Budowanie agentów — tworzenie agentów AI
Sama inżynieria: wzorce architektury, wywoływanie narzędzi bez zmyślonych argumentów, pamięć, która pozostaje trafna, wyszukiwanie osadzające odpowiedzi w źródłach i systemy wieloagentowe warte swojej złożoności.
Przewodniki: 5
Systemy wieloagentowe: kiedy kilku agentów bije jednego
Kilku agentów pomaga, gdy podzadania są naprawdę niezależne i wymagają innych narzędzi. Inaczej kupujecie opóźnienie, koszt i nieuchwytną powierzchnię awarii.
RAG dla agentów: osadzanie odpowiedzi bez tonięcia w kontekście
Wyszukiwanie jako narzędzie, które agent sam wywołuje, bije wyszukiwanie przykręcone przed każdym żądaniem. Dzielcie według znaczenia, cytujcie źródło i pozwólcie na pustkę.
Pamięć w agentach AI: co zachować, sprężyć i wyrzucić
Agenci nie mają pamięci; mają to, co włożycie z powrotem w kontekst. Cztery warstwy — cel, ostatnie, sprężone, przywołane — rozwiązują większość.
Wywoływanie narzędzi: projektowanie narzędzi, których agent używa dobrze
Większość awarii agentów to awarie projektu narzędzi. Wąski zakres, typowane argumenty, uczciwe błędy i idempotencja naprawiają więcej niż jakiekolwiek przepisanie promptu.
Architektura agentów AI: wzorce, które wytrzymują produkcję
Sześć wzorców pokrywa niemal każdego agenta produkcyjnego: pętla z limitami, planista-wykonawca, przebieg krytyka, brama narzędzi, pamięć warstwowa i ludzka bramka.