Paano Gumawa ng Ahente ng AI

Paano Gumawa ng Ahente ng AI

Maikling sagot: Para bumuo ng isang AI agent na gumagana sa praktika, ituring ito bilang isang kontroladong loop: kumuha ng input, magpasya sa susunod na aksyon, tumawag ng isang tool na may makitid na saklaw, obserbahan ang resulta, at ulitin hanggang sa pumasa ang isang malinaw na "tapos na" na pagsusuri. Magpapatuloy ito kapag ang gawain ay maraming hakbang at nakabatay sa tool; kung ang isang prompt lamang ang nakalutas nito, laktawan ang agent. Magdagdag ng mahigpit na tool schemas, mga limitasyon sa hakbang, pag-log, at isang validator/critic upang kapag nabigo ang mga tool o hindi malinaw ang mga input, ang agent ay tataas sa halip na mag-loop.

Mga pangunahing punto:

Controller loop : Ipatupad ang input→act→observe repetition na may tahasang stop conditions at max steps.

Disenyo ng Kagamitan : Panatilihing makitid, naka-type, may pahintulot, at may patunay ang mga kagamitan upang maiwasan ang kaguluhan sa "gawin_ang_kahit_anu".

Kalinisan sa memorya : Gumamit ng compact short-term state at long-term retrieval; iwasang itapon ang mga kumpletong transcript.

Paglaban sa maling paggamit : Magdagdag ng mga allowlist, limitasyon sa rate, idempotency, at "dry-run" para sa mga mapanganib na aksyon.

Kakayahang Masubukan : Panatilihin ang isang hanay ng mga senaryo (mga pagkabigo, kalabuan, mga iniksyon) at patakbuhin muli sa bawat pagbabago.

Paano Gumawa ng AI Agent? Infographic
Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Paano sukatin ang pagganap ng AI
Matuto ng mga praktikal na sukatan upang masukat ang bilis, katumpakan, at pagiging maaasahan.

🔗 Paano makipag-usap sa AI
Gumamit ng mga prompt, konteksto, at mga follow-up upang makakuha ng mas mahuhusay na sagot.

🔗 Paano suriin ang mga modelo ng AI
Paghambingin ang mga modelo gamit ang mga pagsubok, rubrics, at mga resulta ng gawain sa totoong mundo.

🔗 Paano i-optimize ang mga modelo ng AI
Pagbutihin ang kalidad at gastos sa pamamagitan ng pag-tune, pagpuputol, at pagsubaybay.

1) Ano ang isang ahente ng AI, sa terminong pang-normal na tao 🧠

Ang isang AI agent ay isang loop. Mga dokumento ng "Agents" ng LangChain

Ayan na. Isang loop na may utak sa gitna.

Input → think → act → observe → repeat . Papel ng ReAct (katwiran + act)

Saan:

  • Ang input ay isang kahilingan ng user o isang kaganapan (bagong email, support ticket, sensor ping).

  • Ang pag-iisip ay isang modelo ng wika na nangangatwiran tungkol sa susunod na hakbang.

  • Tumatawag ang Act Gabay sa pagtawag ng OpenAI Function

  • Obserbasyon ang output ng tool.

  • Ang paulit-ulit ay ang bahaging nagpaparamdam dito na "ahente" sa halip na "madaldal". Mga dokumento ng "Ahente" ni LangChain

Ang ilang ahente ay karaniwang matatalinong macro. Ang iba naman ay kumikilos na parang isang junior operator na kayang pagsabayin ang mga gawain at makabawi mula sa mga error. Parehong mahalaga.

Isa pa, hindi mo kailangan ng ganap na awtonomiya. Sa katunayan… malamang ayaw mo nito 🙃

2) Kailan ka dapat bumuo ng ahente (at kailan hindi dapat) 🚦

Bumuo ng ahente kapag:

  • Ang trabaho ay maraming hakbang at nagbabago depende sa kung ano ang mangyayari sa kalagitnaan.

