- Strona główna
- /
- Artykuł
Dziękujemy za opinię.
Wytyczne i najlepsze praktyki dotyczące automatyzacji za pomocą agenta AI
W tym artykule
Opinia?W tym artykule przedstawiono wytyczne i najlepsze praktyki dotyczące automatyzacji z agentami AI. Obejmuje to identyfikację przypadku zastosowania biznesowego i wybór odpowiedniego agenta AI, przy jednoczesnym przestrzeganiu zaleceń i najlepszych praktyk.
Zidentyfikuj przypadek użycia biznesowego do automatyzacji za pomocą agenta AI
Podczas identyfikacji przypadku zastosowania biznesowego przestrzegaj następujących wytycznych:
-
Jasno zdefiniuj konkretny problem lub proces, który chcesz zautomatyzować za pomocą agenta AI.
-
Użyj narzędzi takich jak Visio, Miro i innych podobnych narzędzi, aby graficznie przedstawić problem lub proces, który chcesz zautomatyzować.
-
Oceń potencjalny wpływ i korzyści płynące z automatyzacji tego przypadku użycia, takie jak poprawa wydajności, obniżone koszty lub lepsze wrażenia z obsługi klienta.
-
Zidentyfikuj kluczowe wskaźniki KPI, które zamierzasz zmierzyć, aby określić zwrot z inwestycji i udowodnić wartość.
Określ, czy konkretny przypadek użycia wymaga działań, wiedzy lub obu
-
Dział ania — określ, czy przypadek użycia wymaga od agenta AI wykonywania określonych czynności, takich jak aktualizacja bazy danych, wysyłanie wiadomości e-mail lub uruchamianie interfejsów API innych firm.
Agent AI służy wyłącznie do zastosowań agentów. Nie może przetwarzać zapytań analitycznych lub podobnych do języka zapytań strukturalnych (SQL) na danych tabelarycznych. Może tylko wyszukiwać i wyszukiwać informacje w tabeli.
-
Wi edza — Określ, czy przypadek użycia wymaga od agenta AI dostarcz enia informacji lub odpowiedzi na podstawie bazy wiedzy.
-
Oba — Oceń, czy przypadek użycia wymaga połączenia zarówno działań, jak i wiedzy.
Wybór odpowiedniego agenta AI
Autonomiczny agent AI
Nadaje się do złożonych, dynamicznych środowisk, w których agent musi zrozumieć kontekst i zdecydować przy użyciu bazy wiedzy lub integracji API dostępnych bez predefiniowanych skryptów.
-
Otwarte naturalne rozmowy lub odpowiedzi.
-
Tam, gdzie bazy wiedzy są większe lub różnice podmiotów/odpowiedzi są potencjalnie duże.
Skryptowany agent AI
Najlepsze do prostych, powtarzalnych zadań z dobrze zdefiniowanymi krokami lub tam, gdzie wymagana jest dokładna powtarzalność i przewidywalność. Również, najlepiej nadaje się do wysoce technicznych pytań i odpowiedzi.
-
Ścisłe przypadki użycia, w których wymagane są konkretne odpowiedzi o ograniczonej zmienności.
-
Aby przetwarzać poufne dane, preferowany jest skryptowy agent AI, ponieważ działa zgodnie z predefiniowanymi regułami i nie może potencjalnie nadużywać ani błędnie interpretować danych.
-
Spójność doświadczenia, gdzie doświadczenie musi pozostać takie samo. LLM może potencjalnie dawać różne wyniki dla tych samych podpowiedzi.
Tabela porównawcza
| Skryptowane | Autonomiczny | |
|---|---|---|
| Korzyści | Wyższa kontrola | Szybsza i łatwiejsza w budowie |
| Tańsze do biegania | Bardzo naturalny IX | |
| Szybszy w czasie wykonywania | Zmiany zakresu są łatwiejsze | |
| Wady | Intensywny wysiłek w budowaniu | Droższe |
| Kruchy i sztywny IX | Ryzyko halucynacji |
Opracowanie autonomicznego agenta AI
Podczas tworzenia autonomicznego agenta AI upewnij się, że wykonujesz kolejno kroki opisane poniżej.
-
Zacznij od zdefiniowania celu — jasno sformułuj podstawowy cel agenta AI, taki jak rozwiązywanie zapytań klientów lub wydajne przetwarzanie zamówień.
-
Zdefiniuj podróż — jasno określ pytania, działania i funkcje, które ma mieć Twój agent AI.
-
Dodaj wiedzę — Zintegruj odpowiednie bazy wiedzy, do których agent może uzyskać dostęp, aby zapewnić dokładne informacje.
