Co to jest agentyczny system AI?
System agentyczny organizuje decyzje, narzędzia i stan w kierunku celu.
Czego się dowiesz
- Wyjaśnij: przepływ pracy ma wyraźną strukturę
- Zastosuj tę ideę na przykładzie: Co to jest agentyczny system sztucznej inteligencji?
- Rozpoznaj ograniczenia i zweryfikuj rezultaty ćwiczeń
System agentyczny organizuje decyzje, narzędzia i stan w kierunku celu. Wybierz koordynację w oparciu o zależności pomiędzy krokami.
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
Mapa siedmiu szablonów
ReAct wybiera następną akcję; Refleksja poprawia wersję roboczą; Sekwencyjne stosuje stałe etapy. Router wybiera gałąź, Orchestrator dynamicznie deleguje i łączy wyniki, Parallel rozdziela niezależne zadania, a funkcja Plan-and-Execute utrzymuje i koryguje plan. Zapytaj, kto decyduje, gdzie zwracane są wyniki i co wstrzymuje wykonanie.
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
Odpowiedź wsparcia może wymagać prostego odzyskania, przesłania do specjalisty lub zespołu. W przypadku często zadawanych pytań dobrym punktem wyjścia jest jeden agent z RAG.
Spróbuj sam
- Porównaj zadanie stałe, zadanie eksploracyjne i niezależne podzadania.
- Przed rozpoczęciem eksperymentu zapisz dane wejściowe, źródło i oczekiwany wynik. W przykładzie użyj wyłącznie fikcyjnych danych.
- Postępuj zgodnie z etapami diagramu. Na każdym etapie zapisuj, jakie informacje zostały otrzymane i wyprodukowane; nie myl produktu pośredniego z efektem końcowym.
- Powtórz po usunięciu niezbędnych informacji lub wprowadzeniu niejednoznaczności. Sprawdź, czy system wyjaśnia, zatrzymuje lub wymyśla odpowiedź.
- Porównaj z objaśnionym rozwiązaniem. Zachowaj konfigurację, datę, wynik i wyjaśnienie różnic. Zmień jedną rzecz i przetestuj ponownie.
Wyjaśnione rozwiązanie
Wybierz szablon według ról i zależności, a nie maksymalnej liczby agentów. 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
Wykres przepływu pracy i wykres wiedzy opisują różne rzeczy. 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 multiagent to ósmy szablon?
Nie. Jest to kategoria architektoniczna, w której można wykorzystać kilka istniejących szablonów.
Czy większa autonomia zawsze daje lepszy wynik?
Nie. Zwiększa także przestrzeń na błędy, koszty i niepotrzebne działania.
Jaki wynik powinno dać to ćwiczenie?
Wybierz szablon według ról i zależności, a nie maksymalnej liczby agentów.
Pojęcia do zapamiętania
- Ukłon: Etap na wykresie wykonania.
- Agent: System, który może wybierać kroki i używać narzędzi do osiągnięcia celu.
- Regresja / Regresja: Zmiana, która przerywa poprzednio poprawną wielkość liter.
Źródła i następny krok
Aby przygotować: A01 — Anatomia agenta AI · P02 — Inżynieria kontekstu: co dociera do modelu?