  • Ang trabaho ay nangangailangan ng paggamit ng mga kagamitan (mga database, CRM, pagpapatupad ng code, pagbuo ng file, mga browser, mga internal na API). Mga dokumento ng "Mga Kagamitan" ng LangChain

  • Gusto mo ng mga paulit-ulit na resulta na may mga guardrail, hindi lang mga minsanang sagot.

  • Maaari mong tukuyin ang "tapos na" sa paraang kayang suriin ng computer, kahit na maluwag lang.

Huwag bumuo ng ahente kapag:

  • Isang simpleng prompt + tugon ang makakalutas nito (huwag kang masyadong mag-engineer, magagalit ka rin sa sarili mo sa huli).

  • Kailangan mo ng perpektong determinismo (ang mga ahente ay maaaring maging pare-pareho, ngunit hindi robotic).

  • Wala kang anumang tool o data na magagamit para kumonekta - kung gayon kadalasan ay puro vibes lang ang lahat.

Maging prangka tayo: kalahati ng mga "proyekto ng AI agent" ay maaaring isang daloy ng trabaho na may ilang mga panuntunang nagsasanga. Pero teka, minsan mahalaga rin ang vibe 🤷♂️

3) Ano ang bumubuo sa isang mahusay na bersyon ng isang AI agent ✅

Narito ang seksyong “Ano ang bumubuo sa isang magandang bersyon ng” na hiniling mo, maliban sa medyo prangka akong magpapaliwanag:

Ang isang mahusay na bersyon ng isang ahente ng AI ay hindi iyong nag-iisip nang husto. Ito ay iyong:

Kung hindi masubukan ang iyong ahente, isa itong napaka-kumpiyansang slot machine. Masaya sa mga party, nakakatakot sa produksyon 😬

4) Ang mga pangunahing bloke ng pagbuo ng isang ahente (ang "anatomiya" 🧩)

Karamihan sa mga solidong ahente ay may mga pirasong ito:

A) Ang loop ng controller 🔁

Ito ang orkestrador:

B) Mga Kagamitan (kilala rin bilang mga kakayahan) 🧰

Ang mga kagamitan ang nagpapabisa sa isang ahente: Mga dokumentong "Mga Kagamitan" ng LangChain

  • mga query sa database

  • pagpapadala ng mga email

  • paghila ng mga file

  • tumatakbong kodigo

  • pagtawag sa mga internal na API

  • pagsusulat sa mga spreadsheet o CRM

C) Memorya 🗃️

Dalawang uri ang mahalaga:

  • panandaliang memorya : ang kasalukuyang konteksto ng pagpapatakbo, mga kamakailang hakbang, kasalukuyang plano

  • pangmatagalang memorya : mga kagustuhan ng gumagamit, konteksto ng proyekto, nakuhang kaalaman (madalas sa pamamagitan ng mga embedding + isang vector store) papel na RAG

D) Patakaran sa pagpaplano at pagpapasya 🧭

Kahit hindi mo ito tawaging "pagpaplano", kailangan mo ng isang pamamaraan:

E) Mga barandilya at ebalwasyon 🧯

Oo, mas maituturing itong inhinyero kaysa sa pag-udyok. Na… ganoon talaga ang punto.

5) Talahanayan ng Paghahambing: mga sikat na paraan upang bumuo ng isang ahente 🧾

Nasa ibaba ang isang makatotohanang "Talahanayan ng Paghahambing" - na may ilang kakaibang katangian, dahil ang mga totoong koponan ay kakaiba 😄