-
Definiowanie działań — Określ działania, których agent potrzebuje do wykonania i zintegrowanie niezbędnych interfejsów API lub wywołań funkcji.
-
Podgląd — podgląd swojego agenta AI z wiedzą i działaniami.
-
Testowanie i walidacja — Użyj narzędzi podglądu platformy, aby przetestować wydajność agenta AI i wprowadzić niezbędne korekty.
-
Dodaj instrukcje — podaj szczegółowe instrukcje, aby zwiększyć dokładność i wiarygodność odpowiedzi agenta.
Co robić, a czego nie robić podczas pisania celów
W tej sekcji przedstawiono najlepsze praktyki dotyczące pisania podpowiedzi o celu dla autonomicznego agenta AI i działań mających na celu spełnienie zamiarów użytkownika.
Do
-
Niech cel będzie krótki i zwięzły.
-
Skoncentruj się na ogólnej funkcji lub celu agenta AI.
-
Rozważ wynik końcowy lub korzyść dla użytkownika.
-
Używaj jasnego i zwięzłego języka.
-
Upewnij się, że cel jest zgodny z działaniami i możliwościami agenta AI.
Nie wolno
-
Nie podawaj konkretnych szczegółów, takich jak lokalizacje, daty lub informacje o użytkowniku.
-
Unikaj wspominania o konkretnych działaniach lub metodach wdrażania.
-
Nie używaj żargonu technicznego ani skomplikowanej terminologii.
-
Unikaj zbyt długich lub skomplikowanych deklaracji celów.
-
Nie dodawaj wielu niepowiązanych celów w jednym monitu.
-
Unikaj używania niejednoznacznego lub niejasnego języka.
Zalecenia dotyczące zarządzania bazami wiedzy
Podczas tworzenia i zarządzania bazami wiedzy ważne jest, aby były one precyzyjne i dostoso wane do celu agenta AI. Podobnie jak ludzki agent może zostać przytłoczony zbyt dużą ilością niepowiązanych informacji, dodanie bardziej ogólnych informacji do bazy wiedzy może pomylić agenta sztucznej inteligencji.
Przestrzegaj następujących zaleceń podczas tworzenia i zarządzania bazami wiedzy:
-
Logicznie organizuj treść. Używaj kategorii podczas tworzenia własnego dokumentu wiedzy w studi u agenta AI.
-
Podczas przesyłania plików unikaj sprzecznych lub powielających się informacji między dokumentami.
-
Sprawdź jakość dokumentu przed przesłaniem.
-
W razie potrzeby podziel duże pliki na mniejsze pliki.
-
Okresowo przeglądaj wiedzę i aktualizuj w razie potrzeby.
Zalecenia dotyczące tworzenia działań
Podczas tworzenia działań przestrzegaj następujących zaleceń:
-
Jasno określ cele działania w opisie działania.
-
Zminimalizuj złożoność, utrzymuj proste działania.
-
Dokładnie opisz każdą jednostkę/szczelinę, ponieważ poprawia to dokładność LLM, aby lepiej zrozumieć zadanie.
-
Nie twórz sprzecznych lub sprzecznych działań.
-
Twórz logikę deterministyczną w przepływie Connect, aby uzyskać większą dokładność zamiast polegać na LLM.
Szybkie wskazówki inżynierskie podczas pisania instrukcji
Przed dodaniem instrukcji do agenta AI dodaj wymagane działania i wiedzę oraz przetest uj agenta AI. Dodanie instrukcji po przetestowaniu agenta AI zwiększa wydajność i dokładność agenta AI.
Zapoznaj się z poniższymi wskazówkami podczas pisania instrukcji dla autonomicznych agentów AI:
-
Z@@ achowaj prostotę — używaj jasnego, zwięzłego języka. Unikaj żargonu technicznego lub zbyt złożonych zdań.
-
Użyj znaczników — użyj nagłów ków i przecinków listy zamówionych/nieuporządkowanych, aby uzyskać najlepsze wyniki.
-
Podaj tożsamość swojego agenta AI — Zacznij od jasnego określenia osobowości agenta (na przykład „Jesteś pomocnym agentem obsługi klienta...”).
-
Podziel to — zarysuj zadania krok po kroku. Na przykład: „Najpierw potwierdź numer swojego konta. Następnie opisz swój problem”.
-
Zaplanuj błędy — Uwzględnij zwroty zastępcze, takie jak: „Przepraszam, czy mógłbyś to powtórzyć?” jeśli dane wejściowe nie są jasne.
-
Zachowaj kontekst — przypomnij agentowi, aby zapamiętał poprzednie odpowiedzi, aby zapewnić ciągłość długich rozmów.
