta aģentu izveide bez stingras pamatu izpratnes bieži noved pie nestabiliem un dārgiem risinājumiem. Daudzi izstrādātāji un uzņēmumi steidzas izmantot sarežģītus aģentu ietvarus (frameworks), pirms ir apguvuši bāzes elementus. Rezultātā sistēmas kļūst neparedzamas un grūti labojamas.

Sākotnējā modeļu uzvedības kontrole

Kas ir AI aģents? AI aģents ir programmatūras sistēma, kas izmanto lielo valodas modeli (LLM) kā savu smadzeņu centru, lai autonomi pieņemtu lēmumus un veiktu darbības noteiktu mērķu sasniegšanai.

Pirms pāriet pie sarežģītu daudzpakāpju sistēmu veidošanas, ir pilnībā jāpārvalda darbs ar pašu valodas modeli. Sistēmas instrukciju (system prompt) sagatavošana ir pirmais solis. Ja modelis nespēj konsekventi pieturēties pie sava lomas apraksta, visa tālākā sistēma sabruks. Jāapgūst arī temperatūras parametra iestatīšana - zema temperatūra nodrošina deterministiskas un precīzas atbildes, kas ir vēlamas aģentu darbībā.

Rīku izmantošana un funkciju izsaukšana

Lai aģents spētu mijiedarboties ar ārpasauli, tam jāprot izmantot rīkus. Tas notiek ar funkciju izsaukšanas (function calling) palīdzību. Modelis pats neveic programmēšanas darbības, bet gan ģenerē strukturētus datus (parasti JSON formātā), kurus pēc tam jūsu lietojumprogramma izmanto API pieprasījumos.

Šeit ir vienkāršs piemērs tam, kā tiek definēts rīks, ko modelis var izvēlēties izsaukt:

{
  "name": "iegut_klienta_datus",
  "description": "Iegūst klienta profilu pēc viņa ID numura",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "klients_id": {
        "type": "string",
        "description": "Unikālais klienta identifikators"
      }
    },
    "required": ["klients_id"]
  }
}

Ja modelis saprot, ka lietotāja vaicājuma izpildei vajadzīgi klienta dati, tas atgriezīs JSON objektu ar vajadzīgo ID. Prasme pareizi definēt šos aprakstus nosaka to, cik uzticami aģents spēs pieņemt lēmumus.

Informācijas izguves arhitektūra

Kas ir RAG? RAG (Retrieval-Augmented Generation) ir arhitektūra, kas ļauj aģentam dinamiski meklēt un ielādēt aktuālo informāciju no ārējām datubāzēm, pirms tiek ģenerēta atbilde.

RAG izmantošana novērš modeļa halucinācijas un nodrošina to, ka aģents strādā ar svaigiem uzņēmuma datiem. Izstrādātājiem ir jāizprot semantiskā meklēšana, vektoru datubāzes un dokumentu sadalīšana daļās (chunking). Slikta datu sagatavošana dos neprecīzu kontekstu, kā rezultātā aģents pieņems kļūdainus lēmumus.

Sarežģītu sistēmu būvēšana uz nestabiliem pamatiem rada neparedzamas kļūdas, kuras ir grūti atkārtot un novērst.

Kā uzsvērts noderīgajā video apskatā, kura oriģinālais avots analizē aģentu izveides praksi, daudzas kļūdas rodas vienkārši tāpēc, ka netiek pareizi pārvaldīta modeļa temperatūra vai sistēmas instrukcijas.

Lai sekmīgi ieviestu šādas tehnoloģijas ikdienas darbā, nav vienmēr jāsāk ar sarežģītu programmēšanu no nulles. Profesionālus un gatavus risinājumus var izveidot ātrāk, jo šos procesus palīdz automatizēt mākslīgā intelekta asistenti uzņēmumiem, kas jau ir pielāgoti vietējam tirgum.

Atmiņas un stāvokļa pārvaldība

Autonomas sistēmas nespēj darboties bez atmiņas. Ir jāizšķir īstermiņa atmiņa, kas saglabā tekošās sarunas kontekstu, un ilgtermiņa atmiņa, kas saglabā lietotāja vēlmes vai iepriekšējo sesiju rezultātus. Stāvokļa pārvaldība (state management) nosaka to, kā aģents pārvietojas pa dažādiem uzdevuma izpildes posmiem, nezaudējot fokusu un mērķi.