Kasangkapan / Balangkas Madla Presyo Bakit ito gumagana Mga Tala (maliit na kaguluhan)
LangChain mga tagapagtayo na mahilig sa mga piyesang istilo-lego parang libre + imprastraktura malaking ecosystem para sa mga kagamitan, memorya, at mga kadena mabilis maluto sa spaghetti kung hindi mo malinaw na mapapangalanan ang mga bagay-bagay
LlamaIndex Mga koponan na maraming RAG parang libre + imprastraktura malalakas na pattern ng pagkuha, pag-iindeks, mga konektor maganda kapag ang ahente mo ay parang "search + act"... na karaniwan naman
Pamamaraan sa istilo ng OpenAI Assistants mga koponan na naghahangad ng mas mabilis na pag-setup batay sa paggamit mga built-in na pattern ng pagtawag ng tool at estado ng pagpapatakbo hindi gaanong flexible sa ilang sulok, pero malinis para sa maraming app Nagpapatakbo ang OpenAI ng API sa pagtawag ng function ng OpenAI Assistants
Semantikong Kernel mga developer na nagnanais ng nakabalangkas na orkestrasyon parang malaya maayos na abstraksyon para sa mga kasanayan/tungkulin parang "malinis ang negosyo" - minsan papuri na rin 'yan 😉
AutoGen mga eksperimentador na may maraming ahente parang malaya mga pattern ng kolaborasyon ng ahente-sa-ahente maaaring magsalita nang labis; magtakda ng mahigpit na mga patakaran sa pagtatapos
CrewAI mga tagahanga ng "mga pangkat ng mga ahente" parang malaya madaling ipahayag ang mga tungkulin + gawain + mga handoff pinakamahusay na gumagana kapag ang mga gawain ay presko, hindi malambot
Tumpok ng dayami mga tao sa paghahanap + pipelines parang malaya solidong mga tubo, pagkuha, mga bahagi mas kaunting "teatro ng ahente", mas "praktikal na pabrika"
Gumawa ng sarili mong loop (pasadyang loop) mga mahilig sa kontrol (mapagmahal) oras mo kaunting mahika, pinakamataas na kalinawan kadalasan ang pinakamahusay na pangmatagalan... hanggang sa baguhin mo ang lahat 😅

Walang iisang panalo. Ang pinakamahusay na pagpipilian ay depende kung ang pangunahing trabaho ng iyong ahente ay pagkuha , pagpapatupad ng tool , koordinasyon ng maraming ahente , o automation ng daloy ng trabaho .

6) Paano Gumawa ng AI Agent nang sunud-sunod (ang aktwal na recipe) 🍳🤖

Ito ang bahaging nilalaktawan ng karamihan, pagkatapos ay nagtataka kung bakit kumikilos ang ahente na parang raccoon sa pantry.

Hakbang 1: Bigyang-kahulugan ang trabaho sa isang pangungusap 🎯

Mga Halimbawa:

  • "Gumawa ng tugon ng customer gamit ang konteksto ng patakaran at tiket, pagkatapos ay humingi ng pag-apruba."

  • "Siyasatin ang isang ulat ng bug, kopyahin ito, at magmungkahi ng solusyon."

  • "Gawing mga gawain, may-ari, at deadline ang mga di-perpektong tala ng pulong."

Kung hindi mo ito kayang bigyang-kahulugan nang simple, hindi rin kaya ng ahente mo. Ibig kong sabihin, kaya naman, pero mag-iimprovise lang ito, at ang improvisation ang dahilan kung bakit namamatay ang badyet.

Hakbang 2: Magpasya sa antas ng kalayaan (mababa, katamtaman, maanghang) 🌶️

  • Mababang awtonomiya : nagmumungkahi ng mga hakbang, "aprubahan" ng mga pag-click ng tao

  • Medium : nagpapatakbo ng mga tool, nagda-draft ng output, nagpapalala sa kawalan ng katiyakan

  • Mataas : isinasagawa mula dulo hanggang dulo, nagpi-ping lamang sa mga tao sa mga eksepsiyon

Magsimula nang mas mababa kaysa sa gusto mo. Maaari mo itong dagdagan pa sa ibang pagkakataon.

Hakbang 3: Piliin ang iyong modelo ng estratehiya 🧠

Karaniwan mong pipiliin ang:

  • isang matibay na modelo para sa lahat (simple)

  • isang malakas na modelo + mas maliit na modelo para sa mga murang hakbang (klasipikasyon, pagruruta)

  • mga espesyalisadong modelo (pananaw, kodigo, pagsasalita) kung kinakailangan

Magpasya rin:

  • pinakamataas na token

  • temperatura

  • kung pinapayagan mo ba ang mga bakas ng mahahabang pangangatwiran sa loob (maaari mo, ngunit huwag ilantad ang hilaw na kadena ng mga pag-iisip sa mga end user)

