Компания OpenAI без лишнего шума опубликовала практическое руководство для разработчиков, желающих создавать ИИ-агентов. 32-страничный документ под названием «Практическое руководство по созданию агентов» излагает методичный подход к созданию систем, способных самостоятельно выполнять задачи с минимальным вмешательством человека.

По мере того как большие языковые модели становятся все более искусными в рассуждениях, мультимодальном понимании и использовании инструментов, ИИ-агенты становятся важнейшим интерфейсом, через который мы получаем доступ к этой технологии. В этом руководстве собраны уроки, извлеченные из реальных внедрений ИИ-агентов, и представлены лучшие практические методы.

Агенты — это системы, которые самостоятельно выполняют задачи от вашего имени.

В руководстве агенты описываются как системы, которые используют языковые модели для управления выполнением рабочего процесса, получают доступ к инструментам для сбора контекста и выполнения действий, а также работают в рамках определенных защитных линий.

Не каждый рабочий процесс требует применения ИИ-агента. Руководство предлагает сосредоточиться на тех случаях, когда традиционная автоматизация не работает: сложные сценарии принятия решений, например, утверждение возврата средств, системы с громоздкими наборами правил, например, проверка безопасности поставщиков, или процессы, сильно зависящие от неструктурированных данных, например, обработка страховых претензий.

В разделе «Техническая архитектура» разработка агентов разбита на три основных компонента:

— Выбор правильных языковых моделей для обеспечения баланса между точностью, задержкой и стоимостью;

— Определение многократно используемых, хорошо проработанных инструментов для получения данных и выполнения действий; 

— Составление четких инструкций, которые разбивают задачи на дискретные шаги и предвидят нежелательные события.

OpenAI рекомендует начинать с самых мощных моделей, чтобы установить базовые показатели производительности, а затем переходить к более экономичным вариантам для решения конкретных задач.

Командам рекомендуется начинать с одноагентных систем, в которых агент выполняет циклы вызовов инструментов до тех пор, пока не будут выполнены условия выхода, и переходить к многоагентным конструкциям только тогда, когда этого требует сложность. В руководстве подробно описаны как менеджерские паттерны, в которых центральный оркестровщик делегирует полномочия специализированным агентам, так и децентрализованные паттерны, в которых агенты передают управление непосредственно другим агентам по мере необходимости.

Разработчикам, изучающим ИИ-агентов, руководство предлагает практический подход, основанный на коде. OpenAI приводит конкретные примеры реализации с помощью своего SDK Agents, демонстрируя, как создавать одноагентные и многоагентные системы с относительно небольшим количеством строк кода.