Uw eerste agent in de applicatie
Bouw de Luna Workshopgids op vanuit een duidelijke rol en een paar tests.
Wat je gaat leren
- Leg uit: een begrensde agentlus
- Pas het idee toe in een voorbeeld: uw eerste agent in de applicatie
- Herken beperkingen en verifieer het resultaat van de oefening
Bouw de Luna Workshopgids op vanuit een duidelijke rol en een paar tests. Voeg alleen mogelijkheden toe als taken dit vereisen.
Deze stappen verwijzen naar de functies die in de applicatiecode zijn geïdentificeerd. Dit materiaal is niet gevalideerd op een live exemplaar; controleer de documentatie en de opties in uw versie.
Hoe het werkt, stap voor stap
Een begrensde agentlus
Een agent combineert een model met hulpmiddelen, een doel en een staat. Het observeert het verzoek, kiest een stap, ontvangt een resultaat en besluit of het doorgaat. Een chatbot mag alleen tekst genereren; een agent kan om een externe actie verzoeken. Commerciële definities variëren, dus inspecteer de daadwerkelijke controle. Definieer succes en stoppen: een geverifieerd resultaat, een maximaal aantal stappen, herhaalde fouten of een uitgeput budget. Gebruik beperkte mogelijkheden en minimale machtigingen. Nuttige autonomie betekent vrijheid binnen de door software afgedwongen grenzen.
Een opdracht is een contract
Een goede prompt specificeert de taak, beschikbare gegevens, uitvoerformaat en succescriteria. Scheid de rol van de gegevens en voeg een voorbeeld toe voor onduidelijke gevallen. ‘Wees accuraat’ is zwakker dan ‘vermeld alleen de deadline in het aangeleverde beleid; als deze ontbreekt, vraag dan om opheldering’. Few-shot betekent een paar opgeloste voorbeelden, niet een eindeloze lijst. De inhoud van documenten blijft gegevens, zelfs als deze opdrachten bevat. Scheidingstekens helpen, maar software moet machtigingen en validatie afdwingen in plaats van te vertrouwen op de prompt.
Kies op taak en mogelijkheden
Controleer taal, context, tooloproep, gestructureerde uitvoer en ondersteunde invoermodaliteiten. Vergelijk modellen op identieke aanvragen met dezelfde rubriek en een realistisch budget. Temperatuur verandert bemonstering, niet de waarheid. Redeneringsinspanningen verdelen de inspanningen voor compatibele modellen en kunnen de tijd en kosten verhogen; geaccepteerde waarden variëren. Lokale modellen bieden controle over de infrastructuur, maar vereisen middelen en onderhoud. Open gewichten garanderen geen onbeperkte licentie of volledige trainingscode. Catalogi en prijzen veranderen; lees de huidige modelkaart.
Het verklarende schema
Volg de ononderbroken pijlen voor de hoofdstroom. Gestippelde blauwe pijlen leveren gegevens of context; roze pijlen geven feedback of geretourneerde resultaten weer. Kleuren en vormen onderscheiden modellen, winkels, beslissingen en resultaten. Scrol op kleine schermen horizontaal om het hele schema te volgen.
Een compleet voorbeeld
Maak in Agents een naam en systeemprompt, kies het model, de toon en compatibele instellingen. Bewaar en test in Playground. Vermijd in eerste instantie gereedschappen met externe effecten.
You guide Luna Workshop customers. Explain simply. Use supplied information. Ask for the product model when missing. Do not invent stock, deadlines or exceptions.
Probeer het zelf
- Maak de agent aan en test vervolgens de begroeting, het product, de dubbelzinnigheid, ontbrekende gegevens en een verzoek om buiten de rol te treden.
- Leg de input, bron en verwachte uitkomst vast voordat u het experiment uitvoert. Gebruik alleen de fictieve gegevens in het voorbeeld.
- Volg de diagramfasen. Registreer bij elke stap welke informatie wordt ontvangen en geproduceerd; verwar de tussentijdse output niet met het uiteindelijke resultaat.
- Herhaal dit nadat de noodzakelijke informatie is verwijderd of de invoer dubbelzinnig is gemaakt. Controleer of het systeem een antwoord verduidelijkt, stopt of verzint.
- Vergelijk met de uitgelegde oplossing. Bewaar de configuratie, datum, resultaat en een verklaring voor verschillen. Verander één ding en test opnieuw.
Een uitgelegde oplossing
De agent legt producten uit aan de hand van aangeleverde gegevens en erkent ontbrekende toegang tot vee of beleid. Met een succesvolle oefening kun je het verband tussen input, fasen en uitkomst laten zien. Als er informatie ontbreekt, is een voorzichtig antwoord nuttiger dan verzonnen details. Vergelijk meer dan stijl: controleer ook voorwaarden, bronnen en bewerkingen.
Wanneer deze aanpak helpt en wat de beperkingen zijn
Persoonlijkheid vervangt kennis niet. Kies deze aanpak wanneer deze een gemeten behoefte verbetert. Houd een eenvoudige basislijn aan en vergelijk de resultaten met behulp van identieke inputs. Eén succesvol voorbeeld garandeert niet in elke situatie betrouwbaarheid.
Controleer wat je hebt geleerd
Geeft meer autonomie altijd een beter resultaat?
Nee. Het vergroot ook de ruimte voor fouten, kosten en onnodige acties.
Kan een prompt de toegangscontrole vervangen?
Nee. Een instructie is geen autorisatiegrens.
Welk resultaat moet deze oefening opleveren?
De agent legt producten uit aan de hand van aangeleverde gegevens en erkent ontbrekende toegang tot vee of beleid.
Begrippen om te onthouden
- Tussenpersoon: Een systeem dat stappen kan kiezen en hulpmiddelen kan gebruiken om een doel te bereiken.
- Weinig schot: Opgeloste voorbeelden geleverd in context.
- Redenerende inspanning: Een modelafhankelijke instelling die de redeneerinspanning controleert.
Bronnen en uw volgende stap
Ter voorbereiding: A01 — Anatomie van een AI-agent