Hakbang 4: Tukuyin ang mga tool na may mahigpit na mga iskema 🔩

Ang mga kagamitan ay dapat na:

Sa halip na isang tool na tinatawag na do_anything(input: string) , make:

  • search_kb(query: string) -> resulta[]

  • create_ticket(pamagat: string, katawan: string, prayoridad: enum) -> ticket_id

  • send_email(to: string, subject: string, body: string) -> status Gabay sa pagtawag ng tungkulin ng OpenAI

Kung bibigyan mo ang ahente ng chainsaw, huwag magulat kapag pinuputol nito ang isang halamang bakod sa pamamagitan ng pag-alis din ng bakod.

Hakbang 5: Buuin ang controller loop 🔁

Pinakamababang pag-ikot:

  1. Magsimula sa layunin + panimulang konteksto

  2. Tanungin ang modelo: “Susunod na aksyon?”

  3. Kung tawagin ang tool - isagawa ang tool

  4. Idagdag ang obserbasyon

  5. Suriin ang kondisyon ng paghinto

  6. Ulitin (na may pinakamataas na hakbang) mga dokumentong "Ahente" ng LangChain

Idagdag:

Hakbang 6: Maingat na magdagdag ng memorya 🗃️

Panandaliang: panatilihing updated ang isang maliit na "buod ng estado" sa bawat hakbang. LangChain "Pangkalahatang-ideya ng memorya"
Pangmatagalan: mag-imbak ng mga pangmatagalang impormasyon (mga kagustuhan ng gumagamit, mga panuntunan ng organisasyon, mga matatag na dokumento).

Panuntunan ng hinlalaki:

  • kung madalas itong magbago - panatilihin itong panandalian lamang

  • kung ito ay matatag - iimbak nang pangmatagalan

  • kung ito ay sensitibo - itago nang kaunti (o huwag na lang)

Hakbang 7: Magdagdag ng pagpapatunay at isang "critic" pass 🧪

Isang mura at praktikal na disenyo:

  • bumubuo ng resulta ang ahente

  • Sinusuri ng validator ang istruktura at mga limitasyon

  • opsyonal na mga pagsusuri ng modelo ng kritiko para sa mga nawawalang hakbang o mga paglabag sa patakaran NIST AI RMF 1.0

Hindi perpekto, pero nakakasagabal ito sa nakakagulat na dami ng kalokohan.

Hakbang 8: I-log ang lahat ng bagay na pagsisisihan mo sa hindi pag-log 📜

Talaan:

Hinaharap - magpapasalamat ka. Kasalukuyan - makakalimutan mo. Ganoon talaga ang buhay 😵💫

7) Pagtawag gamit ang mga kagamitan na hindi makakasira ng iyong kaluluwa 🧰😵

Sa tool calling, nagiging tunay na software engineering ang "Paano Gumawa ng AI Agent".

Gawing maaasahan ang mga kagamitan (mabuti ang pagiging maaasahan)

Ang mga maaasahang kagamitan ay:

Magdagdag ng mga guardrail sa tool layer, hindi lang mga prompt

Ang mga prompt ay magagalang na mungkahi. Ang pagpapatunay ng tool ay isang nakakandadong pinto. Mga Nakabalangkas na Output ng OpenAI

Gawin:

  • mga allowlist (kung aling mga tool ang maaaring tumakbo)

  • pagpapatunay ng input

  • Mga limitasyon sa rate Gabay sa mga limitasyon sa rate ng OpenAI

  • mga pagsusuri ng pahintulot bawat user/org

  • "Dry-run mode" para sa mga mapanganib na aksyon

Disenyo para sa bahagyang pagkabigo

Nabigo ang mga tool. Gumagalaw ang mga network. Mag-e-expire ang auth. Ang isang ahente ay dapat:

Isang tahimik na epektibong trick: ibalik ang mga nakabalangkas na error tulad ng:

  • uri: error_ng_awtorisasyon

  • uri: hindi_natagpuan

  • uri: rate_limited
    Upang ang modelo ay makatugon nang matalino sa halip na mag-panic.

