8 Dinge, die Sie beim Aufbau von KI -Agenten berücksichtigen sollten

Sind Sie fasziniert von der sich entwickelnden Welt der AI -Agenten? Heute können wir KI -Agenten quick überall sehen und unser Leben leichter machen. Quick jedes Feld profitiert davon, egal ob es sich um Ihre Final-Minute-Ticketbuchung oder Ihre Coding-Begleiterin handelt. KI -Agenten haben jeden Markt effektiv in die Hand genommen. Jeder möchte sie aufbauen, um seine Workflows zu optimieren. Dieser Leitfaden untersucht die Prime 8 Dinge, die Sie beim Aufbau Ihres KI -Agenten berücksichtigen sollten.

Nach dem Lesen dieses Leitfadens verstehen Sie die Anforderungen, um einen erstklassigen AI-Agenten zu erstellen, der immer bereit ist, Ihre Arbeit ohne Beschwerden zu erledigen.

Was sind AI -Agenten?

KI -Agenten Programme sind Programme, die künstliche Intelligenz nutzen, um mit einer bestimmten Umgebung zu interagieren und vordefinierte Aufgaben unabhängig voneinander auszuführen. Es kann seine Umgebung wahrnehmen und Entscheidungen treffen, basierend darauf mit minimaler menschlicher Intervention.

Lassen Sie uns einzeln in die Dinge eintauchen, die zu berücksichtigen sind, während sie AI -Agenten machen.

1. Definieren Sie das Ziel des Agenten klar

Die Grundlage eines erfolgreichen KI -Agenten ist ein klar definiertes Ziel. Menschen schaffen oft vage und nicht detaillierte Ziele, was zu sehr generischen Ergebnissen und Halluzinationen führt. Stellen Sie sich vor, Sie befehlen einem Menschen, eine Aufgabe mit einem unklaren Ziel zu erledigen. Sicher wird er es vermasseln. Daher muss der Agent ausführlich wissen, welche Aufgabe er ausführen muss und wie er sie ausführt. Andernfalls kann es nicht effizient funktionieren. Für den Bau von KI -Agenten, die liefern, ist es obligatorisch, spezifisch zu sein.

Die Verwendung intelligenter Kriterien (spezifisch, messbar, erreichbar, related, zeitlich) kann ein kluger Schritt sein. Anstatt beispielsweise ein generisches Ziel wie „Verbesserung des Kundendienstes“ zu definieren, wäre ein sehr spezifisches Ziel: „Der AI -Agent löst 80% der gemeinsamen Kundenanfragen in Bezug auf Produktrenditen innerhalb von zwei Minuten auf. Dies sollte dies tun, ohne dass es eine menschliche Eskalation benötigt.“ Dies ist das spezifischste Ziel, das ein Benutzer definieren kann, um die Fähigkeit eines AI -Agenten zu beeinflussen. Es wirkt sich auch auf die Auswahl der Instruments aus, die der Agent vornehmen würde, um auf externe Informationen zuzugreifen. Ein genau definiertes Ziel ist der erste Schritt in der Entwicklung von AI-Agenten.

2. Wählen Sie das richtige Framework

Der Aufbau der AI -Agenten von Grund auf kann eine komplexe Aufgabe sein. Glücklicherweise vereinfachen mehrere Frameworks diesen Prozess. Die Verwendung von KI -Agenten mit ihnen fühlt sich wie ein Cakewalk an. Langchain, Langgraph, Autogen oder Crewai bieten eine sehr strukturierte Möglichkeit, KI -Agenten zu bauen, einzusetzen und zu verwalten. Sie enthalten vordefinierte Klassen, Instruments sowie Boilerplate-Code, der die Entwicklung auf sehr effiziente Weise beschleunigt.

Bei der Auswahl eines Rahmens zum Aufbau Ihrer KI -Agenten sollten Sie mehrere Faktoren berücksichtigen. Eine einfache Verwendung kann die Lernkurve senken, die Skalierbarkeit spielt eine wichtige Rolle, wenn Ihr Agent mehr als einen Benutzer oder eine Aufgabe behandelt. Auch verfügbare Integrationen mit LLMs, Instruments und Datenquellen sind von entscheidender Bedeutung. Beispielsweise bietet Langchain eine Integration in jede LLM, alle Datenquellen und jedes Software. Langgraph hilft beim Aufbau staatlicher, mehrstufiger Agenten. Durch die Auswahl des richtigen und robusten Frameworks können Sie Ihren Entwicklungsprozess erheblich beschleunigen und reibungsloser machen.

3. Wählen Sie das entsprechende LLM aus

Die Auswahl des richtigen großen Sprachmodells (LLM) ist ein entscheidender Schritt. LLM fungiert als „Gehirn“ Ihres KI -Agenten. Die Funktionen des LLM wirken sich direkt auf die Leistung Ihres Agenten in der Produktionsumgebung aus. Es bestimmt, wie clever und clever Ihr Agent sein wird. Im Jahr 2025 bietet der Markt mehrere LLMs mit jeweils unterschiedlichen Vorteilen und Stärken. Zu den Prime -LLMs auf dem Markt zählen die GPT -Serie von OpenAI, die LLAMA -Modelle von Meta, die Claude von Anthropic oder Googles Gemini.

