Milyen lépésekből áll a megbízható, ismételhető AI ügynökfejlesztés? A videó egy újfajta, úgynevezett „context engineering” módszert mutat be, amelynek célja, hogy hatékonyabbá és robusztusabbá tegye a nagy nyelvi modellekkel való fejlesztést. A hangsúly a fejlesztés előtti alapos tervezésen van: mik azok a részletek és kontextusinformációk, amelyek nélkül az AI alapú programok könnyen hibázhatnak, vagy nem teljesítenek elvárható módon?
Kiemelten tárgyalja, miért nem elég egyszerűen megmondani egy AI-asszisztensnek, hogy mit szeretnénk – helyette teljes kontextust és struktúrát kell neki adni. Itt kerül előtérbe a PRP keretrendszer, különösen a Pyandantic AI nevű platformhoz specializált változata. Ennek segítségével a nézők megtanulhatják, hogyan biztosíthatnak átlátható és ismételten alkalmazható kiindulópontot az ügynöképítéshez.
A bemutatott folyamat része különféle sablonok, példák, dokumentációk és legjobb gyakorlatok összegyűjtése. Ezek alapján a fejlesztő egyszerűen, akár percek alatt is összerakhat egy olyan AI ügynököt, amely – például – webes kutatást végez és leveleket szerkeszt. Mindez lehetőséget ad arra, hogy egyedi igényekre hangolt ügynököket hozzunk létre, miközben minimalizáljuk a gyakori AI-hibákat, mint például a „hallucinációk” vagy a rossz prompt-értelmezés.
A szerző végigvezet valamennyi lépésen, megmutatva, hogyan lehet a PRP stratégiát alkalmazni új és komplex ügynökprojektek, például kutatást és email-menedzsmentet kombináló rendszerek esetén. A tanácsok nemcsak technikaiak: szóba kerül a validálás, a folyamatos iteráció és a fejlesztési folyamat kontrollja is.