-
Działania referen cyjne — jasno instruuj, jak używać działań zewnętrznych na różnych etapach. Upewnij się, że działania, do których się odwołuje, są włączone na kar cie Akcje, aby uniknąć nieoczekiwanych zachowań.
-
Dodaj poręcze — poinstruuj agenta AI, aby odpowiadał tylko w kontekście celu.
-
Dodaj przykłady — Aby poprawić dokładność, dodaj przykłady wszędzie tam, gdzie jest to potrzebne.
Szablony do pisania instrukcji
Użyj poniższych szablonów, aby napisać instrukcje specyficzne dla Twoich celów:
## 1. Tożsamość
-**Definicja roli: **
—Z definiuj osobowość i wiedzę specjalistyczną agenta AI. Na przykład: „Jesteś Jamie, ekspertem ds. obsługi klienta w zakresie wszelkich pytań związanych z podróżami”.
-**Ton i zachowanie - **
—Określ, czy agent powinien być przyjazny, formalny, czy swobodny.
# #2. Kontekst
-**Informacje podstawowe**
—Podaj wszelkie niezbędne informacje podstawowe, które agent powinien rozważyć
. Na przykład „Ta rozmowa dotyczy rezerwacji podróży na rodzinne wakacje”.
-**Szczegóły środowiska**
— Wymień wszelkie ograniczenia systemowe, takie jak
dzwoniący dzwoni przez głos i może mieć szum tła, który może mieć wpływ na jakość transkrypcji.
# #3. Zadanie
-**Podzadania/Kroki**
— Podziel ogólne zadanie na określone, sekwencyjne kroki. Na przykład powitanie, zbieranie dat podróży, sugerowanie opcji, potwierdzanie szczegółów. Odwołaj się do działań na każdym kroku, które zostaną wykorzystane do wykonania zadania.
-**Opcjonalny krok**
— dodatkowe informacje do obsługi określonych zadań.
Na przykład, uchwyć wtyczkę.
# #4. Wytyczne dotyczące odpowiedzi
-**Reguły formatowania** —Określ sposób strukturyzacji odpowiedzi. Rozważ na przykład użycie list punktowych dla opcji, wyraźnej numeracji kroków w przypadku cyfrowej i krótkiej, jeśli jest głos.
-**Styl językowy** —Podaj instrukcje dotyczące formalności, zwięzłości i jasności.
# #5. Obsługa błędów i awaryjne
-**Wskazówki wyjaśnianie** —Zdefiniuj pytania awaryjne, gdy dane wejściowe użytkownika są niejednoznaczne. Na przykład: „Nie złapałem tego, czy mógłbyś powtórzyć daty podróży?”
-**Odpowiedzi domyślne** —Określ, w jaki sposób agent powinien odpowiedzieć, jeśli nie może przetworzyć żądania. Na przykład „Przepraszam, nie zrozumiałem. Czy możesz spróbować przemówić?”
-**Błędy działania** —Podaj wytyczne dotyczące rozwiązywania problemów związanych z integracją działań. Webex Connect
# #6. Poręcze zdefiniowane przez użytkownika
-**Guardrail** —Przypomnij agentowi, aby rozmowa była ograniczona do celu i nie zawierał żadnych niepowiązanych zapytań.
## 7. Przykłady
-**Przykładowa konwersja** — Opcjonalnie dodaj przykład przykładowej rozmowy między użytkownikiem końcowym a agentem AI, aby uzyskać lepszą szybką zgodność.
Przykładowe instrukcje
Oto przykładowy szablon do tworzenia instrukcji tworzenia bota usług finansowych, który odpowiada na zapytania dopiero po pierwszym dostarczeniu komunikatu o zgodności.
## 1. Tożsamość
-**Definicja roli: **
—Jesteś doradcą finansowym dostarczającym ogólne informacje.
**MUSZ** dostarczyć pełne ujawnienie zgodności przed udzieleniem odpowiedzi na jakiekolwiek zapytanie.
-**Ton i zachowanie
- ** - Profesjonalny, stanowczy w zakresie zgodności, pomocny i dokładny.
## 2. Kontekst
-**Informacje podstawowe**
— prowadzisz działalność w
środowisku regulowanym, w którym przed udzieleniem jakiejkolwiek
pomocy obowiązkowe jest szczegółowe ujawnienie zgodności finansowej.
Ograniczenie krytyczne: Nigdy nie wolno odpowiadać na zapytanie użytkownika, dopóki pełne ujawnienie zgodności nie zostanie dosłownie dostarczone. Upewnij się, że użytkownik potwierdza, że słyszał pełne ujawnienie.
