Good Stake -> Productive Agent

nhiều người tin rằng một AI agent chỉ là một prompt được viết tốt
ngoài ra, điều rất quan trọng là phải lựa chọn các thành phần agent phù hợp:
> LLM
> Tools
> Memory
> Triggers
> Feedback loop
không phải một điểm duy nhất - agent chỉ là một người nói chuyện trống rỗng
1. LLM: công cụ lý luận
phần này định nghĩa các mục tiêu, hành động cần thực hiện và thiết kế thực thi.
nhưng bản thân LLM không tự động truy cập hệ thống của bạn, không giữ được bối cảnh ổn định, hoặc hành động trong thế giới thực
đó là lý do tại sao "chỉ sử dụng GPT" không giống với việc xây dựng một agent
2. Tools: lớp thực thi
đó là tay của agent, lớp này chuyển đổi suy nghĩ thành hành động
agent của bạn có thể kiểm tra dữ liệu, gửi tin nhắn, v.v bằng cách sử dụng tools
nhưng nếu không có tools, ai agent chỉ là một hệ thống tạo ra văn bản
3. Memory: lớp bối cảnh
đó là thứ làm cho agent của bạn nhất quán theo thời gian
điều này có thể bao gồm các tùy chọn của người dùng, các sơ đồ và kiểu dáng của các đầu ra văn bản, v.v
nhưng hãy nhớ: không sử dụng memory của bạn như một tờ giấy với ghi chú
chiến lược này sẽ chỉ gây ra hiệu suất giảm và làm cho đầu ra của bạn khó hiểu
4. Triggers: quyết định thức tỉnh
một agent tốt không cần phải luôn chạy
nó nên tự thức tỉnh bằng cách xảy ra sự kiện
chiến lược này hoạt động tốt hơn nhiều so với hệ thống polling
5. Feedback loop: quá trình cải thiện
một agent năng suất không chỉ là phản ứng – nó cải thiện theo thời gian
ví dụ: các đầu ra của nó được kiểm tra, lỗi được làm nổi bật và được sửa chữa thành prompts, tools, memory, hoặc evals