Bei der Auswahl des LLM für Ihren KI-Agenten sollten Sie seine Argumentationsfunktionen berücksichtigen, wie intestine der LLM anlehnte (wie intestine es den Anweisungen folgt). Codierungsfähigkeiten können berücksichtigt werden, wenn Sie einen Anwendungsfall des Codes generieren oder verstehen. LLM muss mehrere Sprachen verstehen, wenn Ihr Agent für einen globalen Anwendungsfall steht. Das Kontextfenster spielt auch eine entscheidende Rolle, was bedeutet, wie viele Daten in das LLM eingespeist werden können oder gleichzeitig verarbeiten können. Kosten professional Token und Latenz, dh und Reaktionsgeschwindigkeit sind praktische Überlegungen für Echtzeitanwendungen.

4. Wählen Sie die richtige Agentenarchitektur aus

Das Designmuster und die spezifische Architektur des KI -Agenten sind kritisch. Dies definiert, wie ein bestimmter Agent Informationen verarbeitet, seine Aufgaben ausführt und die gewünschten Entscheidungen entsprechend trifft. Es gibt verschiedene Architekturen, die für verschiedene Arten von Problemen geeignet sind.

Eine populär verwendete Architektur ist reagiert, was zuerst Grund bedeutet und dann handelt. Agenten, die diese Architektur nutzen, sind der erste Grund für die Abfrage des Benutzers und entscheiden dann die nächstbeste Aktion anhand ihrer Argumentation und führen sie dann aus. Dieser kontinuierliche Prozess ermöglicht es den Agenten, komplexe und mehrstufige Probleme zu bewältigen. Eine andere Architektur ist die Planung, bei der der KI -Agent zuerst einen sehr detaillierten Plan erstellt und dann die Schritte nach dem anderen ausführt, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Für die Aufgaben, die zusätzliche Aufmerksamkeit erfordern, können hochkomplexe Aufgaben und Multi-Agent-Systeme eingesetzt werden. In diesen Systemen werden mehr als ein spezialisierte Agenten für eine bestimmte Aufgabe eingesetzt und arbeiten während der Arbeit zusammen. Eine intestine gestaltete Architektur bedeutet, dass KI-Agenten effektiv und effizient arbeiten können.

Lesen Sie auch: Prime 4 agierische KI -Entwurfsmuster

LLMs allein sind sehr mächtig und effizient, aber sie arbeiten in einer sehr isolierten Umgebung, die sich der realen Welt nicht bewusst ist. Die Werkzeugintegration bietet diesen Agenten die Möglichkeit, mit der realen Welt zu interagieren und sinnvolle Handlungen auszuführen. Mit Instruments können die AI -Agenten auf die externen Informationen zugreifen oder Aktionen in anderen Systemen auslösen. Dies ist wie die Bereitstellung Ihrer Llm Supermächte, damit es selbst mehrere Aufgaben erledigen kann, was häufig menschliche Eingriffe erfordert.

Beispiele für die Integration von Instruments umfassen mathematische Instruments, APIs für den Zugriff auf externe Daten wie Wetteraktualisierungen oder Aktienmarktpreise sowie das Auslösen eines Ereignisses wie dem Senden von E -Mails. Agenten benötigen diese Instruments, um die Datenbanken abzufragen und Websuche für aktualisierte Informationen durchzuführen. Mit Code -Ausführungs -Instruments können Agenten die Skripte ausführen. Diese Instruments müssen für den Einsatz im wirklichen Leben zuverlässig sein. Ai Agenten entscheiden, welches Software während des Laufens verwendet werden soll. Durch die Ausrüstung Ihres Agenten mit der Kraft von Instruments können KI -Agenten von einem einfachen Konversationsbot zu einem Arbeitsassistenten übergehen, der Aufgaben mit einem einfachen Befehl ausführen kann. Diese intelligenten Automatisierungswerkzeuge werden mit externen Funktionen viel leistungsfähiger.

6. Speicher- und Staatsmanagement

KI-Agenten können wirklich nützlich für langjährige Aufgaben oder Gespräche sein. Dafür braucht es Speicher. Durch die Verwendung des Speichers kann der Agent die vergangenen Gespräche erinnern und den Kontext der Konversation beibehalten, während die Fragen beantwortet werden. Ohne Gedächtnis ist jede Interaktion neu und schränkt die Fähigkeit des Agenten ein, aus früheren Interaktionen zu lernen oder zu bauen. Das Staatsmanagement ist der Schlüssel zum Aufbau von KI -Agenten, die sich kohärent fühlen.