8) Alaala na nakakatulong sa halip na gumugulo sa iyo 👻🗂️

Makapangyarihan ang memorya, ngunit maaari rin itong maging isang tambakan ng basura.

Panandaliang memorya: panatilihin itong siksik

Gamitin:

  • huling N hakbang

  • isang tumatakbong buod (ina-update bawat loop)

  • kasalukuyang plano

  • kasalukuyang mga limitasyon (badyet, oras, mga patakaran)

Kung ilalagay mo ang lahat sa konteksto, makukuha mo ang:

  • mas mataas na gastos

  • mas mabagal na latency

  • mas maraming kalituhan (oo, kahit na noon)

Pangmatagalang memorya: pagbawi sa halip na "pagpupuno"

Karamihan sa "pangmatagalang memorya" ay mas katulad ng:

  • mga pag-embed

  • tindahan ng vector

  • pagkuha ng augmented generation (RAG) na papel ng RAG

Hindi kabisado ng ahente. Kinukuha nito ang mga pinaka-kaugnay na snippet sa oras ng pagpapatakbo. LlamaIndex “Panimula sa RAG”

Mga praktikal na tuntunin sa memorya

  • Itabi ang mga "kagustuhan" bilang mga tahasang katotohanan: "Gusto ng user ang mga bullet summary at ayaw niya ng mga emoji" (lol, wala rito 😄)

  • Itabi ang mga "desisyon" gamit ang mga timestamp o bersyon (kung hindi ay tataas ang mga kontradiksyon)

  • Huwag magtago ng mga sikreto maliban na lang kung talagang kailangan

At narito ang aking di-perpektong metapora: ang alaala ay parang refrigerator. Kung hindi mo ito lilinisin, sa kalaunan ang iyong sandwich ay magiging lasang sibuyas at panghihinayang.

9) Mga pattern ng pagpaplano (mula simple hanggang sa magarbo) 🧭✨

Ang pagpaplano ay isa lamang kontroladong dekomposisyon. Huwag itong gawing mistiko.

Pattern A: Tagaplano ng checklist ✅

  • Naglalabas ang modelo ng listahan ng mga hakbang

  • Isinasagawa nang paunti-unti

  • Mga update sa katayuan ng checklist

Mahusay para sa onboarding. Simple, maaaring subukan.

Padron B: Ulitin ang ReAct (dahilan + kilos) 🧠→🧰

  • nagpapasya ang modelo sa susunod na paggamit ng tool

  • nagmamasid sa output

  • inuulit ang papel na ReAct

Ito ang klasikong pakiramdam ng ahente.

Pattern C: Superbisor-manggagawa 👥

Mahalaga ito kapag ang mga gawain ay maaaring pagsabayin, o kapag gusto mo ng iba't ibang "tungkulin" tulad ng:

  • mananaliksik

  • tagapagkodigo

  • editor

  • Tagasuri ng QA

Pattern D: Magplano-pagkatapos-isagawa nang may muling pagpaplano 🔄

  • gumawa ng plano

  • isagawa

  • kung magbago ang realidad sa mga resulta ng kagamitan, magplano muli

Pinipigilan nito ang ahente na matigas ang ulo na sumunod sa isang masamang plano. Ginagawa rin ito ng mga tao, maliban na lang kung sila ay pagod, kung saan sa ganitong kaso ay sinusunod din nila ang mga masamang plano.

10) Kaligtasan, pagiging maaasahan, at hindi pagkatanggal sa trabaho 🔐😅

Kung makakagawa ng aksyon ang iyong ahente, kailangan mo ng disenyo para sa kaligtasan. Hindi "masarap magkaroon". Kailangan. NIST AI RMF 1.0

Mahigpit na mga limitasyon

  • pinakamataas na hakbang bawat takbo

  • pinakamataas na tawag sa kagamitan kada minuto

  • pinakamataas na gastos kada sesyon (token budget)

  • mga pinaghihigpitang tool sa likod ng pag-apruba

Paghawak ng datos

  • i-redecode ang mga sensitibong input bago mag-log

  • magkahiwalay na kapaligiran (dev vs production)

  • mga pahintulot sa tool na may pinakamababang pribilehiyo

Mga limitasyon sa pag-uugali

  • pilitin ang ahente na banggitin ang mga panloob na snippet ng ebidensya (hindi mga panlabas na link, mga panloob na sanggunian lamang)

  • nangangailangan ng mga flag ng kawalan ng katiyakan kapag mababa ang kumpiyansa

  • humiling ng "magtanong ng mga tanong na nagpapaliwanag" kung ang mga input ay hindi malinaw

Ang isang maaasahang ahente ay hindi ang may pinakatiwala sa sarili. Ito ay ang taong alam kung kailan ito nanghuhula... at sinasabi ito.

11) Pagsusulit at ebalwasyon (ang bahaging iniiwasan ng lahat) 🧪📏

Hindi mo mapapabuti ang hindi mo masusukat. Oo, medyo cheesy ang linyang iyan, pero nakakainis ang totoo.

Gumawa ng set ng senaryo

Gumawa ng 30-100 test case:

Mga resulta ng iskor

Gumamit ng mga sukatan tulad ng:

  • antas ng tagumpay ng gawain

  • oras bago matapos

  • bilis ng pagbawi ng error sa tool

  • rate ng halusinasyon (mga pahayag na walang ebidensya)

  • antas ng pag-apruba ng tao (kung nasa supervised mode)

Mga pagsubok sa regresyon para sa mga prompt at tool

Anumang oras na magbago ka:

  • iskema ng kagamitan

  • mga tagubilin sa sistema

  • lohika ng pagkuha

  • format ng memorya
    Patakbuhin muli ang suite.

Sensitibong mga hayop ang mga ahente. Parang mga halamang pang-bahay, pero mas mahal.

12) Mga pattern ng pag-deploy na hindi makakaubos ng iyong badyet 💸🔥

Magsimula sa iisang serbisyo

Magdagdag ng mga kontrol sa gastos nang maaga

  • mga resulta ng pagkuha ng caching

  • pag-compress ng estado ng pag-uusap gamit ang mga buod

  • paggamit ng mas maliliit na modelo para sa pagruruta at pagkuha

  • nililimitahan ang "malalim na pag-iisip" sa pinakamahirap na mga hakbang

Karaniwang pagpili ng arkitektura

  • stateless controller + panlabas na state store (DB/redis)

  • Ang mga tool call ay idempotent kung saan posible. Ang Stripe "Mga kahilingang idempotent"

  • pila para sa mahahabang gawain (para hindi mo laging bukas ang isang web request)

Gayundin: gumawa ng "kill switch". Hindi mo ito kakailanganin hangga't hindi mo talaga ito kailangan 😬

13) Mga pangwakas na tala - ang maikling bersyon kung Paano Gumawa ng Isang AI Agent 🎁🤖

Kung wala ka nang ibang maalala, tandaan mo ito:

Ang isang ahente ay hindi mahika. Ito ay isang sistemang gumagawa ng magagandang desisyon nang madalas na sapat na mahalaga… at inaamin ang pagkatalo bago pa ito magdulot ng pinsala. Tahimik na nakakaaliw, sa isang paraan 😌

At oo, kung gagawin mo ito nang tama, parang pagkuha ng isang maliit na digital intern na hindi natutulog, paminsan-minsan ay nagpapanic, at mahilig sa mga papeles. Kaya, parang isang intern talaga.

Mga Madalas Itanong

Ano ang isang ahente ng AI, sa simpleng pananalita?

Ang isang AI agent ay karaniwang isang loop na umuulit: kumukuha ng input, nagpapasya sa susunod na hakbang, gumagamit ng tool, binabasa ang resulta, at inuulit hanggang sa matapos. Ang bahaging "agent" ay nagmumula sa pagkilos at pagmamasid, hindi lamang pakikipag-chat. Maraming ahente ang smart automation lamang na may access sa tool, habang ang iba ay kumikilos na parang isang junior operator na maaaring makabawi mula sa mga error.

Kailan ako dapat bumuo ng isang AI agent sa halip na gumamit lamang ng isang prompt?

