Как создать эффективных ИИ-агентов: советы от Anthropic За последний год Anthropic сотрудничала с десятками команд, создающих агентов на базе LLM (Large Language Models). Лучшие решения оказались не самыми сложными, а построенными на простых и гибких паттернах. В этом посте — ключевые принципы создания эффективных ИИ-агентов и практические советы для разработчиков. Кто такие агенты? Агенты — это системы, в которых LLM самостоятельно управляет процессом выполнения задач и использованием инструментов. Воркфлоу — предопределённые сценарии, где LLM следует чётким инструкциям. 📌 Когда использовать агентов: 🌟 Для гибкости и принятия решений на основе данных. 🌟 Для сложных задач, которые нельзя разбить на фиксированные шаги. 📌 Когда лучше отказаться: 🌟 Если простое решение уже работает. 🌟 Если издержки по времени и ресурсам не оправданы. Построение ИИ-агентов: с чего начать? 1️⃣ Улучшенная LLM — модель с возможностью поиска, использования инструментов и памятью. 2️⃣ Цепочки запросов (Prompt Chaining): пошаговое выполнение задач. 3️⃣ Маршрутизация (Routing): классификация задач и направление к нужным инструментам. 4️⃣ Параллельная обработка (Parallelization): одновременная работа над подзадачами. 5️⃣ Оркестратор и воркеры (Orchestrator-Workers): LLM разбивает задачи и делегирует выполнение. 6️⃣ Оценщик и оптимизатор (Evaluator-Optimizer): генерация и итеративная доработка ответов. Примеры использования: 🔹 Поддержка клиентов: чат-боты с интеграцией инструментов для автоматизации задач. 🔹 Программирование: агенты, которые решают задачи на GitHub, редактируя код. 🔹 Контент и маркетинг: генерация текста и изображений с последующей проверкой. 📌 Советы для разработчиков: 🌟Начинайте с простых решений. 🌟 Прозрачность: показывайте шаги планирования агента. 🌟 Грамотно проектируйте инструменты для взаимодействия с агентом. 🌟 Проводите тестирование в безопасной среде. ⛓ Подробнее: Anthropic @gen_i_i