Good Stake -> Productive Agent

багато людей вважають, що AI agent – це просто добре написаний prompt
але за межами цього дуже важливо вибрати правильні компоненти агента:
> LLM
> Tools
> Memory
> Triggers
> Feedback loop
не якась одна частина – агент просто порожній балакун
1. LLM: двигун міркування
ця частина визначає цілі, план дій та дизайн виконання.
але сам LLM не має автоматичного доступу до ваших систем, не зберігає стабільний контекст і не діє у реальному світі
ось чому "просто використовувати GPT" – це не те саме, що будувати агента
2. Tools: шар виконання
це руки для агента, цей шар перетворює думку на дію
ваш агент може перевіряти дані, відправляти повідомлення тощо за допомогою tools
але без tools AI agent – це просто система генерування тексту
3. Memory: шар контексту
це те, що робить ваш агент послідовним з часом
це можуть бути переваги користувача, схеми та стилі текстових виводів тощо
але пам'ятайте: не використовуйте пам'ять як лист паперу з нотатками
ця стратегія лише призведе до падіння продуктивності та заплутує ваші результати
4. Triggers: рішення про пробудження
хороший агент не повинен постійно працювати
він повинен пробуджуватися при виникненні події
ця стратегія працює набагато краще, ніж система опитування
5. Feedback loop: процес поліпшення
продуктивний агент не просто реагує – він поліпшується з часом
тобто його результати перевіряються, помилки виділяються і виправляються в prompts, tools, memory або evals