#инсайтдня 😊: чем ещё отличается менеджмент агентов от пипл менеджмента (инсайт был сегодня лично для меня, Алексея Е., но думаю и вам полезно)
📍Кратко:
Сформулировав свою хотелку по непонятной задаче, потратьте НЕСКОЛЬКО промптов на исследование возможных источников информации под нее, а лишь затем требуйте от ИИ план выполнения.
(С виду это стандартное "обогащайте контекст перед решением задачи", и я как промпт-инженер давно применял это, но не думал что это нужно настолько глубоко...)
➖➖➖
⭐️ Кейс:
Делали сегодня с Клодом 1С-интеграцию. Конечно, Клод не обучали 1С, и меня тоже. Так что искали ответы на вопросы в интернете (постепенно двигаясь от полного непонимания к техническим деталям), а кое-что моими руками брали из базы 1С. И вроде бы быстро дошли почти до всех решений....
Но потом на ~10й мелочи Клоду пришла в голову светлая мысль забрать из 1С структуру всех данных. И о ужас: наши предыдущие решения наполовину оказались неверны — просто нет в нашей базе 1С того, что уверенно выдает интернет по нашей версии, а есть другое (чего я своими глазами в 1С не заметил).
🔌 Вместо этого надо было бы сначала заставить ИИ-агента докопаться до наилучшего источника данных. А иначе он находит ответы через поиск или через юзера, радуется, что их достаточно (по логике действительно достаточно!), и решения строятся на этом шатком основании.
🔌 С исполнителями-людьми такое правило было бы перебором:
1. Даже если человек найдет исчерпывающие доки, он не захочет/не сможет найти там все данные для стоящей задачи.
2. У человека все-таки есть врожденное недоверие к таким источникам информации как интернет или начальник. Так что и без всяких доков сотрудники (пусть и не все 😞), увидят, что основание шаткое. А если у них есть опыт в этой теме, то еще и узнают, где ещё это посмотреть/перепроверить начальника.
➖➖➖
В общем, начиная большую задачу с ИИ-агентом, нужно сильнее вкладываться не в "что делать?", а в "где найти наилучший источник правды?" — причем это бывает большой-большой файл, в котором исполнитель-человек не разобрался бы. Найдя его, ИИ даст вам на аппрув правильные предложения и про "что делать", и про "как делать"...
Чем-то мне это напоминает технику 5 почему, только здесь вместо "почему?" — вопрос "как это лучше выяснить?"
Рекомендую задавать агентам этот вопрос почаще — вплоть до 5 раз 😀
🔹Особенно если вы не спец в нужной области (как я в 1С).
🔹И конечно, это не только софта касается. Например, для агента не проблема собрать десяток исследований рынка за последний год, и накопать из них инсайтов для текущей задачи. Это будет лучше, чем если решения будут приниматься по топу гугловыдачи по конкретным запросам...
📍Кратко:
Сформулировав свою хотелку по непонятной задаче, потратьте НЕСКОЛЬКО промптов на исследование возможных источников информации под нее, а лишь затем требуйте от ИИ план выполнения.
(С виду это стандартное "обогащайте контекст перед решением задачи", и я как промпт-инженер давно применял это, но не думал что это нужно настолько глубоко...)
➖➖➖
⭐️ Кейс:
Делали сегодня с Клодом 1С-интеграцию. Конечно, Клод не обучали 1С, и меня тоже. Так что искали ответы на вопросы в интернете (постепенно двигаясь от полного непонимания к техническим деталям), а кое-что моими руками брали из базы 1С. И вроде бы быстро дошли почти до всех решений....
Но потом на ~10й мелочи Клоду пришла в голову светлая мысль забрать из 1С структуру всех данных. И о ужас: наши предыдущие решения наполовину оказались неверны — просто нет в нашей базе 1С того, что уверенно выдает интернет по нашей версии, а есть другое (чего я своими глазами в 1С не заметил).
🔌 Вместо этого надо было бы сначала заставить ИИ-агента докопаться до наилучшего источника данных. А иначе он находит ответы через поиск или через юзера, радуется, что их достаточно (по логике действительно достаточно!), и решения строятся на этом шатком основании.
🔌 С исполнителями-людьми такое правило было бы перебором:
1. Даже если человек найдет исчерпывающие доки, он не захочет/не сможет найти там все данные для стоящей задачи.
2. У человека все-таки есть врожденное недоверие к таким источникам информации как интернет или начальник. Так что и без всяких доков сотрудники (пусть и не все 😞), увидят, что основание шаткое. А если у них есть опыт в этой теме, то еще и узнают, где ещё это посмотреть/перепроверить начальника.
➖➖➖
В общем, начиная большую задачу с ИИ-агентом, нужно сильнее вкладываться не в "что делать?", а в "где найти наилучший источник правды?" — причем это бывает большой-большой файл, в котором исполнитель-человек не разобрался бы. Найдя его, ИИ даст вам на аппрув правильные предложения и про "что делать", и про "как делать"...
Чем-то мне это напоминает технику 5 почему, только здесь вместо "почему?" — вопрос "как это лучше выяснить?"
Рекомендую задавать агентам этот вопрос почаще — вплоть до 5 раз 😀
🔹Особенно если вы не спец в нужной области (как я в 1С).
🔹И конечно, это не только софта касается. Например, для агента не проблема собрать десяток исследований рынка за последний год, и накопать из них инсайтов для текущей задачи. Это будет лучше, чем если решения будут приниматься по топу гугловыдачи по конкретным запросам...