Практическое руководство по созданию агентов

Практическое руководство по созданию агентов: подходящие кейсы, проектирование, оркестрация и защитные механизмы.

  • Что такое агент?
  • Характеристики агента:
  • Когда стоит создавать агента?
  • Идеальные кейсы для агентов:

Основной текст

  1. Практическое руководство по созданию агентов

  2. Большие языковые модели (LLM) становятся всё более способными выполнять сложные, многошаговые задачи.

  3. Прогресс в рассуждении, мультимодальности и использовании инструментов открыл новую категорию LLM-систем - агенты.

  4. Это руководство предназначено для продуктовых и инженерных команд, создающих своих первых агентов. В нём собраны практические рекомендации и лучшие практики: как выявить подходящие кейсы, спроектировать логику и оркестрацию агента, и как обеспечить его безопасность и предсказуемость.

  5. После прочтения вы получите базовые знания, необходимые для уверенного старта.

Что такое агент?

Обычное ПО помогает автоматизировать задачи, но агенты выполняют эти задачи самостоятельно от имени пользователя. Агент - это система, которая самостоятельно выполняет рабочие процессы с высокой степенью автономии. Примеры рабочих процессов: решение вопроса клиента, бронирование ресторана, коммит в репозиторий, создание отчёта. Важно: если LLM не управляет выполнением процесса, а лишь обрабатывает отдельные шаги (например, чат-бот, классификатор), это не агент. Характеристики агента:

Использует LLM для принятия решений и управления процессом

Понимает завершённость задачи, может исправить действия или вернуть контроль человеку при ошибке.

Имеет доступ к инструментам (API, UI) и выбирает подходящие в зависимости от текущего состояния задачи, действуя в рамках защитных механизмов (guardrails).

Когда стоит создавать агента?

Создание агентов - это переосмысление того, как системы принимают решения и справляются со сложностью. В отличие от классической автоматизации, агенты полезны там, где правило-подобные системы не справляются.Пример: традиционная система выявляет мошенничество по шаблонам, а агент анализирует контекст, улавливает нетипичные сигналы и действует как "опытный следователь". Идеальные кейсы для агентов: 1. Сложные решения: работа с неоднозначностями (например, возвраты в поддержке).

2. Сложные правила: системы с громоздкими условиями (например, проверка поставщиков). 3. Неструктурированные данные: понимание текста, диалога, документов (например, страховые заявления).

Разобрать вашу задачу с архитектором

Основы проектирования агентов

  1. Базовые компоненты агента: 1. Модель - LLM, принимающая решения. 2. Инструменты - API, функции, UI-действия. 3. Инструкции - описание поведения и ограничений. Пример (Python): python CopyEdit Выбор моделей Разные модели подходят для разных задач: не всегда нужна самая "умная". Подход: - Постройте прототип на самой сильной модели. - Потом пробуйте заменить задачи на менее дорогие модели. Принципы:
  2. Запускайте eval-тесты.
  3. Используйте лучшие модели для важной логики. 3.

Оптимизируйте стоимость и задержку, снижая модель, где возможно. Руководство по выбору моделей OpenAI Определение инструментов Инструменты - это API и функции, которые агент может вызывать. Если API нет, используйте UI-интеракции, как делает человек. Типы инструментов:

ТипНазначениеПримеры
ДанныеПолучение контекстаПоиск в базе, PDF, интернет
ДействияИзменение состоянияEmail, обновление CRM
ОркестрацияВызов других агентов как инструментовагент-писатель, агент-исследователь

Пример: python CopyEdit Настройка инструкций Чёткие инструкции - залог успеха. Чем конкретнее - тем меньше ошибок. Лучшие практики: - Используйте существующие регламенты и инструкции. - Разбивайте задачи на пошаговые действия. - Определяйте чёткие действия и результаты. - Учитывайте исключения и варианты (например, если пользователь не дал данные). Пример генерации инструкций: text CopyEdit "Вы эксперт по написанию инструкций для LLM-агента.

Преобразуйте следующий документ из базы знаний в пошаговые инструкции в виде списка. Убедитесь, что всё чётко и без двусмысленностей." Оркестрация Оркестрация - это структура выполнения задач агентом или группой агентов. Варианты: 1. Одиночный агент - выполняет весь процесс. 2. Множественные агенты - делят обязанности и вызывают друг друга. Одиночный агент Управляет всеми инструментами и логикой.

Работает в цикле до завершения задачи. python CopyEdit Agents.run(agent, [UserMessage("What's the capital of the USA?")]) Можно использовать шаблоны: python CopyEdit "You are a call center agent talking to {{user_first_name}}.

Their complaints are about {{user_complaint_categories}}..." Когда делить на несколько агентов: - Сложная логика (много условий). - Перегрузка инструментов. - Разделение по задачам (поиск, генерация, верификация и т.п.) Множественные агенты Шаблоны: 1. Менеджер - центральный агент вызывает подчинённых. 2. Децентрализация - агенты передают друг другу контроль. Паттерн менеджера python CopyEdit Децентрализованный паттерн python CopyEdit

Защитные механизмы (Guardrails)

Guardrails - это меры для обеспечения безопасности, конфиденциальности и корректности. Типы защит: - Классификатор релевантности - отклоняет не по теме. - Фильтр безопасности - защищает от prompt injection. - PII фильтр - проверяет на утечку персональных данных. - Модерация - фильтрует токсичный контент. - Оценка риска инструментов - при высоком риске - подтверждение от человека. - Фильтры и блоклисты - регулярные выражения, ограничения по длине. - Валидация ответа - проверка соответствия бренду и тону общения.

Пример Guardrail на отток клиента: python CopyEdit

Иногда агент не справляется - нужен человек.

Это особенно важно вначале, для сбора ошибок и улучшения. Когда вмешиваться: -

Высокий риск действия (например, возврат денег).

Заключение

  1. Агенты - это новый этап автоматизации, где системы: - Рассуждают, - Действуют через инструменты, - Выполняют сложные задачи с высокой автономией. Советы:

  2. Начинайте с одного агента и постепенно расширяйтесь.

  3. Обеспечьте безопасность с помощью guardrails.

  4. Используйте модели, инструменты и инструкции с умом.

  5. Ориентируйтесь на итерации и улучшения.

Дополнительные ресурсы:

- API-платформа - OpenAI для бизнеса - Истории OpenAI - ChatGPT Enterprise - Безопасность OpenAI - Документация разработчика

Разобрать вашу задачу с архитектором

Обсудить статью: Практическое руководство по созданию…

Отправить через: