Vytváření Agentů: Výzvy a Řešení
Design agentů zůstává složitým úkolem, kdy proces vytváření agentů je stále komplikovaný. Problémy často vznikají z rozporu mezi abstrakcí SDK a reálným využitím nástrojů. Kromě toho, správa cache se liší mezi platformami, přičemž manuální správa nabízí větší predikabilitu a efektivitu. V takových případech je preferováno explicitní řízení pomocí cache bodů, které poskytuje SDK firmy Anthropic.
Výběr SDK pro Agenty
Při odhodlání vytvořit agenta je klíčové rozhodnout se, zda použít základní SDK jako OpenAI a Anthropic, nebo se obrátit na vyšší úrovně abstrakce jako Vercel AI SDK nebo Pydantic. Současné zkušenosti poukazují na to, že přímo použití SDK bez abstrakčních vrstev je efektivnější, protože existují významné rozdíly mezi modely, které si vyžadují vlastní abstrahování.
Poučení ze Správy Cache
Různé platformy mají své vlastní přístupy ke správě cache. Například Anthropic si za cache účtuje a vyžaduje explicitní správu, což dává preferenci manuální správě k zajištění předvídatelnosti nákladů a využití cache. Je také nutné nastavit více cache bodů na začátku rozhovorů a předávat dynamické informace prostřednictvím zpráv, čímž se zajišťuje optimální využití systému.
Posílení Agentních Smyček
V rámci agentu lze zahrnout mechanismy pro zpětnou vazbu, které umožňují reintegraci stavových dat jako cíle, stavy úloh a informace o příčině selhání. Tím se zvyšuje stabilita smyčky, což je nezbytné pro úspěšné provádění úkolů.
Izolace Selhání
Úkoly, u kterých se očekává vícero opakovaných selhání, je vhodné svěřit subagentům. Podobně shrnutí selhání může posloužit jako učební materiál pro příští úkoly. To snižuje náklady a poskytuje důležité údaje, které mohou být využity v budoucích úlohách.
Správa Sdíleného Souborového Systému
Většina agentů pracuje na základě generování kódu, který potřebuje společné úložiště dat. K tomu může být využit virtuální souborový systém (VFS), což umožňuje sdílet cestu k souboru pro různé nástroje a aplikace.
Nástroje pro Výstup
Agenti operují spíše jako interní komunikační smyčka než jako chatové relace. Komunikace se provádí prostřednictvím výstupních nástrojů, které také čelí výzvám ohledně řízení tónu a stylu. Tyto nástroje mohou narazit na problém se správným kontextem, což může vést k neúplným výsledkům.
Výběr Modelu
Ačkoli modely jako Haiku a Sonnet mají skvělý výkon, obecně je třeba zvážit, jaký model bude nejefektivnější pro specifické úkoly a aplikace. Je důležité také mít na paměti náklady spojené s využitím různých modelů.
Testování a Hodnocení
Automatizace testování a hodnocení agentů je mnohdy největší výzvou. Je nutné najít metody pro sledování a měření efektivity na základě reálných dat a výsledků. Bez uspokojivých hodnotících metod může být náročné určit úspěšnost agentů.
Závěr
Vytváření agentů a jejich optimalizace vyžaduje důkladné pochopení jak technických, tak teoretických aspektů. Klíčové je testování, hodnocení a pružné přizpůsobení strategií výběru modelu a správy zdrojů podle aktuální situace. Poslední roky ukazují, že přístup bez abstrahovaných vrstev může být v mnoha případech efektivnější.
