Anatomia agenta AI

Agent AI to coś więcej niż model: to pętla z celem, narzędziami, stanem i regułami zatrzymywania.

Możesz kontynuować ten kurs bez konta i programowania. W przykładach wykorzystano dane syntetyczne, a wyniki sztucznej inteligencji wymagają sprawdzenia.

Jak to działa, krok po kroku

Ograniczona pętla agenta

Agent łączy model z narzędziami, celem i stanem. Obserwuje żądanie, wybiera krok, otrzymuje wynik i decyduje, czy kontynuować. Chatbot może generować jedynie tekst; agent może zażądać działania zewnętrznego. Definicje komercyjne są różne, dlatego sprawdź rzeczywistą kontrolę. Zdefiniuj sukces i zatrzymanie: zweryfikowany wynik, maksymalną liczbę kroków, powtarzające się błędy lub wyczerpany budżet. Korzystaj z wąskich możliwości i minimalnych uprawnień. Użyteczna autonomia oznacza wolność w granicach narzuconych przez oprogramowanie.

Model proponuje, narzędzie wykonuje

Wywołanie narzędzia generuje żądanie wywołania z nazwą i argumentami. Aplikacja przed wykonaniem sprawdza schemat, uprawnienia i limity. Wynik powraca do kontekstu dla następnego kroku. Na przykład get_product_stock pobiera SKU i zwraca ilość; w jego opisie powinno być wyjaśnione, że nie rezerwuje produktów. Rozróżnij puste wyniki, błędy walidacji, brak dostępu i przekroczenia limitu czasu. Prawidłowy kod JSON nie dowodzi, że argumenty są poprawne lub że akcja jest autoryzowana. W przypadku efektów zewnętrznych należy również rozważyć wykonanie podwójne.

Kontekst to stół warsztatowy

Kontekst obejmuje instrukcje, aktualne żądanie, odpowiednią historię, pobrane dokumenty i wyniki narzędzi. Okno kontekstowe ma ograniczoną pojemność; zarezerwuj również miejsce na odpowiedź. Więcej tekstu nie poprawia automatycznie dokładności. Nieistotne informacje i sprzeczności mogą ukryć ważne dowody. Starannie podsumowuj historię i zachowaj pochodzenie faktów. Stan opisuje bieżący przebieg, punkt kontrolny zapisuje punkt, który można wznowić, a pamięć trwała przechowuje informacje między przebiegami. Są to różne mechanizmy zarządzane przez aplikację.

Schemat objaśniający

Postępuj zgodnie ze strzałkami wskazującymi główny przepływ. Przerywane niebieskie strzałki przedstawiają dane lub kontekst; przerywane różowe strzałki pokazują opinie lub zwracane wyniki. Kolory i kształty wyróżniają modele, sklepy, decyzje i wyniki. Na małym ekranie przewijaj w poziomie, aby zobaczyć cały schemat.

Kompletny przykład

Klient prosi o zapas LX-240. Agent identyfikuje SKU, wywołuje funkcję get_product_stock, otrzymuje ilość=3 i odpowiada. Nie rezerwuje niczego, ponieważ narzędzie jest tylko do odczytu.

Spróbuj sam

1. Opisz warunek wejścia, wywołania, wyniku i zatrzymania.
2. Przed rozpoczęciem eksperymentu zapisz dane wejściowe, źródło i oczekiwany wynik. W przykładzie użyj wyłącznie fikcyjnych danych.
3. Postępuj zgodnie z etapami diagramu. Na każdym etapie zapisuj, jakie informacje zostały otrzymane i wyprodukowane; nie myl produktu pośredniego z efektem końcowym.
4. Powtórz po usunięciu niezbędnych informacji lub wprowadzeniu niejednoznaczności. Sprawdź, czy system wyjaśnia, zatrzymuje lub wymyśla odpowiedź.
5. Porównaj z objaśnionym rozwiązaniem. Zachowaj konfigurację, datę, wynik i wyjaśnienie różnic. Zmień jedną rzecz i przetestuj ponownie.

Wyjaśnione rozwiązanie

Odpowiedź zgłasza trzy jednostki w momencie wyszukiwania i nie gwarantuje rezerwacji. Pomyślne ćwiczenie pozwala pokazać związek między danymi wejściowymi, etapami i wynikiem. Gdy brakuje informacji, bardziej użyteczna jest ostrożna odpowiedź niż wymyślane szczegóły. Porównaj więcej niż styl: sprawdź także warunki, źródła i operacje.

Kiedy to podejście pomaga i jakie ma ograniczenia

Dostępne narzędzie nie musi być wykorzystywane niepotrzebnie. Wybierz to podejście, jeśli poprawia ono zmierzoną potrzebę. Zachowaj prostą linię bazową i porównaj wyniki, korzystając z identycznych danych wejściowych. Jeden udany przykład nie gwarantuje niezawodności w każdej sytuacji.

Sprawdź swoją wiedzę

Czy większa autonomia zawsze daje lepszy wynik?

Nie. Zwiększa także przestrzeń na błędy, koszty i niepotrzebne działania.

Kto realizuje połączenie zaproponowane przez modelkę?

Aplikacja lub usługa hosta po sprawdzeniu poprawności. Model nie uzyskuje automatycznie nieograniczonego dostępu.

Jaki wynik powinno dać to ćwiczenie?

Odpowiedź zgłasza trzy jednostki w momencie wyszukiwania i nie gwarantuje rezerwacji.

Pojęcia do zapamiętania

• Agent: System, który może wybierać kroki i używać narzędzi do osiągnięcia celu.
• Wywołanie narzędzia: Ustrukturyzowane żądanie użycia możliwości zewnętrznej.
• Punkt kontrolny: Zapisany stan używany do wznowienia wykonywania.

Źródła i następny krok

• LangGraph — Przepływy pracy i agenci

Aby przygotować: F06 — Chatbot, asystent, agent i system agentowy · P01 — Szybka inżynieria bez magicznych formuł · P04 — Jak wybrać odpowiedni model AI