כיצד לשפר את אמינות סוכני AI ולהגביל את פעולותיהם - לפי n8n
מאמר זה מבוסס על דיווח של n8n ומסביר כיצד לשפר את האמינות של סוכני AI ולהגביל את פעולותיהם באמצעות שליטה שכבתית וכלים מיוחדים.
מה השתנה ומה זה אומר
שימוש בסוכני AI נעשה נפוץ יותר ויותר בתעשיות רבות, אך עם זאת הוא מציב אתגרים ייחודיים. בעוד שאוטומציה מסורתית פועלת באופן בינארי - מצליחה או נכשלת, סוכני AI יכולים להציג תוצאות שגויות גם כאשר הם פועלים 'בהצלחה'. זה יכול לכלול הזיות נתונים, שימוש בכלים לא מתאימים או התעלמות מהוראות. המאמר של n8n מתמקד בדרכים לשפר את האמינות של סוכני AI באמצעות שליטה שכבתית.
השליטה השכבתית על סוכני AI
אמינות הסוכנים אינה ניתנת להשגה באמצעות הגדרה אחת בלבד. ישנם סוגים שונים של כשלונות, וכל כשלון דורש סוג אחר של שליטה. השליטה השכבתית מאפשרת להתמודד עם כשלונות שונים על ידי שיפור התנהגות הסוכן בזמן אמת, מה שמפחית את הצורך בהערכה ופיקוח לאחר מכן.
כיצד לבחור את הגדרות המודל הנכונות
רוב ספקי ה-LLM מאפשרים להגדיר מספר פרמטרים במודל. חשוב להבין את הפרמטרים כמו טמפרטורה, חושבים ומצבים שונים של ניתוח בכדי לקבוע כיצד הסוכן יפעל במערכת. המאמר מציע לבדוק את המדריכים של הספקים כמו OpenAI ו-Anthropic כדי להימנע מהגדרות מנוגדות.
מבנה נכון של פרומפטים
מבנה הפרומפט משפיע במידה רבה על פעולת הסוכן. הוראות עמומות יכולות להוביל לתגובות לא מדויקות. יש לכלול בפרומפט את התפקיד של הסוכן, הקשר, משימות, מגבלות, פורמט התגובה ועוד. חשוב גם לשמור גרסאות שונות של פרומפטים כדי לעקוב אחר שינויים ולהשתמש בשיטות שהוכחו כיעילות.
איך להבטיח פורמטים עקביים של פלט
כאשר הפלט של הסוכן מועבר לשלבים הבאים בעבודה, פורמטים לא צפויים יכולים לשבש את התהליך. שימוש בפורמטים מובנים עם סכמות JSON מוגדרות היטב יכול להבטיח תוצאות עקביות. המאמר מתאר כיצד ספקים כמו OpenAI ו-Anthropic תומכים בתוקף פלטים מבוססי סכמות JSON.
עיצוב כלים לבחירה נכונה
הכלים שהסוכן משתמש בהם צריכים להיות מתוארים באופן ברור ומדויק. תיאור לא מדויק של כלי יכול להוביל לשימוש שגוי בו. יש להגדיר בדיוק מה הכלי עושה, מה הוא מחזיר ומתי יש להשתמש בו. זה חשוב במיוחד כאשר לא כל הפרמטרים צריכים להיקבע על ידי הסוכן.
כיצד להתמודד עם קלטים ופלטים לא בטוחים
שמירה על נתונים על ידי שימוש בהגנות היא חיונית. ההגנות פועלות כנקודת ביקורת שסורקת את הנתונים לפוליסות, מידע רגיש או קלטים זדוניים. ניתן למקם הגנות לפני עיבוד הקלטים או לאחר יצירת הפלטים או בשני המקומות כדי להבטיח הגנה חזקה יותר על הנתונים.
המאמר הזה מבוסס על דיווח של n8n.
מבוסס על n8n Blog: https://blog.n8n.io/make-ai-agents-more-reliable-and-restrict-the-actions-they-can-take/