Bumuo ng ahente kapag ang trabaho ay maraming hakbang, nagbabago batay sa mga intermediate na resulta, at nangangailangan ng maaasahang paggamit ng mga tool (mga API, database, ticketing, pagpapatupad ng code). Kapaki-pakinabang din ang mga ahente kapag gusto mo ng mga mauulit na resulta na may mga guardrail at isang paraan upang suriin na "tapos na." Kung gumagana ang isang simpleng prompt-response, ang isang ahente ay karaniwang hindi kinakailangang overhead at mga karagdagang failure mode.

Paano ako bubuo ng isang AI agent na hindi natigil sa mga loop?

Gumamit ng mga kondisyon ng hard stop: max steps, max tool calls, at clear completion checks. Magdagdag ng mga nakabalangkas na tool schemas, timeouts, at mga retries na hindi na uulitin magpakailanman. I-log ang mga desisyon at tool output para makita mo kung saan ito nadidiskaril. Ang isang karaniwang safety valve ay ang escalation: kung ang agent ay hindi sigurado o umuulit ng mga error, dapat itong humingi ng tulong sa halip na mag-improvise.

Ano ang minimum na arkitektura para sa Paano Gumawa ng AI Agent?

Sa pinakamababa, kailangan mo ng isang controller loop na magbibigay sa modelo ng layunin at konteksto, hihingi ng susunod na aksyon, magpapatupad ng tool kung hihilingin, magdaragdag ng obserbasyon, at uulitin ito. Kailangan mo rin ng mga tool na may mahigpit na input/output shapes at isang "tapos na" check. Kahit ang isang roll-your-own loop ay maaaring gumana nang maayos kung pananatilihin mong malinis ang estado at ipapatupad ang mga step limit.

Paano ko dapat idisenyo ang tool calling upang ito ay maaasahan sa produksyon?

Panatilihing makitid, naka-type, may pahintulot, at napatunayan ang mga tool—iwasan ang isang generic na tool na "do_anything". Mas gusto ang mga mahigpit na schema (tulad ng mga structured output/function calling) para hindi basta-basta maisagawa ng agent ang mga input. Magdagdag ng mga allowlist, limitasyon sa rate, at mga pagsusuri sa pahintulot ng user/org sa tool layer. Idisenyo ang mga tool upang maging ligtas na patakbuhin muli kung posible, gamit ang mga pattern ng idempotency.

Ano ang pinakamahusay na paraan upang magdagdag ng memorya nang hindi pinapalala ang ahente?

Ituring ang memorya bilang dalawang bahagi: panandaliang estado ng pagpapatakbo (mga kamakailang hakbang, kasalukuyang plano, mga limitasyon) at pangmatagalang pagkuha (mga kagustuhan, matatag na panuntunan, mga kaugnay na dokumento). Panatilihing siksik ang panandaliang paggamit ng mga tumatakbong buod, hindi ang buong transcript. Para sa pangmatagalang memorya, ang pagkuha (mga embedding + vector store/RAG pattern) ay karaniwang mas mainam kaysa sa "paglalagay" ng lahat sa konteksto at paglito sa modelo.

Aling padron ng pagpaplano ang dapat kong gamitin: checklist, ReAct, o superbisor-manggagawa?

Mahusay ang isang checklist planner kapag ang mga gawain ay nahuhulaan at gusto mo ng isang bagay na madaling subukan. Mas maganda ang mga ReAct-style loop kapag binago ng mga resulta ng tool ang susunod mong gagawin. Nakakatulong ang mga pattern ng supervisor-worker (tulad ng AutoGen-style role separation) kapag ang mga gawain ay maaaring pagsabayin o makinabang mula sa magkakaibang tungkulin (researcher, coder, QA). Ang plan-then-execute na may kasamang replanning ay isang praktikal na gitnang landas para maiwasan ang matigas ang ulo at masamang plano.

Paano ko gagawing ligtas ang isang ahente kung kaya nitong gumawa ng mga totoong aksyon?

