Az AI ügynökök építése elsőre könnyűnek tűnhet, különösen no-code eszközökkel és mesterséges intelligencia kódtámogatókkal. Ugyanakkor, ha komolyabb, robusztusabb rendszereket akarunk készíteni, a feladat jóval összetettebbé válik. Sokakban felmerül a kérdés: hogyan tekintsünk egy problémára, és milyen ügynököt, komponenseket hozzunk létre hozzá – a videó ezekre ad választ egy bevált gondolkodási modell bemutatásával.
Egy évek óta csiszolt mentális keretre – a „hét node-os tervrajzra” – épülő magyarázatot tár elénk. Minden AI-ügynök, bármennyire is bonyolultnak tűnik, felbontható hét fő építőelemre: ilyenek például a memórianode-ok, eszközök, kontroll- vagy visszaesési pontok. A videó kitér arra is, hogyan különbözik az ügynök-alapú megközelítés a hagyományos, lineáris automatizációtól: az ügynökök döntése ciklikusan ismétlődő folyamatokat, gráfokat hoznak létre, amelyekben előre nem kiszámítható ösvények alakulhatnak ki.
Interaktív példákon keresztül látható, hogyan célszerű lebontani egy bonyolult AI ügynök felépítését átlátható, kezelhető részekre. Külön kiemelésre kerül a hosszú- és rövidtávú memória, a guardrail-ek, eszközhasználat, a ‘human-in-the-loop’ (emberi visszacsatolás), valamint a hibakezelés jelentősége. Ezek használata lehetővé teszi, hogy egyre komplexebb ügynöki rendszereket építsünk anélkül, hogy elvesznénk a részletekben.
A videó foglalkozik a kereskedelmi adatgyűjtő és scraper eszközök integrációjával, bemutatva, hogyan kaphat valós idejű internet-hozzáférést egy AI ügynök, és ez milyen lehetőségeket nyithat meg. Szó esik továbbá az ügynökök validációjáról, valamint arról, hogy miként építhetjük be az emberi jóváhagyást vagy visszautasítást a folyamatokba.
Habár a végső lépések, megoldások tudatosan nem kerülnek kifejtésre, a videó sorra veszi, hogy a hét szerkezeti elem hogyan illeszkedik össze, és milyen gyakorlati kérdéseket érdemes feltenni magunknak ügynökfejlesztés során.
