Login Sign Up
Advert
Your ad spot
Reserve this exclusive slot for the selected period.
Buy advertising →
Telegram community logo - growth lab.prjctr
Added 06 Jan 2025 🌐 UK

growth lab.prjctr

@aidfulmedia
Number of subscribers: 2 290
Photos: 376
Videos: 14
Links: 178
Description:
Новий кураторський канал від Projector Institute про AI, маркетинг, продукти, аналітику та growth. Більше про навчання тут: https://shorturl.at/ixQXb
Source

growth lab.prjctr | Друга тема на цей вечір згідно ваших голосів – це agent loop.Здається,...

Telegram community logo - Aidful growth lab.prjctr @aidfulmedia
263 Views/Reach 2026-09-17 17:28 Message №575
Друга тема на цей вечір згідно ваших голосів – це agent loop.

Здається, що достатньо підключити тули та надати інструкції щоби модель перетворилась на агента. Але це уявлення хибне і такі "агенти" здатні працювати лише в лабораторному середовищі.

В реальному житті робочі задачі рідко зводяться до простих викликів функції. Щоб справді стати агентом, моделі необхідно:
1. Зрозуміти намір користувача.
2. Написати план наступних дій.
3. Оцінити вхідні дані та визначити, чи їх достатньо.
4. Обрати наступний крок навіть якщо це вибір наступної веб сторінки для пошуку інформації.
5. Перевірити результати попереднього кроку.
6. Слідкувати за виконанням плану та коригувати його за необхідності.
7. Слідувати guardrails.
8. І лише в кінці зібрати аутпут відповідно до вимог.

Звісно, можна обмежитись простими відповідями реактивного чату. І тоді на питання "як у нас справи з клієнтом "Рога та Копита?" отримати результати елементарного пошуку по CRM. Але насправді користувачеві корисною буде повна викладка по картці клієнта, його угодах, дзвінках, контрактах, минулих послугах, зверненнях в сапорт, тощо.

Чим складніші задачі, з якими ви працюєте, чим більша потреба в автономії агентів та чим складніші правила обробки запитів (багато потенційних варіантів дії), тим важливіше створювати agent loop'и.