Kā izveidot AI aģentu: Praktisks, mūsdienīgs ceļvedis 2025. gadam
AI aģenta izveide 2025. gadā vairs nav tikai ML inženieru darbs. Ar pareizu arhitektūru un dažām saprātīgām izvēlēm jūs varat izveidot uzticamu aģentu, kas spēj spriest, izmantot rīkus, atcerēties kontekstu un veikt reālu darbu — no pētniecības un ziņošanas līdz atbalsta triāžai un darbplūsmas automatizācijai. Šajā ceļvedī mēs izmantosim praktisku un uz risinājumiem orientētu pieeju: mēs definēsim, kas ir AI aģents, sadalīsim kustīgās daļas, sniegsim jums skaidru plānu un parādīsim, kā ātri izveidot kaut ko noderīgu.
Šī pamācība koncentrējas uz reāliem lēmumiem: ko būvēt vispirms, kur aģenti kļūdās un kā izvairīties no izplatītām kļūmēm. Jūs iegūsiet darba plānu un koda modeļus, kurus varēsiet pielāgot.
Kas īsti ir AI aģents?
AI aģents ir sistēma, kas var:
- Saprast mērķus (no uzvednēm, uzdevumiem vai notikumiem),
- Plānot soļus, lai tos sasniegtu,
- Veikt darbības, izmantojot rīkus vai API,
Atšķirībā no vienkārša čatbota, AI aģents ir orientēts uz darbību. Tas izmanto tādus rīkus kā tīmekļa meklēšana, datubāzes, e-pasta API, izklājlapas, CRM vai iekšējās sistēmas. Tas arī uztur atmiņu, apstrādā izņēmuma gadījumus un, ja nepieciešams, to var pārraudzīt cilvēks.
Ātrās palaišanas plāns (vienas nedēļas izveide)
Ja vēlaties izveidot savu pirmo AI aģentu šonedēļ, izmantojiet šo ceļvedi:
- Definējiet šauru, vērtīgu darbu
- Piemērs: “Katru nedēļu uzraugiet konkurentus, apkopojiet izmaiņas un ievietojiet apkopojumu vietnē Slack.”
- Veiksmes metrika: “Katru pirmdienu līdz pulksten 9:00 piegādā pareizu, labi formatētu, ar avotiem saistītu kopsavilkumu.”
- Izvēlieties modeli un steku
- Sāciet ar uzticamu, spējīgu LLM ar spēcīgu rīku izmantošanu. Saglabājiet konfigurācijas karodziņu, lai apmainītu modeļus.
- Izvēlieties vieglu aģenta ietvaru, kas atbalsta rīku izsaukšanu, atmiņu un stāvokļu automātus.
- Ieviesiet 3–5 būtiskus rīkus
- Tīmekļa meklēšana/skrāpēšana, vektoru izguve (RAG), strukturēta izvades formatēšana, ziņojumapmaiņa (Slack/E-pasts) un datu krātuve.
- Pievienojiet īstermiņa un ilgtermiņa atmiņu
- Īstermiņa: sarunas vai stāvokļa konteksts.
- Ilgtermiņa: iepriekšējo uzdevumu un dokumentu vektoru krātuve.
- Iekļaujiet cilvēku visriskantākajā solī
- Piemērs: pieprasiet apstiprinājumu, pirms aģents publicē ārēji.
- Instrumentējiet un iterējiet
- Reģistrējiet rīku izsaukumus, latentumu, kļūdas un halucināciju notikumus.
- Saglabājiet “zelta uzdevumu” komplektu, lai regresijas testētu savas uzvednes un rīkus.
Pamata arhitektūra: 7 bloki
- Orķestrators: Kontrolē ciklu: plānošana → darbība → novērošana → pārdomas.
- Spriešanas modelis: LLM, kas plāno un izlemj, kuru rīku izsaukt.
