Налаштування AI-агентів у Paperclip (призначення цілей, ролей, бюджетів)
Конфігурація агентів - найбільш трудомістка частина застосування Paperclip. Мета, роль, інструменти, бюджет та правила поведінки кожного агента безпосередньо визначають якість результатів усієї AI-команди.
Параметри конфігурації агента
Role & Goal (System Prompt): Детальний опис ролі, спеціалізації, зони відповідальності. Приклади правильної та неправильної поведінки. Tone of voice. Що робити за невизначеності.
Tools: Список інструментів, з якими працює агент. Research-агент: web_search, read_url, save_to_knowledge_base. Writer-агент: read_brief, generate_text, save_draft. Publisher-агент: format_content, publish_to_cms, notify_slack.
Budget:
-
max_tokens_per_task: обмеження LLM витрат -
max_wall_time: тайм виконання завдання -
max_tool_calls: обмеження числа actions -
max_cost_usd: грошовий ліміт
Escalation Rules: Умови передачі завдання вгору: перевищення бюджету, невизначеність, помилка інструменту, вимога підтвердження від людини.
Memory Configuration: Тип пам'яті агента: in-context (у межах завдання), persistent (векторне сховище для довгострокової пам'яті), shared (доступна іншим агентам тієї ж команди).
Ітерації конфігурації
Перші конфігурації ніколи не ідеальні. Потрібно 3-5 ітерацій на основі реальних тестових завдань. Ми аналізуємо trace виконання завдань, виявляємо, де агент прийняв неправильне рішення і коригуємо конфігурацію.