Echipă AI de suport
Proiectul compară un singur agent cu o echipă.
Ce vei învăța
- Explici: un workflow are structură explicită
- Aplici ideea într-un exemplu: Echipă AI de suport
- Recunoști limitele și verifici rezultatul exercițiului
Proiectul compară un singur agent cu o echipă. Fiecare specialist trebuie să aibă o responsabilitate observabilă.
Pașii se referă la funcționalități identificate în codul aplicației. Validarea pe o instanță live nu a fost efectuată pentru acest material; verifică documentația și opțiunile din versiunea ta.
Cum funcționează, pas cu pas
Un workflow are structură explicită
Nodul este o etapă, muchia este o trecere, iar starea transportă rezultatele între etape. Într-un workflow traseul este definit de aplicație, deși modelul poate decide unele ramuri. Sistemele agentice includ atât workflows cât și agenți cu decizii dinamice. În Nymrio există ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel și Plan-and-Execute. Fiecare schimbă coordonarea, nu transformă automat modelul într-un expert. Mai mulți agenți înseamnă mai multe apeluri și contracte între roluri. Începe cu soluția cea mai simplă care trece testele tale.
Modelul propune, unealta execută
Tool calling produce o cerere de apel cu nume și argumente. Aplicația validează schema, drepturile și limitele înainte să execute. Rezultatul se întoarce în context pentru pasul următor. De exemplu, get_product_stock primește un SKU și returnează o cantitate; descrierea sa trebuie să precizeze că nu rezervă produse. Distinge rezultat gol, eroare de validare, lipsă de acces și timeout. JSON valid nu dovedește că argumentele sunt corecte sau că operația este autorizată. Pentru efecte externe verifică și riscul de repetare.
Definește succesul înainte de optimizare
Pregătește un set de cereri reprezentative și răspunsuri sau proprietăți așteptate. Include cazuri obișnuite, ambigue, fără date și cu erori de unelte. Pentru RAG măsoară separat găsirea dovezii și corectitudinea răspunsului. Recall@k urmărește proporția dovezilor relevante găsite în primele k rezultate; precision@k urmărește proporția rezultatelor relevante. Pentru agenți urmărește și acțiunile, accesul și oprirea. Un LLM-as-judge poate accelera evaluarea, dar se calibrează față de oameni. Nu modifica simultan promptul, modelul și indexul dacă vrei să înțelegi cauza îmbunătățirii.
Harta vizuală
Urmărește săgețile continue pentru fluxul principal. Săgețile albastre punctate furnizează date sau context; cele roz punctate arată feedback sau rezultate care revin. Culorile și formele disting modelele, stocările, deciziile și rezultatele. Router-ul este implementarea ilustrată. Compară separat cu un orchestrator și cu un singur agent. Pe ecrane mici, derulează orizontal pentru a urmări întreaga diagramă.
Un exemplu complet
Specialiștii tratează produs, livrare și retur. Router rezolvă o intenție; Orchestrator poate coordona o cerere cu două nevoi. Folosești aceleași date fictive și aceleași teste pentru ambele configurații.
Date fictive pentru exercițiu
| Sursă | Informație de folosit |
|---|---|
| Catalog | LX-240 folosește piesa P-12; P-12 folosește adaptorul A-7. |
| Retur | Solicitare în 14 zile de la primire; produs nefolosit, în ambalajul original. |
| Livrare | Estimare de 2–3 zile lucrătoare după expediere, fără garanție. |
Întrebări de pornire: „Ce adaptor folosește LX-240?”, „Pot returna un produs folosit?” și „În câte zile ajunge?”. Adaugă cazuri ambigue și întrebări fără răspuns în aceste date. Păstrează aceeași sursă la toate comparațiile.
Încearcă tu
- Construiește Orchestrator cu doi workers și compară cu agentul baseline pe zece cereri.
- Notează intrarea, sursa și rezultatul așteptat înainte să rulezi experimentul. Folosește doar datele fictive din exemplu.
- Urmărește etapele din diagramă. La fiecare pas scrie ce informație primește și ce produce; nu confunda rezultatul intermediar cu rezultatul final.
- Repetă cazul după eliminarea unei informații necesare sau după o intrare ambiguă. Verifică dacă sistemul cere clarificare, se oprește sau inventează.
- Compară cu soluția comentată. Păstrează configurația, data, rezultatul și o explicație pentru orice diferență. Schimbă un singur lucru și retestează.
Soluție comentată
Raportul explică când echipa îmbunătățește rezultatul și când introduce delegări inutile. Pentru a considera exercițiul reușit, poți arăta legătura dintre intrare, etapele parcurse și rezultat. Dacă lipsesc date, un răspuns prudent este mai util decât o completare inventată. Nu compara doar stilul: verifică și condițiile, sursele și operațiile efectuate.
Când merită și ce poate merge prost
Dacă Router refuză salvarea din cauza rolurilor, nu declara laboratorul Router reușit. Alege această abordare când îmbunătățește o nevoie măsurată. Păstrează o variantă simplă ca referință și compară rezultatele pe aceleași intrări. Un singur exemplu reușit nu stabilește fiabilitatea în toate situațiile.
Verifică ce ai înțeles
Multi-agent este un al optulea template?
Nu. Este o categorie de arhitecturi care poate folosi mai multe dintre template-urile existente.
Cine execută apelul propus de model?
Aplicația sau serviciul gazdă, după validare. Modelul nu primește automat acces nelimitat.
Ce rezultat trebuie să obții în acest exercițiu?
Raportul explică când echipa îmbunătățește rezultatul și când introduce delegări inutile.
Cuvinte de ținut minte
- Nod: Etapă din graful unei execuții.
- Tool calling: Cerere structurată de folosire a unei capabilități externe.
- Regresie / Regression: O schimbare care strică un caz anterior corect.
Surse și următorul pas
Pentru pregătire: W05 — Orchestrator: coordonator și specialiști · W06 — Router: cererea merge la specialistul potrivit · W09 — Multi-agent: cum alegi și combini tiparele? · E01 — Cum măsori dacă AI este utilă?