Создаем своего первого агента 👍
Для начала потребуется ответить на главный вопрос: Для чего тебе нужен агент?
Ответь на 4 вопроса:
👍Что должен выдавать агент на выходе?
Пример: ресерч по проекту
👍Какая информация ему нужна? (только сообщение или файлы, таблица);
👍Какие действия он может выполнять? (поиск информации, анализ итд);
👍Какие правила должен соблюдать? (тон, формат ответа, запреты).
Если идея расплывчатая, то подумай над ней с Claude или ChatGPT
Выбери платформу (начни с одной):
👍Claude: удобнее всего для новичков, особенно если нужен доступ к файлам;
👍OpenAI: привычный инструмент, который уже все знают.
Собери первого агента (самого простого):
Используй формулу:
Пример агента (Research):
Другие варианты: Personal knowledge agent (ответы по твоим заметкам), Operator agent (работа с файлами и командами).
Добавляй инструменты (только если требуются):
Правило: добавляй инструменты только если действительно нужно.
Если все таки нужен, то опиши название, когда использовать, какой формат работы.
Пример:
Укажи тип памяти агента (по необходимости):
👍Короткая память (история чата): уже есть по умолчанию.
👍Долгая память (твои документы): добавляй только если агент должен работать с твоими PDF/заметками.
В большинстве случаев начинай без сложного RAG (по стандарту).
Как довести до ума?
👍Сгенерируй 10 запросов с помощью LLM;
👍Запускай агент по этим запросам;
👍Если не работает, то исправляй ошибки по очереди.
Обязательно начинай с простых задач, и только потом переходи к сложным (когда появится опыт и понимание работы).
Тыкаем 👍 и дальше раскрываем эту тему.
Whitelist | Chat | Notion | X | Links
Для начала потребуется ответить на главный вопрос: Для чего тебе нужен агент?
Ответь на 4 вопроса:
👍Что должен выдавать агент на выходе?
Пример: ресерч по проекту
👍Какая информация ему нужна? (только сообщение или файлы, таблица);
👍Какие действия он может выполнять? (поиск информации, анализ итд);
👍Какие правила должен соблюдать? (тон, формат ответа, запреты).
Если идея расплывчатая, то подумай над ней с Claude или ChatGPT
Выбери платформу (начни с одной):
👍Claude: удобнее всего для новичков, особенно если нужен доступ к файлам;
👍OpenAI: привычный инструмент, который уже все знают.
Собери первого агента (самого простого):
Используй формулу:
Агент = роль + цель + инструменты + правила + формат ответа
Пример агента (Research):
• Роль: твой личный ресерчер и аналитик;
• Цель: проводить быстрое и точное исследование любой темы по запросу пользователя;
• Инструменты: Web search (для актуальной информации), чтение файлов/PDF;
• Правила: использовать только проверенные факты, указывать источники, отличать актуальную информацию от устаревшей, при неуверенности, говорить об этом. Выводы излагать кратко и по делу, избегать воды и спекуляций. Если нужно, задавать 1–2 уточняющих вопроса;
• Ответ: Краткое summary (3–5 ключевых фактов) + Подробный разбор (по пунктам) + Выводы и рекомендации + Список основных источников.
Другие варианты: Personal knowledge agent (ответы по твоим заметкам), Operator agent (работа с файлами и командами).
Добавляй инструменты (только если требуются):
Правило: добавляй инструменты только если действительно нужно.
Если все таки нужен, то опиши название, когда использовать, какой формат работы.
Пример:
Используй инструмент калькулятор (можно указать определенный) всегда, когда требуется точный расчёт.
Укажи тип памяти агента (по необходимости):
👍Короткая память (история чата): уже есть по умолчанию.
👍Долгая память (твои документы): добавляй только если агент должен работать с твоими PDF/заметками.
В большинстве случаев начинай без сложного RAG (по стандарту).
Как довести до ума?
👍Сгенерируй 10 запросов с помощью LLM;
👍Запускай агент по этим запросам;
👍Если не работает, то исправляй ошибки по очереди.
Обязательно начинай с простых задач, и только потом переходи к сложным (когда появится опыт и понимание работы).
Тыкаем 👍 и дальше раскрываем эту тему.
Whitelist | Chat | Notion | X | Links