W miarę jak sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej zaawansowana, rosną oczekiwania związane z jej zdolnościami do symulowania ludzkich interakcji. Jednym z obszarów, który zyskuje na popularności, jest rozwój agentów AI, którzy mogą pomagać użytkownikom w wykonywaniu różnorodnych zadań. Aby stworzyć bardziej wyrafinowanych i skutecznych agentów AI, istotne jest wprowadzenie trzech kluczowych ulepszeń: instrukcji, zadań oraz pamięci rozmów. Poniżej przedstawiamy szczegółową analizę i wskazówki, jak te elementy mogą uczynić agenta AI bardziej efektywnym.
Instrukcje a Persona Agenta
Persona agenta AI definiuje jego podstawowe cechy i rolę, np. doradca finansowy, kucharz czy nauczyciel. Persona to bardziej ogólna tożsamość agenta, która kształtuje jego zachowanie w długim okresie. Jednakże same cechy osobowościowe to nie wszystko — kluczowe są również instrukcje, które działają jak szczegółowy przewodnik operacyjny, wskazujący, jak agent powinien zachowywać się w różnych sytuacjach.
Wyobraź sobie personę jako tytuł zawodowy agenta, zaś instrukcje jako szczegółowy opis tego, jak ma pracować. Na przykład, agent finansowy może mieć instrukcje, aby nie doradzać w kwestii kupna konkretnych akcji lub zawsze dodawać (ważne) zastrzeżenia o ryzyku inwestycyjnym. Oto przykład implementacji instrukcji w kodzie agenta:
python
@property
def instruction(self) -> str:
return self._instruction
@instruction.setter
def instruction(self, value: str):
self._instruction = value
self._conversation_history = [] # Reset historii rozmowy przy zmianie instrukcji
Oddzielenie persony od instrukcji pozwala na elastyczne zmienianie zachowania agenta bez ingerencji w jego tożsamość bazową. Dzięki temu możliwe jest dostosowanie agenta do różnych potrzeb użytkownika, jednocześnie zachowując spójność jego postępowania.
Zarządzanie Zadaniami
Podczas gdy persona i instrukcje stanowią długoterminowe wytyczne dla agenta, zadania są bezpośrednimi zapytaniami lub poleceniami, które użytkownik przekazuje agentowi. Zadania zmieniają się dynamicznie w zależności od potrzeb użytkownika i są wykonywane w ramach określonych instrukcji.
W poniższym fragmencie kodu przedstawiamy, jak oddzielnie obsługiwane są zadania agenta:
python
@property
def task(self) -> str:
return self._task
@task.setter
def task(self, value: str):
self._task = value
Zadania mogą być krótkoterminowe, specyficzne dla bieżącej interakcji, podczas gdy instrukcje są bardziej ogólne i trwałe. Kluczowe znaczenie ma to, że zadanie musi być zrozumiane i obsłużone w kontekście wcześniej ustalonych instrukcji, zapewniając spójność działań agenta.
Pamięć Rozmów
Jedną z najważniejszych funkcji, która czyni agentów AI bardziej „ludzkimi”, jest pamięć rozmów. Agent, który może zapamiętywać kontekst poprzednich interakcji, jest w stanie dostarczać bardziej spójne i trafne odpowiedzi w kolejnych rozmowach. Pamięć rozmów pozwala agentowi nawiązywać do wcześniejszych tematów, co znacząco poprawia jakość doświadczeń użytkownika.
Oto przykład implementacji pamięci rozmów:
python
@property
def history(self) -> List[Dict[str, str]]:
return self._history
Dzięki śledzeniu historii rozmów agent może budować kontekst na podstawie wcześniejszych interakcji, co pozwala mu dostarczać bardziej trafne odpowiedzi. Na przykład, jeśli użytkownik wcześniej pytał o planowanie emerytalne, kolejna odpowiedź agenta może bazować na tej informacji.
Łączenie Wszystkich Elementów
Agent AI łączy wszystkie trzy kluczowe elementy — personę, instrukcje i pamięć — w każdej interakcji z użytkownikiem. Proces ten można zobaczyć w poniższym fragmencie kodu, który buduje wiadomości na podstawie wszystkich tych elementów:
python
def _build_messages(self) -> List[Dict[str, str]]:
messages = [{"role": "system", "content": self.persona}]
if self.instruction:
messages.append({"role": "user", "content": f"Instrukcja globalna: {self.instruction}"})
messages.extend(self.history) # Dodaj historię rozmów
if self.task:
messages.append({"role": "user", "content": f"Zadanie: {self.task}"})
return messages
Dzięki takiej strukturze agent jest w stanie dostarczać odpowiedzi, które uwzględniają nie tylko bieżące zadanie, ale także szerszy kontekst oraz spójność z ogólnymi instrukcjami.
Przykład Zastosowania
Wyobraź sobie agenta pełniącego rolę doradcy finansowego. Jego persona to „doświadczony doradca finansowy”, a jego instrukcje mogą obejmować m.in. zasady dotyczące bezwzględnego unikania sugerowania konkretnych inwestycji oraz zapewnienia klarowności porad. W ten sposób, każde zadanie użytkownika (np. pytanie o planowanie emerytalne) zostaje obsłużone w oparciu o te zasady.
Przykład interakcji:
python
task1 = "Jakie są kluczowe kwestie do rozważenia przy planowaniu emerytury w wieku 30 lat?"
response1 = financial_advisor.execute(task1)
task2 = "Na podstawie tych kwestii, jaki powinien być mój miesięczny cel oszczędnościowy?"
response2 = financial_advisor.execute(task2)
Agent, dzięki swojej pamięci rozmów, będzie w stanie odpowiedzieć na drugie pytanie, biorąc pod uwagę kontekst poprzedniej rozmowy, co czyni jego odpowiedzi bardziej trafnymi i spójnymi.
Zalety Ulepszonych Agentów AI
Wprowadzenie tych ulepszeń (instrukcji, zadań i pamięci) przynosi wiele korzyści:
– Lepsza spójność: Persona i instrukcje zapewniają, że agent działa zgodnie z ustalonymi zasadami.
– Lepsze zarządzanie kontekstem: Pamięć rozmów umożliwia agentowi odniesienie się do wcześniejszych interakcji, co pozwala na bardziej naturalne rozmowy.
– Elastyczność: Oddzielenie persony od instrukcji umożliwia lepsze dostosowanie agenta do różnych potrzeb użytkownika.
– Lepsze doświadczenie użytkownika: Agent może dostarczać bardziej precyzyjne i kontekstualne odpowiedzi.
Wyzwania i Perspektywy
Mimo że te ulepszenia znacząco podnoszą efektywność agentów AI, nadal istnieje wiele wyzwań i możliwości dalszych ulepszeń. Należy rozważyć m.in. dodanie pamięci długoterminowej, bardziej zaawansowanych instrukcji dla specyficznych zadań oraz dynamicznej adaptacji persony w zależności od użytkownika.
Podsumowując, ulepszenie agentów AI o instrukcje, zadania i pamięć to kluczowy krok w kierunku tworzenia bardziej inteligentnych i użytecznych asystentów cyfrowych.
