Jakiś czas temu przygotowałem wpis o tym, jak buduję prompty i jak AI weszło do mojej codziennej pracy.
Dzisiaj temat będzie podobny, ale podejdziemy do niego z trochę innej strony. Nie będę powielać tego samego. Skupię się na tym, jak określić personę i sposób pracy agenta.
Samo napisanie:
Jesteś ekspertem w swojej dziedzinie.
niewiele zmienia. Brzmi profesjonalnie, ale nadal nie mówi agentowi, co konkretnie ma robić.
Persona to nie tylko rola
Budując agenta, musisz skupić się na dwóch, trzech, czterech albo n rzeczach. Ich liczba zależy od tego, do czego agent będzie wykorzystywany.
Najczęściej powinien wiedzieć:
- jaki jest jego cel,
- w jaki sposób ma pracować,
- skąd ma pobierać informacje,
- według jakich zasad ma podejmować decyzje.
Przejdźmy przez kilka praktycznych przykładów.
Agent pomagający w nauce
Jeżeli agent ma pomagać Ci w nauce, musi wiedzieć przede wszystkim dwóch rzeczy:
- Czego chcesz się nauczyć?
- Jak chcesz się tego nauczyć?
Każdy uczy się inaczej. Jedna osoba będzie chciała analizować gotowy kod linijka po linijce. Ktoś inny woli najpierw poznać teorię, a dopiero później przejść do przykładów.
Jeszcze inna osoba najlepiej przyswaja wiedzę przez zadania: trochę teorii, trochę praktyki i szybka weryfikacja rozwiązania.
Samo napisanie agentowi, że ma być nauczycielem Elasticsearcha, PHP albo architektury aplikacji to za mało. Musisz jeszcze określić, jakim nauczycielem ma być.
Inaczej możesz dostać akademicki wykład na trzy ekrany, mimo że chciałeś po prostu zobaczyć jedno praktyczne zapytanie.
Agent analizujący budżet
Jeżeli agent ma analizować dane budżetowe, sama persona analityka finansowego również nie wystarczy.
Agent musi wiedzieć:
- skąd ma pobierać dane,
- co oznaczają poszczególne pola,
- które wartości są dla Ciebie istotne,
- jakiego wyniku oczekujesz.
Bez tego może poprawnie policzyć dane, ale wyciągnąć z nich kompletnie nieprzydatne wnioski.
Warto więc opisać nie tylko źródło danych, ale również ich znaczenie. Kolumna nazwana cost może przecież oznaczać planowany koszt, faktyczny wydatek albo koszt po odliczeniu podatku.
Agent tego nie wie. Może się jedynie domyślić, a modele LLM potrafią domyślać się z imponującą pewnością siebie. Czasem nawet większą niż człowiek na spotkaniu, który pierwszy raz widzi Excela 🤣
Agent priorytetyzujący wiadomości
Podobnie wygląda sytuacja z agentem, którego zadaniem jest priorytetyzacja maili.
Musisz określić zasady.
Czy wiadomości od klienta zawsze mają wysoki priorytet? Czy newsletter może zostać całkowicie pominięty? Co z fakturami, alertami z monitoringu albo wiadomościami od zespołu?
Dla jednej osoby pilny będzie mail od klienta. Dla innej ważniejszy może być alert informujący, że produkcja właśnie zamieniła się w ognisko.
Bez zasad agent stworzy własną definicję priorytetu. Niekoniecznie taką, jakiej oczekujesz.
Agent, persona, instrukcje — różne nazwy, podobny mechanizm
W kontekście AI często piszemy o agentach, ale pod tym określeniem możemy mieć na myśli różne rozwiązania.
Agent może działać:
- w Codex, Copilot, ClaudeCode […]
- w projekcie w ChatGPT,
- w automatyzacji zbudowanej w n8n,
- we własnej aplikacji korzystającej z API.
Technicznie nie są to identyczne rozwiązania. Mechanizm pracy jest jednak podobny.
Model otrzymuje cel, kontekst, zasady działania, dostępne dane oraz narzędzia. Na tej podstawie ma wykonać konkretne zadanie.
Dlatego niezależnie od platformy warto odpowiedzieć sobie na cztery pytania:
- Co agent ma osiągnąć?
- Jak powinien pracować?
- Z jakich danych może korzystać?
- Po czym poznam, że wykonał zadanie poprawnie?
Jeżeli nie odpowiesz na te pytania, agent zacznie improwizować.
A improwizacja LLM jest trochę jak kod pisany w piątek o 16:55. Czasem działa, ale lepiej nie budować na tym całego procesu.
Na koniec
Dobra persona nie polega na przypisaniu agentowi imponującego stanowiska.
Nie potrzebujesz „światowej klasy eksperta z trzydziestoletnim doświadczeniem”. Potrzebujesz jasnej informacji, co agent ma robić i według jakich zasad.
Im lepiej opiszesz sposób jego pracy, tym mniej miejsca pozostawisz na zgadywanie.
I właśnie o to tutaj chodzi.