目標を定義するためのベストプラクティス

このセクションでは、Large Language Models（LLM）を使用する AI Agent の目標プロンプトを書くためのベストプラクティスと、ユーザーのインテントを履行するためのアクションについて説明します。AI エージェントは、スロット充填とフルフィルメントによるスロット充填の 2 種類のアクションをサポートします。各スロットは、ユーザーの意図を実行するステップを表します。

ターゲット プロンプトは、詳細を掘り下げずに、AI エージェントの目的に明確な方向を提供する必要があります。ソース、宛先、日付、その他の特定の情報など、目標を達成する方法の詳細は、個々のアクションとそのスロット充填プロセスによって処理されます。

採用プラクティス

  • 目標を一般的で広く保ちます。
  • エージェントの全体的な機能または目的に焦点を当てます。
  • アクション動詞を使用して、エージェントのプライマリ機能を説明します。
  • ユーザーの結果や利益を考慮します。
  • 明確で簡潔な言語を使用してください。
  • 目標がエージェントのアクションと機能と一致していることを確認します。

良い例

  • ユーザーのフライト予約を支援する
  • レストラン予約の支援
  • 天気予報の提供
  • 個人用タスク リストの管理

避けるための練習

  • ロケーション、日付、ユーザー情報などの特定の詳細を含めないでください。
  • 特定のアクションや実装方法については言及しないでください。
  • 技術的な専門用語や複雑な用語を使用しないでください。
  • 目標の記述が長すぎたり複雑なことは避けてください。
  • 1 つのプロンプトに複数の関連のない目標を含めないでください。
  • あいまいまたは曖昧な言語を使用しないでください。

悪い例

  • 7 月 15 日にロサンゼルスからサンフランシスコへのフライトを予約するユーザーを支援する（特定）
  • フライト予約 API を使用して飛行機の席を予約する（実装の詳細にメンション）
  • フライトの予約、ホテルの予約、レンタカー（関連のない複数の目標）
  • 自然言語処理を使用して、フライト予約に関するユーザーのクエリを理解する（技術的すぎる）
  • 旅行に関すること（曖昧すぎる）

手順を定義するためのベストプラクティス

LLM を活用したエージェントには、明確で実用的な指示を提供し、タスクを正確かつ効率的に実行できるようにする必要があります。このセクションでは、LLM対応エージェント向けの指示書を作成するためのベストプラクティスを概説しています。これらのエージェントは、予約予約、カスタマー サポート、その他のチャット/音声ベースの対話などのタスクに統合されたツールを使用します。

採用プラクティス

  • 具体的で明確に

    • エージェントが実行する必要があるタスクを明確に定義します。
    • シンプルでわかりやすい言語を使用してください。

  • 手順を追った説明を提供

    • タスクを小さく管理可能な手順に分けます。
    • 手順が論理的な順序に従っていることを確認します。

  • 文脈意識を含める

    • エージェントがタスクを理解するのに役立つコンテキストを提供します。
    • 指示をカスタマイズしてユーザー エクスペリエンスを向上させます。

  • ツール使用率を指定する

    • 使用するツールを明確に示します。
    • ツールの使用方法の詳細な説明を提供します。

  • エラー処理のプラン

    • 一般的なエラーを処理するための手順を含めます。
    • フォールバック オプションを提供します。

  • ユーザーのエンゲージメント

    • ユーザーとの対話に関する手順を含めます。
    • エージェントがアクションを確認し、フィードバックを求めることを確認します。

  • 適応性を確保

    • ユーザー入力に基づく調整を許可します。
    • 継続的な改善を促します。

  • 倫理的な考慮事項に従う

    • 倫理的なガイドラインと規制を遵守してください。
    • 潜在的な偏見を軽減するための対策を含める。

良い例

  • 予約予約: ユーザーに希望する予約日時を指定します。カレンダー ツールを使用して、空き状況を確認します。利用可能な場合は、予約を予約し、ユーザーとの詳細を確認します。使用できない場合は、次に利用可能な時間帯を提案してください。

  • カスタマー サポート: ユーザーに挨拶し、クエリを要求します。クエリーがパスワードのリセットに関する場合、認証ツールを使用してリセット プロセスをガイドします。リセットを確認し、追加のサポートが必要かどうかを確認します。

  • フィードバックの収集: インタラクションが完了したら、ユーザーに 1 ～ 5 のスケールでエクスペリエンスを評価してもらいます。フィードバックをログに記録し、ユーザーへのフィードバックに感謝します。

避けるための練習

  • 曖昧な指示を避ける: 曖昧な言語を使用します。

  • ステップをスキップ: エージェントがステップを推測するとします。

  • コンテキストを無視する: コンテキストなしで指示を提供します。

  • ツールの詳細を無視する: 使用するツールを指定できません。

  • エラー処理を省略: 潜在的なエラーを無視します。

  • ユーザーインタラクションを無視する - ユーザーエンゲージメントの手順をスキップします。

  • インフレキシブル: 変更を許可しない厳格な指示を提供します。

  • 倫理的なガイドラインを無視する - コンプライアンスと偏見の緩和を無視します。

  • 矛盾した指示の使用を避ける: 矛盾した指示を使用すべきではありません (エージェントを混乱させます)。

悪い例

  • 予定の予約

    • 顧客の要求を処理します (曖昧すぎます)。
    • 予約を予約する（方法を指定せずに）。

  • カスタマーサポート

    • ユーザーを支援します (曖昧すぎます)。
    • パスワードをリセットします (ユーザー ID を確認しません)。

  • フィードバックの収集

    • フィードバックを受け取る (曖昧すぎる)。
    • 気に入ったかどうかを確認する（構造化された評価システムなし）。