.webp)
- Dobrzy agenci AI odnoszą sukcesy dzięki praktycznym umiejętnościom, a nie teorii - od rozpoznawania intencji i projektowania konwersacji po integrację API i rozwiązywanie rzeczywistych przypadków brzegowych.
- Tworzenie agentów, którzy naprawdę działają, oznacza myślenie wykraczające poza podpowiedzi, skupiając się zamiast tego na ustrukturyzowanych przepływach pracy, zarządzaniu pamięcią i skalowalnej architekturze systemu dla złożonych interakcji.
- Debugowanie, bezpieczeństwo i optymalizacja wydajności nie podlegają negocjacjom; agenci AI w świecie rzeczywistym muszą być niezawodni, bezpieczni i szybcy, aby utrzymać zaufanie użytkowników i kontrolować koszty.
Większość ludzi zakłada, że tworzenie agentów AI wymaga opanowania głębokiego uczenia się, teorii prawdopodobieństwa i zrozumienia uczenia maszynowego na poziomie doktorskim. Na szczęście tak nie jest.
Prawdziwą barierą wejścia na rynek nie jest złożoność techniczna - jest nią zrozumienie, co tak naprawdę ma znaczenie.
Dzięki nowoczesnym kreatorom agentów AI i najlepszym praktykom, LLMs stały się czymś więcej niż tylko chatbotami - mogą agregować wiedzę, automatyzować przepływy pracy i podejmować rzeczywiste działania.
Ale stworzenie dobrego agenta AI to nie tylko podłączenie modelu. Wymaga to praktycznych umiejętności - projektowania konwersacji, integracji API, debugowania i optymalizacji wydajności.
W tym przewodniku opisano dokładnie, co należy wiedzieć, aby tworzyć agentów AI, którzy działają - bez zbędnej złożoności.
1. Rozpoznawanie intencji
Większość agentów AI zawodzi nie dlatego, że generują złe odpowiedzi, ale dlatego, że nie rozumieją, co użytkownicy mają na myśli. Rozpoznawanie intencji zapewnia, że agenci AI poprawnie klasyfikują dane wejściowe użytkownika i odpowiednio reagują.
Czego się dowiedzieć:
- Jak sztuczna inteligencja klasyfikuje dane wprowadzane przez użytkownika do predefiniowanych intencji.
- Wykrywanie intencji oparte na słowach kluczowych a wykrywanie intencji oparte na uczeniu maszynowym.
- Strukturyzowanie intencji awaryjnych w celu obsługi przypadków skrajnych i zapobiegania nieporozumieniom związanym ze sztuczną inteligencją.
Przykładowy scenariusz:
- Problem: Użytkownik pyta "Czy mogę zwrócić moje zamówienie?", ale agent AI zamiast tego uruchamia intencję "Śledź zamówienie".
- Poprawka: szkolenie sztucznej inteligencji z większą liczbą przykładów wariantów intencji i udoskonalanie rozpoznawania jednostek.
- Wpływ: Sztuczna inteligencja poprawnie identyfikuje "powrót" jako różny od "śledzenia", poprawiając dokładność odpowiedzi.
2. Budowanie agenta AI bez użycia kodu
Twórcy agentów bez kodu, tacy jak Botpress, Voiceflow i LangChain sprawiają, że tworzenie agentów AI jest dostępne - ale efektywne korzystanie z tych narzędzi wymaga zrozumienia projektowania konwersacji, zarządzania kontekstem i wyzwalaczy API.
Czego się dowiedzieć:
- Projektowanie rozmów opartych na przepływie, które są naturalne.
- Wykorzystanie pamięci i zmiennych do dynamizacji konwersacji.
- Łączenie zewnętrznych interfejsów API i baz danych w celu zwiększenia funkcjonalności bota.
Przykładowy scenariusz:
- Problem: Chatbot generujący leady prosi użytkownika o podanie nazwy firmy, ale zapomina o tym w dalszej części rozmowy.
- Poprawka: Przechowywanie nazwy firmy w zmiennej sesji, dzięki czemu można się do niej dynamicznie odwoływać.
- Wpływ: Chatbot personalizuje wiadomości follow-up, poprawiając doświadczenia użytkowników i współczynniki konwersji.
3. Podstawy API
Chatbot bez dostępu do API jest jak inteligentny asystent, który nie może podejmować działań. Interfejsy API pozwalają agentom AI pobierać dane, aktualizować rekordy, wysyłać wiadomości i automatyzować przepływy pracy.