- Rīki: API meklēšanai, DB, izklājlapām, e-pastam, tīmekļa āķiem, skrāpjiem utt.
- Atmiņa: Īstermiņa (stāvoklis) un ilgtermiņa (vektoru krātuve, DB) nepārtrauktībai.
- Zināšanas: RAG pamatojumam jūsu patentētajos vai domēna datos.
- Aizsargmehānismi: Validācija, shēmas ieviešana, ātruma ierobežošana, drošības filtri.
- Pārraudzība: Cilvēku apstiprinājumi, izmaiņu žurnāli un atcelšana.
Aģentu modeļi, kas darbojas ražošanā
- ReAct cilpa ar rīku izmantošanu: Modelis spriež soli pa solim, izsauc rīku, novēro un turpina.
- Plānotājs–Izpildītājs: Viens modelis izveido plānu, cits izpilda soļus.
- Uzraugs ar darbiniekiem: Uzrauga aģents deleģē specializētiem aģentiem.
- Determinēta grafika: Eksplicīti stāvokļi un pārejas samazina nestabilitāti.
Soli pa solim: Jūsu pirmais noderīgais aģents
Mēs izveidosim “Konkurences izlūkošanas aģentu”, kas:
- Meklē atjauninājumus konkurentu vietnēs un sociālajos profilos
- Izvelk galvenās izmaiņas (cenu noteikšana, funkcijas, izlaidumi, pieņemšana darbā)
- Raksta kodolīgu ziņojumu ar saitēm
1. solis: Definējiet līgumu
- Ievade: konkurentu URL saraksts, vaicājumi, izvades kanāls
- Izvade: Markdown ziņojums (sadaļas: Produkts, Cenu noteikšana, Pieņemšana darbā, PR/Jaunumi) ar saitēm
- Ierobežojumi: Jānorāda avoti un jāizlaiž spekulatīvi apgalvojumi
2. solis: Izvēlieties modeļus un rīkus
- Spriešanas modelis: daudzpusīgs LLM ar JSON un rīku izsaukšanas atbalstu
- Tīmekļa meklēšana un izgūšana
- HTML-tekstam vai lasāmības ekstraktors
- Uz LLM balstīta izvilkšana ar JSON shēmu
- RAG pār iepriekšējiem ziņojumiem, lai uzturētu nepārtrauktību
3. solis: Definējiet JSON shēmas uzticamībai
- Īsa shēma (virsraksts, datums, sadaļas[], avoti[])
- Izvilkšanas shēma “notikumiem”, kas noteikti no lapām
4. solis: Ieviesiet aģenta cilpu
- Plāns: Modelis izlemj vaicājumus un mērķa lapas
- Darbība: Izsauc meklēšanas un izgūšanas rīkus
- Novērošana: Parsē rezultātus, izvelk notikumus
- Pārdomas: Filtrē dublikātus, pārbauda pārliecību, pieprasa precizējumus, ja ir trokšņains
- Izvade: Sastādiet ziņojumu un nosūtiet uz Slack
- Apstiprināšana: Izvēles cilvēka pārskatīšanas solis
5. solis: Pievienojiet atmiņu un RAG
- Saglabājiet iepriekšējos ziņojumus un notikumus vektoru krātuvē, kas atslēgta pēc uzņēmuma un tēmas
- Katrā izpildē izgūstiet top-k iepriekšējos vienumus, lai novērstu atkārtojumus un savienotu punktus
6. solis: Aizsargmehānismi
- Pieprasiet minimālo avotu skaitu
- Atklājiet pārmērīgi līdzīgus apgalvojumus un atzīmējiet pārskatīšanai
- Ierobežojiet izejošo trafiku; atkāpieties no kļūdām
7. solis: Novērojamība
- Reģistrējiet rīku izsaukumus, žetonus, latentumu un lēmumus
- Saglabājiet uzvednes un izvades atkārtošanai un regulēšanai
Uzvedņu veidošanas piemēri
- “Jūs esat konkurences izlūkošanas analītiķis. Jūsu darbs ir atrast pārbaudāmus atjauninājumus, norādīt avotus un izvairīties no spekulācijām.”
