כיצד לתקן תקלות או טעויות בהתנהגות סוכני AI לפי n8n
במאמר זה מהבלוג של n8n נלמד כיצד לטפל בתקלות או טעויות בהתנהגות של סוכני AI על ידי פילטרציה של לוגים, בדיקת מעקב ותיקון פרמטרים.
מה השתנה בהבנת תקלות AI?
תיקון תקלות הוא חלק בלתי נפרד מתהליך העבודה עם סוכני AI, במיוחד כשמשהו משתבש בשקט במהלך הפעלה. בניגוד למשימות שאינן מבוססות AI, שבהן ניתן לראות מיד את השגיאה ולתקן אותה, סוכני AI עלולים להציג הצלחה חיצונית בזמן שהם עושים טעויות כמו בחירה בכלי שגוי או התעלמות מהוראות. במאמר זה נדבר על שלושה רמות של תיקון: פילטרציה של הפעלות, מעקב אחרי שרשרת ההחלטות, ושימוש בפלטפורמות חיצוניות לניתוח מעמיק.
מהן הסיבות הנפוצות לתקלות בסוכני AI?
כאשר סוכן AI מתנהג בצורה לא תקינה, לעיתים קרובות יש לבדוק לא את המודל עצמו אלא את הקונטקסט שבו הוא פועל ואת הכלים הסובבים אותו. תקלות נפוצות כוללות הזנה של מידע שגוי, שימוש בכלים לא מתאימים, חזרה על פעולות או שימוש בפרמטרים שגויים. חשוב לבדוק האם הנתונים הנדרשים היו קיימים בקונטקסט של הפרומפט, האם תיאורי הכלים היו ברורים והאם המודל היה מתאים לשימוש בכלים הנדרשים.
כיצד לעומק יש לבדוק תקלות בסוכני AI?
המחקר של Arize מדגיש את החשיבות של מעקב אחרי הפעולות בפועל של המערכת. רוב הארגונים מחזיקים איזשהו סוג של מעקב אחר הסוכנים שלהם, עם 62% שמחזיקים מעקב מפורט. השאלה היא לא האם לבדוק, אלא עד כמה לעומק לבדוק. ישנם שלושה רמות של תיקון: תיוג וסינון הפעלות, מעקב אחרי שרשרת ההחלטות ותיקון פרמטרים או בדיקת מודלים שונים.
כיצד לתייג ולסנן הפעלות בעזרת n8n?
בפלטפורמת n8n ניתן לתייג כל הפעלה עם מטא-דאטה חיפושית כמו מזהה משתמש, סוג הטריגר ותוצאת הסוכן. תיוגים אלו מאפשרים לחפש בקלות הפעלות בעייתיות מבלי לעבור על כל ההפעלות. לדוגמה, ניתן לתייג הפעלה לפי סוג הטריגר או התוצאה הסופית של הסוכן.
כיצד לעקוב אחרי שרשרת ההחלטות של הסוכן?
בכל הפעלה בפלטפורמת n8n נרשמים נתוני הקלט והפלט בכל צומת. זה מאפשר לבדוק איזה כלים הסוכן החליט להשתמש בהם, אילו פרמטרים הוזנו ומה היו התוצאות. לדוגמה, אם סוכן תמיכה ביצע טעות במדיניות ההחזרים, המעקב יראה את הפרומפטים והתגובות השגויות.
כיצד לתקן פרמטרים ולנסות מודלים שונים?
אם המעקב מראה שהסוכן עדיין מתנהג בצורה לא תקינה, ניתן לבדוק את פרמטרי המודל כמו טמפרטורה, שהיא לרוב הגורם לבעיות בהוראות מדויקות. אפשר גם לנסות מודלים חזקים יותר כדי לוודא שהבעיה אינה במודל עצמו. אם המודל מחזיר תוצאות נכונות, אפשר לחזור למודלים זולים יותר עד שמוצאים את המודל המתאים ביותר מבחינת עלות וביצועים.
מתי לעבור מתיקון להערכה?
תיקון תקלות הוא תהליך תגובתי, אבל אם מוצאים את עצמכם מתקנים את אותן בעיות שוב ושוב, כנראה שחסר נדבך של הערכה. הערכה מאפשרת בדיקה שיטתית של הסוכן לפני שהמשתמשים נתקלים בבעיות, ומאפשרת להשוות גרסאות פרומפטים ולבחון את איכות התוצרים לאורך זמן.
המאמר הזה מבוסס על דיווח של n8n Blog.
מבוסס על n8n Blog: https://blog.n8n.io/how-to-debug-failures-or-missteps-in-ai-agent-behavior/