Czego się dowiedzieć:
- Zrozumienie interfejsów API REST - punktów końcowych, uwierzytelniania i struktur żądań/odpowiedzi.
- Obsługa webhooków w celu wyzwalania akcji po wystąpieniu zdarzeń.
- Wykonywanie bezpiecznych wywołań API w celu zapobiegania wyciekom danych i nadużyciom.
Przykładowy scenariusz:
- Problem: Chatbot ma podawać ceny akcji w czasie rzeczywistym, ale zawsze odpowiada nieprecyzyjnymi liczbami.
- Poprawka: Podłącz chatbota do API giełdowego na żywo zamiast polegać na statycznych, wstępnie załadowanych danych.
- Wpływ: Użytkownicy otrzymują dokładne aktualizacje stanów magazynowych w czasie rzeczywistym zamiast niejasnych i wyrwanych z kontekstu informacji.
4. Debugowanie i rozwiązywanie problemów
Żaden agent AI nie jest doskonały. Zdarzają się błędy, niewypały i nieprawidłowe odpowiedzi. Różnica między dobrym twórcą sztucznej inteligencji a tym, który nie radzi sobie najlepiej, polega na umiejętności skutecznego diagnozowania i naprawiania błędów.
Czego się dowiedzieć:
- Identyfikacja błędnej klasyfikacji intencji i udoskonalanie danych szkoleniowych.
- Debugowanie błędów API - śledzenie błędów żądań i problemów z uwierzytelnianiem.
- Korzystanie z dzienników i historii konwersacji w celu ustalenia, dlaczego agent AI zachowuje się nieoczekiwanie.
Przykładowy scenariusz:
- Problem: Chatbot przestaje odpowiadać, gdy użytkownik pyta o szczegóły produktu.
- Poprawka: Sprawdzenie dzienników API i odkrycie, że klucz API wygasł, powodując niepowodzenie żądań.
- Skutki: Naprawienie klucza API przywraca funkcjonalność chatbota, zapobiegając przestojom dla użytkowników.
5. Etyka AI i obsługa uprzedzeń
LLMs są szkolone na ogromnych ilościach danych internetowych, co oznacza, że mogą odziedziczyć stronniczość, dezinformację lub niewłaściwe zachowanie. Etyczny rozwój sztucznej inteligencji polega na zrozumieniu tych zagrożeń i zaprojektowaniu zabezpieczeń w celu zapewnienia, że agenci AI pozostaną dokładni, uczciwi i odpowiedzialni.
Czego się dowiedzieć:
- Identyfikacja stronniczości w wynikach AI i wdrażanie filtrów moderacji.
- Ustanowienie barier zapobiegających szkodliwym lub wprowadzającym w błąd odpowiedziom.
- Monitorowanie informacji zwrotnych od użytkowników w celu ciągłego ulepszania zachowania sztucznej inteligencji.
Przykładowy scenariusz:
- Problem: Finansowy asystent AI zostaje zapytany: "Jaka jest najlepsza opcja pożyczki dla mnie?", ale priorytetowo traktuje pożyczki o wysokim oprocentowaniu, ponieważ jego dane szkoleniowe reprezentują promocje pożyczkodawców, a nie korzyści dla konsumentów.
- Poprawka: Sztuczna inteligencja sprawdza typy pożyczek, aby zapewnić, że rekomendacje priorytetowo traktują potrzeby użytkowników, a nie stronnicze dane.
- Wpływ: Zapobiega wypaczaniu rekomendacji przez algorytmy i zapewnia, że sztuczna inteligencja zapewnia uczciwe, zorientowane na użytkownika porady.
6. Planowanie architektury systemu
Zbudowanie pojedynczego agenta AI jest łatwe. Sprawić, by wielu agentów współpracowało ze sobą wydajnie? Tutaj liczy się architektura. Bez odpowiedniego planowania, agenci AI stają się zasobochłonni, nieskalowalni i trudni w utrzymaniu.
Czego się dowiedzieć:
- Strukturyzowanie agentów AI do pracy niezależnie lub jako część systemu wieloagentowego.
- Zarządzanie stanem i pamięcią dla długotrwałych konwersacji.
- Projektowanie agentów AI, którzy mogą wchodzić w interakcje z zewnętrznymi bazami danych i narzędziami do automatyzacji.
