构建AI代理时需要牢记的8件事 第1张

LangSmith是一款出色的工具，可以帮助记录交互并收集输出反馈。一个完善的反馈系统至关重要，其中的输出可用于改进代理的提示、工具甚至架构。这个迭代过程有助于随着时间的推移改进您的AI代理，并确保其始终满足用户需求。AI代理开发是一个持续的构建、测试和改进的循环。

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构建真正有效的人工智能代理不仅仅是将 (LLM 与一些工具绑定在一起。它需要精心规划并考量多种因素。通过仔细考虑以下八个方面：从清晰的目标定义和框架选择，到强大的内存和持续评估，您可以创建强大的智能自动化工具。请记住，构建复杂的自主人工智能系统是一个不断迭代的过程。这些原则将指导您成功构建既强大又可靠的人工智能代理。

Q1. 定义 AI 代理的目标时，最大的错误是什么？

A. 目标过于模糊或宽泛是很常见的。具体、可衡量的目标可以显著提高代理的性能，并更容易进行评估。

Q2. 构建 AI 代理是否总是需要一个复杂的框架？

A. 对于非常简单的单任务代理来说，不需要。但是，对于涉及多个步骤、工具或内存的代理，框架可以大大简化开发和持续维护。

Q3. LLM 的上下文窗口对 AI 代理有多重要？

A. 非常重要。更大的上下文窗口可以让代理处理和记住来自长对话或大型文档的更多信息。