Es gibt zwei Arten von Speicher, die AI -Agenten haben können. Das Kurzzeitgedächtnis hilft dem Agenten, relevante Informationen über die aktuelle laufende Konversation oder Aufgabe zu erinnern. Während des Langzeitgedächtnisses dem Agenten Informationen über verschiedene Interaktionen oder Sitzungen hinweg speichern kann. Dies schließt das Benutzerverhalten, die Vorlieben und die abgeschlossenen Aufgaben ein. Zum Speichern des Langzeitgedächtnisses werden häufig Vektordatenbanken verwendet. Rahmenbedingungen wie Langgraph bieten Mechanismen für das Staatsmanagement. Es stellt sicher, dass der AI -Agent seinen Fortschritt und seine Daten verfolgen kann.

7. Schnelltechnik und wenige Beispiele

Eine der Hauptmethoden, um mit KI -Agenten und ihren „Gehirn“ -LLMs zu kommunizieren, sind Eingabeaufforderungen. Die Genauigkeit sowie das Verhalten des Agenten sind stark von der Qualität der Aufforderungen abhängig, die Sie an den Agenten übergeben. Das Definieren klarer, nicht einverlässiger Eingabeaufforderungen ist eine notwendige Fähigkeit. Effektives schnelles Engineering ist beim Bau von KI -Agenten von entscheidender Bedeutung.

Die Gesamtpersönlichkeit des Agenten, seine Ziele und sein Verhalten werden durch die Systemaufforderung ausführlich definiert. Um eine bestimmte Aufgabe zu erreichen, muss der Agent mit der Eingabeaufforderung ein paar Schuss-Beispiele zur Verfügung gestellt werden, damit der Agent die Absicht der Frage und das erwartete Format der Antwort verstehen kann. Dies kann wiederum die Leistung erheblich verbessern. Durch die Bereitstellung von LLMs mit bestimmten Beispielen können sie die Aufgabe sehr intestine verstehen. Diese sorgfältige Anweisung hilft, den Agenten mit Ihren Erwartungen auszurichten.

8. Bewertung und Rückkopplungsschleife

Sobald Sie Ihren KI -Agenten aufgebaut haben, müssen Sie bewerten, wie es sich um die Leistung handelt. Daher ist eine kontinuierliche Bewertung wesentlich. Sie müssen einige Kennzahlen aus dem allerersten Schritt festlegen, um die Leistung sorgfältig zu bewerten. Diese Metriken sollten mit den definierten Zielen des Agenten in Einklang gebracht werden. Exams sollten durchgeführt werden, um den Agenten zu bewerten. Dies kann verschiedene Finish-to-Finish-Exams zur Bewertung des Verhaltens des Agenten in verschiedenen Szenarien umfassen. Die Durchführung von Unit -Exams mit einzelnen Instruments ist ein wichtiger Aspekt der automatisierten Exams. Bei hochkomplexen Aufgaben mit komplexem Denken ist die menschliche Bewertung jedoch obligatorisch. Das menschliche Suggestions kann die unerwarteten Fehler im Verhalten des AI -Agenten identifizieren.

Langsmith ist ein wunderbares Werkzeug, mit dem die Interaktionen protokolliert und Suggestions zu den Ausgängen gesammelt werden kann. Ein ausgeklügeltes Suggestions -System, bei dem die Ausgaben zur Verfeinerung der Eingabeaufforderungen, Werkzeuge oder sogar Architektur des Agenten verwendet werden, ist von entscheidender Bedeutung. Dieser iterative Prozess verbessert Ihren AI -Agenten im Laufe der Zeit und stellt sicher, dass er den Benutzeranforderungen konsequent entspricht. Die Entwicklung von AI -Agenten ist ein fortlaufender Zyklus von Construct, Take a look at und Verfeinerung.

Lesen Sie auch: Was ist der Unterschied zwischen AI -Agenten und Agenten -KI?

Abschluss

Der Aufbau eines wirklich effektiven KI -Agenten beinhaltet mehr als nur die Bindung eines LLM an einige Werkzeuge. Es erfordert sorgfältige Planung und Berücksichtigung mehrerer Faktoren. Wenn Sie diese acht Aspekte sorgfältig berücksichtigen: Von klarer Zieldefinition und Framework -Auswahl bis hin zu robustem Speicher und kontinuierlicher Bewertung können Sie leistungsstarke intelligente Automatisierungstools erstellen. Denken Sie daran, dass es eine iterative Reise ist, ein ausgefeiltes autonomes KI -System zu erstellen. Diese Prinzipien führen Sie zum Erfolg beim Aufbau von KI -Agenten, die sowohl fähig als auch zuverlässig sind.

Häufig gestellte Fragen

Harsh Mishra ist ein KI/ML -Ingenieur, der mehr Zeit damit verbringt, mit großen Sprachmodellen zu sprechen als mit tatsächlichen Menschen. Leidenschaft über Genai, NLP und Maschinen schlauer (damit sie ihn noch nicht ersetzen). Wenn er Fashions nicht optimiert, optimiert er wahrscheinlich seine Kaffeeaufnahme. 🚀☕