Przykładowy scenariusz:
- Problem: System biletowy AI obsługuje podstawowe zapytania, ale gdy użytkownik prosi o szczegóły konta, nie może pobrać danych z CRM, ponieważ konkretny agent nie ma niezbędnych uprawnień.
- Poprawka: System sztucznej inteligencji został przeprojektowany tak, aby delegować zapytania z ograniczeniami do autoryzowanej usługi zaplecza, zamiast próbować wykonać żądanie bezpośrednio.
- Wpływ: Sztuczna inteligencja pozostaje bezpieczna, a jednocześnie zapewnia przydatne odpowiedzi, płynnie przekazując poufne żądania bez przerywania przepływu konwersacji.
7. Optymalizacja wydajności
Powolne odpowiedzi AI i wysokie koszty API zabijają doświadczenie użytkownika. Optymalizacja wydajności zapewnia, że agenci AI reagują szybko, wydajnie i bez zbędnych kosztów przetwarzania.
Czego się dowiedzieć:
- Zmniejszenie opóźnień w wywołaniach API poprzez buforowanie często żądanych danych.
- Dostosowanie parametrówLLM (temperatura, limity tokenów) pod kątem wydajności.
- Optymalizacja wykonania przepływu pracy w celu uniknięcia niepotrzebnych pętli lub zbędnych zapytań.
Przykładowy scenariusz:
- Problem: Bot FAQ oparty na sztucznej intelig encji potrzebuje 5 sekund i 0,2 dolara więcej, aby odpowiedzieć na proste pytania, frustrując użytkowników i Twój portfel w dłuższej perspektywie.
- Fix: System buforuje częste odpowiedzi i nadaje priorytet logice opartej na regułach dla typowych zapytań, zamiast wysyłać wszystko do LLM.
- Wpływ: Czas odpowiedzi spada poniżej 1 sekundy, poprawiając wrażenia użytkowników i zmniejszając koszty API.
8. CI/CD dla agentów AI
Agenci AI wymagają ciągłych aktualizacji - niezależnie od tego, czy chodzi o nowe intencje, integracje API czy ulepszenia modeli. Bez odpowiednich potoków CI/CD wprowadzanie zmian staje się nieuporządkowane i podatne na błędy.
Czego się dowiedzieć:
- Automatyzacja testowania agentów AI w celu wychwycenia błędów przed wdrożeniem.
- Korzystanie z kontroli wersji do śledzenia zmian w przepływie pracy AI i zarządzania nimi.
- Wdrażanie aktualizacji bez przerywania istniejącej funkcjonalności.
Przykład:
- Problem: Aktualizacja chatbota przerywa ważny przepływ użytkownika, ale nie ma systemu wycofywania.
- Poprawka: Wdrożenie potoku CI/CD zapewnia, że nowe wersje są testowane w środowisku przejściowym przed uruchomieniem.
- Wpływ: Aktualizacje są płynniejsze, bezpieczniejsze i natychmiast odwracalne w przypadku problemów.
9. MLOps i zarządzanie danymi
Agenci AI poprawiają się, gdy uczą się na podstawie rzeczywistych interakcji z użytkownikami, ale złe zarządzanie danymi może prowadzić do dryfu, nieaktualnych odpowiedzi lub nieefektywnych cykli szkoleniowych.
Czego się dowiedzieć:
- Zarządzanie bazami wiedzy i pętlami sprzężenia zwrotnego w celu doskonalenia agentów.
- Zapewnienie, że przepływy pracy są aktualizowane odpowiednimi, czystymi danymi.
- Korzystanie z rejestrowania i monitorowania w celu śledzenia dokładności AI i zadowolenia użytkowników.
Przykładowy scenariusz:
- Problem: Chatbot stale podaje nieaktualne informacje o polityce, ponieważ opiera się na statycznym zestawie danych.
- Poprawka: Sztuczna inteligencja jest aktualizowana za pomocą modułu RAG ( retrieval-augmented generation ), który pobiera najnowsze dane z firmowego CMS za pośrednictwem bazy wiedzy.
- Wpływ: Bot zawsze zapewnia dokładne odpowiedzi w czasie rzeczywistym bez konieczności ręcznej interwencji.