- Precīzi definējiet ievades/izvades un izmaksu/latentuma padomus
- “Atgrieziet JSON objektu, kas stingri atbilst shēmai. Ja neesat pārliecināts, ievietojiet vienumu “nenoteikts” ar explain_why.”
Atmiņa, kas patiešām palīdz
- Īstermiņa: Saglabājiet plānu, pašreizējo soli un jau redzētos URL
- Ilgtermiņa: Saglabājiet strukturētus notikumus un ziņojumus; izgūstiet līdzīgus vienumus ar iegulumiem
- Entītiju atmiņa: Izsekojiet konkurentiem specifisku vārdu krājumu (produktu nosaukumi, koda nosaukumi)
Zināšanu pamatojums ar RAG
- Indekss: Iepriekšējie ziņojumi, preses relīzes, dokumenti un analītiķu ziņojumi
- Izgūšana: Hibrīda (blīva + atslēgvārds) precizitātei
- Pēc izgūšanas: Ļaujiet modelim skaidri norādīt dokumentu fragmentus
Halucināciju novēršana
- Pieprasiet avotu citātus visiem apgalvojumiem
- Dodiet priekšroku ekstraktīviem kopsavilkumiem, nevis abstraktīviem, kur likmes ir augstas
- Sodiet saturu bez URL; bloķējiet neatbalstītus apgalvojumus no galīgajiem ziņojumiem
Cilvēka iesaistīšanas dizains
- Apstiprināšanas vārti ārējiem ierakstiem
- Iekļautie komentāri: ļaujiet recenzentam pamudināt aģentu
- Atcelšana: saglabājiet ziņojumu ID un ļaujiet aģentam atsaukt vai labot
Izvietošanas izvēles
- Serverless pārslogotām darba slodzēm
- Konteinerizējiet stabilām, ilgstošām vairāku aģentu sistēmām
- Noslēpumu pārvaldība API atslēgām
Biežākās kļūmes un labojumi
- Pievienojiet maksimālo soļu ierobežojumu un apturiet iemeslu reģistrēšanu
- Sniedziet rīku atlases padomus un izmaksas; pievienojiet vienkāršu plānotāju
- Validējiet stingri; noraidiet un mēģiniet vēlreiz ar kļūdu paskaidrojumiem
- Reti vai trokšņaini meklēšanas rezultāti
- Izmantojiet vairākus vaicājumus; pievienojiet vietnes: filtrus; ieviesiet dublēšanas novēršanu
No viena aģenta līdz vairākiem aģentiem
- Uzrauga–speciālista modelis: pētniecība, izvilkšana, apkopošana
- Nodošana ar skaidriem līgumiem (JSON shēmas)
- Koplietošanas atmiņas slānis, lai izvairītos no konteksta zuduma
Drošība un atbilstība
- Izmantojiet atļauto sarakstus domēniem un rīkiem
- Parakstiet tīmekļa āķus; pārbaudiet avotus
- Ierakstiet izcelsmi katram datu punktam
Veiksmes mērīšana
- Precizitāte/atsaukšana par apgalvojumiem salīdzinājumā ar patiesību
- Recenzenta laiks, kas ietaupīts uz ziņojumu
- Savlaicīga piegādes ātrums un kļūdu līmenis
Vērts atzīmēt tiem, kas neprot kodēt
Ja vēlaties izmantot bezkoda vai mazkoda ceļu, ir vizuālie veidotāji un automatizācijas platformas, kas ļauj apkopot rīku ķēdes, iestatīt trigerus un pievienot apstiprināšanas soļus. Tie ir lieliski piemēroti ātrai prototipēšanai, pirms ieguldāt pilnībā pielāgotā stekā.