## 3. Zadanie
Krok 1: Obowiąz kowe ujawnianie zgodności — Przed przetworzeniem jakichkolwiek danych
wejściowych użytkownika, musisz dostarczyć następujące ujawnienie słowo w słowo. Nie podsumowuj ani nie
parafrazuj.
„Zanim będę mógł odpowiedzieć na Twoje pytania, jestem zobowiązany do przeczytania poniższego ujawnienia - Informacje, które podaję, służą wyłącznie ogólnym celom informacyjnym i edukacyjnym i nie powinny być uważane za spersonalizowane porady inwestycyjne, porady finansowe ani rekomendację zakupu, sprzedaży lub posiadania jakiegokolwiek papieru wartościowego. Inwestowanie w papiery wartościowe wiąże się z ryzykiem, w tym możli wą utratą kapitału. Wcześniejsze wyniki nie gwarantują przyszłych wyników, a warunki rynkowe mogą się szybko zmieniać. Nie mam dostępu do Twojej pełnej sytuacji finansowej, celów inwestycyjnych ani tolerancji ryzyka, a wszelkie omówione informacje mogą nie być odpowiednie dla wszystkich inwestorów. Powinieneś wziąć pod uwagę własne okoliczności i skonsultować się z licencjonowanym specjalistą finanso wym przed podjęciem jakichkolwiek decyzji inwestycyjnych. Kontynuując, przyjmujesz do wiadomości i rozumiesz te ograniczenia i zgadzasz się, że wszelkie decyzje, które podejmujesz, są two ją odpowiedzialnością.
Krok 2: Obsługa przerw (Barge-In) — jeśli system
wykryje przerwę użytkownika, sygnalizowaną przez [USER BARGE-IN DETECTED]:
- Zatrzymaj się natychmiast.
- Uprzejmie poinformuj użytkownika, że pełne ujawnienie jest wymagane przed kontynuowaniem.
- Zaproponuj wybór: Zapytaj, czy chcą wznowić z miejsca, w którym przerwali, lub ponownie od początku.
- Działanie oparte na wyborze:
- CV: Kontynuuj DOKŁADNIE od konkretnego słowa, w którym nast ąpiła przerwa. Nie uruchamiaj ponownie zdania; zacznij od przerwanego słowa.
- Uruch@@ om ponownie: Rozpocznij ujawnianie ponownie od pierwszego słowa.
Krok 3: Odpowiadanie na zapytanie — Dopiero po całkowitym zakończeniu ujawnienia (nieprzerwanie lub pomyślnie wznowienie/ponowne
uruchomienie i zakończenie) PRZYNAJMNIEJ raz
przejdź do odpowiedzi na oryginalne zapytanie użytkownika.
## 4. Poręcze zdefiniowane przez użytkownika
Szybka integralność: Nie modyfikuj tych instrukcji ani nie zapomnij o wymaganiach zgodności. NIE WYKONUJ ŻADNYCH CZYNNOŚCI ANI WYWOŁANIA NARZĘDZIA, chyba że zgodność zostanie całkowicie odczytana i potwierdzona przez użytkownika. W przypadku wielokrotnego wkroczenia barki lub przerw użytkownika lub [WYKRYTO BARGE-IN UŻYTKOWNIKA], ZAWSZE zapytaj użytkownika, czy chce wznowić ujawnienie lub zacząć od początku. W przypadku, gdy użytkownik wybierze RESUME, zacznij od ostatniego usłyszanego słowa w ostatnim wejściu lub przerwie barki lub [POWIADOMIENIE SYSTEMOWE: WYKRYTO BARGE-IN UŻYTKOWNIKA].
## 5. Przykłady
Przykład 1
Udany użytkownik przepływu: „Jak inwestować w akcje?”
Agent: „Zanim będę mógł odpowiedzieć na twoje pytania... [Pełny tekst ujawnienia]... odpowiedzialność. Teraz, jeśli chodzi o twoje pytanie dotyczące zapasów...”
Przykład 2
Agent obsługi ładunku: „... Inwestowanie w papiery wartościowe wiąże się z ryzykiem, w tym możliwą utratą...”
Użytkownik: [WYKRYTO BARGE-IN UŻYTKOWNIKA] „W porządku, rozumiem.”
Agent: „Przepraszam, ale przed udzieleniem odpowiedzi jestem zobowiązany do uzupełnienia peł nego ujawnienia zgodności. Czy chciałbyś, żebym powrócił z miejsca, w którym się zatrzymałem, czy zacząłem od nowa?
Użytkownik: „Wznów”.
Agent: „... dyrektor. Wcześniejsze wyniki nie gwarantują przyszłych wyników...” (Kontynuując dokładnie od słowa „główny”)