10. Bezpieczeństwo i zgodność
Agenci AI obsługują wrażliwe dane, wywołania API i interakcje z użytkownikami -ich zabezpieczeniejest niezbędne, aby zapobiec naruszeniom danych, niewłaściwemu wykorzystaniu lub naruszeniom zgodności.
Czego się dowiedzieć:
- Zabezpieczanie wywołań API i metod uwierzytelniania w celu zapobiegania nieautoryzowanemu dostępowi.
- Wdrażanie walidacji danych wejściowych w celu zapobiegania atakom typu prompt injection.
- Zapewnienie zgodności z przepisami, takimi jak RODO, SOC 2 i wytycznymi branżowymi.
Przykładowy scenariusz:
- Problem: Asystent sprzedaży AI ujawnia wrażliwe dane klientów, ponieważ odpowiedzi API nie są odpowiednio filtrowane.
- Poprawka: System został zaktualizowany w celu redagowania wrażliwych pól przed wysłaniem odpowiedzi, zapewniając, że żadne prywatne informacje nie zostaną ujawnione.
- Wpływ: Sztuczna inteligencja pozostaje zgodna z przepisami, bezpieczna i cieszy się zaufaniem użytkowników.
11. Bycie na bieżąco
Technologia AI szybko ewoluuje. To, co działa dzisiaj, może być przestarzałe za sześć miesięcy. Najlepsi twórcy sztucznej inteligencji są nie tylko wykwalifikowani - oni zawsze się uczą. Poleganie wyłącznie na chatbotach w celu uzyskania odpowiedzi spowolni cię, gdy prawdziwe innowacje mają miejsce na forach deweloperów, w pracach badawczych i społecznościach open source.
Jak zachować przewagę:
- Śledź artykuły naukowe na temat sztucznej inteligencji, repozytoria GitHub i fora deweloperów, aby śledzić nowe przełomy.
- Subskrybuj newslettery takie jak Import AI, Neuroni blog Hugging FaceFace, aby regularnie otrzymywać spostrzeżenia.
- Śledź aktualizacjeHugging Face, Botpress i LangChain, aby wykorzystać najnowsze modele i narzędzia.
Wdrożenie pierwszego agenta AI w kilka minut
Agenci AI potrzebują czegoś więcej niż tylko podpowiedzi - potrzebują struktury i automatyzacji.
Botpress zapewnia intencje, przepływy pracy, integracje API i integrację wiedzy w celu tworzenia inteligentniejszych agentów AI.
Projektuj konwersacje, łącz systemy zewnętrzne i optymalizuj odpowiedzi dzięki wbudowanemu debugowaniu i analizom.
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
Najczęściej zadawane pytania
Jaka jest różnica między agentem AI a chatbotem?
Chatbot zazwyczaj tylko rozmawia, odpowiada na pytania. Z drugiej strony agent AI może rozumieć intencje, podejmować działania (takie jak wywoływanie interfejsów API) i faktycznie robić rzeczy dla ciebie, a nie tylko rozmawiać.
Jak zdecydować, czy korzystać z platformy bez kodu, czy z kodu niestandardowego?
Jeśli działasz szybko lub nie masz zasobów programistycznych, narzędzia bez kodu są idealne dla większości przypadków użycia. Niestandardowy kod należy zastosować, gdy potrzebne jest bardzo specyficzne zachowanie lub ścisła integracja systemu.
Ile czasu zajmuje zazwyczaj stworzenie w pełni funkcjonalnego agenta AI?
Jeśli korzystasz z dobrej platformy, takiej jak Botpress, możesz uruchomić prostego agenta w ciągu godziny lub dwóch. Bardziej zaawansowany agent z integracjami może zająć od kilku dni do tygodnia.
Od jakich przypadków użycia najlepiej zacząć naukę tworzenia agentów AI?
Zacznij od lead gen, botów FAQ lub terminarzy spotkań. Są one proste, bardzo przydatne i uczą podstawowych elementów, takich jak intencje, pamięć i wyzwalacze API.
Jak sprawić, by mój agent AI był bardziej ludzki bez utraty niezawodności?
Nadaj mu przyjazny ton, pamiętaj o szczegółach użytkownika i reaguj naturalnie - ale zawsze zachowaj jasność i rzeczowość. Bycie pomocnym przewyższa bycie sprytnym za każdym razem. Zapoznaj się z innymi sposobami, dzięki którym agenci AI będą brzmieć bardziej ludzko.
.webp)
