[筆記] AI agents for beginners 第六課: How to build effective AI agents 課後心得
TL;DR
建立有效 AI 代理的 3 大關鍵:
1. 系統訊息框架（System Message Framework）：
以清楚可擴展的方式定義 AI 代理的角色、語氣與行為，並透過 LLM 生成具體系統訊息，讓提示設計變得更可控、更易迭代。
2. 人機協作架構（Human-in-the-Loop）：
在 AI 執行關鍵任務前加入人類批准或介入機制，讓代理更可靠，尤其適合多代理協作的應用情境。
3. 安全與隱私考量：
開發 AI Agent 時需評估潛在安全風險與用戶資料保護，雖影片中僅略提，但書面章節中有更完整內容。
簡而言之，透過系統化設計提示、納入人類監督與關注資料安全，才能打造真正可信賴又有效的 AI Agent。
核心主題：
本課程探討了建立有效且值得信賴的 AI Agent的關鍵方法，特別著重於以下三個方面：
- 系統訊息框架 (System Message Framework)
- 人機協作架構 (Human in the Loop Architecture)
- 安全性與隱私
主要觀點和重要事實：
系統訊息的重要性：「系統訊息是我們作為 AI Agent 創建者在處理 LLM 時可以產生最大影響和控制的地方之一。」它對於設定清晰的指令至關重要，以確保 AI Agent 執行我們期望的操作。
系統訊息框架的工作原理：這個框架的核心是使用一個基本的系統訊息作為輸入，然後由一個經過特別設定的 LLM（擁有用於生成系統訊息的模板）來生成一個更詳細和具體的系統訊息。這個生成的系統訊息會涵蓋代理的「職責、語氣、風格、互動指令以及任何額外說明。」
迭代式提示設計：「在開發 Agent 時，尤其是在處理更複雜的場景時，很少能在第一次、第二次甚至第三次就獲得完美的提示。」提示設計是一個迭代的過程，系統訊息框架允許通過修改生成模板來更有效地進行迭代，從而提高所有代理的效能。
系統訊息框架的優勢：
- 可擴展性 (Scalable) 和可重複性 (Repeatable)： 使生成提示的過程更有效率。
- 提高提示品質： 生成的系統訊息更清晰、更具體。
- 簡化迭代過程： 輕鬆調整模板，進而改進所有代理的提示。
人機協作的需求：「在處理任務的過程，您可能會建立需要人類批准或介入的 AI Agent。」「人機協作」通過在多代理協作中增加一個人類用戶來實現這一點。來源提到會在後續章節詳細介紹。
人機協作的觸發點：AI Agent可以被指示在接收到特定的用戶陳述（例如「批准」）時執行某些操作（例如終止代理運行時）。
範例程式碼分析：
影片中展示了一個程式碼範例，說明如何使用系統訊息框架。
- 首先定義了 Agent 的基本信息（角色、公司、職責），例如 role: travel agent, company: ktoso travel, responsibility: booking flights。
- 然後使用一個主要的系統訊息（例如 You're an expert at creating AI agent assistants）以及上述基本信息作為輸入，發送給 LLM 來生成一個更複雜的系統訊息。
- 生成的系統訊息包含更詳細的職責（例如：作為訂票助理、個性化和優化、機票可用性和價格、旅行要求和政策），甚至還有額外的注意事項（例如：專注於客戶滿意度、確保準確性以最大程度地減少預訂錯誤）。
這個範例展示了如何利用框架從一個簡單的定義生成一個詳細的代理系統提示，並且可以輕鬆修改和調整生成的內容。
安全性和隱私考量：
雖然影片沒有詳細展開，但來源強調開發 AI Agent 時需要考慮安全威脅和用戶隱私保護。更詳細的內容建議參考書面章節。
總結：
建立有效的 AI Agent 是一個複雜的過程，需要仔細設計其行為和互動方式。系統訊息框架提供了一種強大且靈活的方法來定義和迭代代理的指令，使其更具可控性和可靠性。同時，在許多應用場景中，納入人機協作架構是確保代理執行準確並符合預期行為的關鍵。安全性與隱私也是在整個開發過程中必須嚴肅對待的議題。
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