Starp citu, aģentiem, kas intensīvi nodarbojas ar pētniecību, apkopo tīmekļa saturu un sagatavo ziņojumus, ir noderīgi izmantot rīkus, kas apvieno pārlūkošanu, apkopošanu un dokumentu apstrādi vienā darbplūsmā. Tas samazina līmēšanas kodu, paātrina iterāciju un nodrošina konsekventas izvades, kuras varat koplietot ar savu komandu.
Darbplūsmas piemērs: Iknedēļas ziņojumi praksē
- Piektdien 17:00: Aģents darbojas, apkopo atjauninājumus, izstrādā ziņojumu
- Recenzents apstiprina pirmdien 8:30
- Aģents publicē Slack pulksten 9:00 ar saitēm
- Žurnāli un dati tiek saglabāti auditiem un nākamās nedēļas kontekstam
Praktiski nākamie soļi
- 1. diena: Definējiet darbu un uzrakstiet savu JSON shēmu
- 2. diena: Ieviesiet meklēšanas/izgūšanas un izvilkšanas rīkus
- 3. diena: Pievienojiet plānošanu un shēmas validāciju
- 4. diena: Izveidojiet atmiņu un RAG
- 5. diena: Pievienojiet pārskatīšanu un Slack piegādi; pārbaudiet ar zelta uzdevumiem
- 6.–7. diena: Rūdiet ar aizsargmehānismiem un novērojamību, pēc tam izvietojiet
Galvenās atziņas
- Sāciet šauri ar skaidru līgumu un veiksmes metriku
- Izmantojiet rīku izsaukšanu, strukturētas izvades, atmiņu un RAG uzticamībai
- Pievienojiet cilvēka uzraudzību, kur tas ir svarīgi; mēriet to, kas jums rūp
- Iterējiet ātri ar žurnāliem, testiem un shēmas validāciju
BUJ
Q1:Kāds ir vienkāršākais veids, kā iesācējiem izveidot AI aģentu?
Sāciet ar šauru lietošanas gadījumu, piemēram, pētniecības kopsavilkumiem vai iesūtnes triāžu. Izmantojiet ietvaru, kas atbalsta rīku izsaukšanu un JSON izvades, pievienojiet vienkāršu apstiprināšanas soli un iterējiet ar žurnāliem un testiem.
Q2:Vai man ir nepieciešamas kodēšanas prasmes, lai izveidotu AI aģentu?
Ne obligāti. Mazkoda platformas var orķestrēt rīkus, trigerus un apstiprinājumus. Kodēšana sniedz jums lielāku kontroli pār atmiņu, aizsargmehānismiem un pielāgotiem rīkiem, aģentam augot.
Q3:Kā es varu apturēt sava AI aģenta halucinācijas?
Pieprasiet avotu citātus, ieviesiet stingras JSON shēmas, pamatojiet atbildes ar izgūšanu (RAG) un pievienojiet cilvēka apstiprinājumu darbībām ar lielu ietekmi. Sodiet neatbalstītus apgalvojumus uzvednēs.
Q4:Kādus rīkus AI aģentam vajadzētu izmantot vispirms?
Lielākajai daļai biznesa aģentu: tīmekļa meklēšana/skrāpēšana, vektoru izgūšana jūsu dokumentiem, strukturēta izvilkšana un ziņojumapmaiņas vai biļešu sistēmas integrācija. Pēc vajadzības paplašiniet līdz CRM vai izklājlapām.
Q5:Kad man vajadzētu pāriet no viena aģenta uz vairākiem aģentiem?
Pārejiet uz vairāku aģentu, kad uzdevumi dabiski sadalās specialitātēs — plānošana, pētniecība, izvilkšana, rakstīšana — vai kad jums ir nepieciešama paralēlisms. Izmantojiet skaidrus līgumus un koplietošanas atmiņas slāni.