Gumamit ng mga pahintulot na may pinakamababang pribilehiyo at paghigpitan ang mga mapanganib na tool sa likod ng mga mode ng pag-apruba o "dry-run". Magdagdag ng mga badyet at limitasyon: max steps, max spend, at mga limitasyon sa tool call kada minuto. I-redact ang sensitibong data bago mag-log, at ihiwalay ang mga dev mula sa mga production environment. Humingi ng mga uncertainty flag o mga tanong sa paglilinaw kapag ang mga input ay hindi malinaw, sa halip na hayaang palitan ng kumpiyansa ang ebidensya.

Paano ko susubukan at susuriin ang isang AI agent para mapabuti ito sa paglipas ng panahon?

Gumawa ng scenario suite na may mga happy path, edge case, tool failure, malabong request, at mga pagtatangkang mag-prompt-injection (istilong OWASP). Mag-iskor ng mga resulta tulad ng tagumpay ng gawain, oras ng pagkumpleto, pagbawi mula sa mga error sa tool, at mga claim na walang ebidensya. Sa tuwing babaguhin mo ang mga tool schema, prompt, retrieval, o memory formatting, patakbuhin muli ang suite. Kung hindi mo ito masusubukan, hindi mo ito maaasahang maipapadala.

Paano ako magde-deploy ng ahente nang hindi pinalalaki ang latency at mga gastos?

Ang isang karaniwang pattern ay isang stateless controller na may panlabas na state store (DB/Redis), mga serbisyo ng tool sa likod nito, at malakas na logging/monitoring (madalas ay OpenTelemetry). Kontrolin ang mga gastos gamit ang retrieval caching, mga compact state summary, mas maliliit na modelo para sa routing/extraction, at paglilimita sa "malalim na pag-iisip" sa pinakamahirap na mga hakbang. Gumamit ng mga pila para sa mahahabang gawain upang hindi mo mabuksan ang mga web request. Palaging magsama ng kill switch.

Mga Sanggunian

  1. Pambansang Instituto ng mga Pamantayan at Teknolohiya (NIST) - NIST AI RMF 1.0 (pagkakatiwalaan at transparency) - nvlpubs.nist.gov

  2. OpenAI - Mga Nakabalangkas na Output - platform.openai.com

  3. OpenAI - Gabay sa pagtawag ng tungkulin - platform.openai.com

  4. OpenAI - Gabay sa mga limitasyon sa rate - platform.openai.com

  5. OpenAI - Tumatakbo ng API - platform.openai.com

  6. OpenAI - Pagtawag ng tungkulin ng mga katulong - platform.openai.com

  7. LangChain - Mga dokumento ng Ahente (JavaScript) - docs.langchain.com

  8. LangChain - Mga dokumento ng Tools (Python) - docs.langchain.com

  9. LangChain - Pangkalahatang-ideya ng memorya - docs.langchain.com

  10. arXiv - Papel ng ReAct (dahilan + kilos) - arxiv.org

  11. arXiv - Papel ng RAG - arxiv.org

  12. Amazon Web Services (AWS) Builders' Library - Mga timeout, muling pagsubok, at backoff na may jitter - aws.amazon.com

  13. OpenTelemetry - Panimulang aklat sa pag-obserba - opentelemetry.io

  14. Guhit - Mga kahilingang idempotent - docs.stripe.com

  15. Google Cloud - Istratehiya sa pagsubok muli (backoff + jitter) - docs.cloud.google.com

  16. OWASP - Nangungunang 10 para sa Malalaking Aplikasyon ng Modelo ng Wika - owasp.org

  17. OWASP - LLM01 Agarang Pag-iiniksyon - genai.owasp.org

  18. LlamaIndex - Panimula sa RAG - developers.llamaindex.ai

  19. Microsoft - Semantikong Kernel - learn.microsoft.com

  20. Microsoft AutoGen - Balangkas ng multi-agent (dokumentasyon) - microsoft.github.io

  21. CrewAI - Mga konsepto ng mga ahente - docs.crewai.com

  22. Haystack (deepset) - Dokumentasyon ng mga Retriever - docs.haystack.deepset.ai

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin

Balik sa blog