As seguintes práticas recomendadas pode ajudar a criar apps robustos de agentes.
Nome do agente em linguagem natural
Use linguagem natural com significados claros para os nomes dos agentes. Por exemplo, "Cliente Agente da Central de Ajuda" é mais descritivo que "company_specialist", que ajuda Desempenho do LLM no tempo de execução.
Metas concisas
As metas precisam ser uma descrição concisa da finalidade do agente.
Fornecer instruções de qualidade
As instruções devem:
- refletir a abordagem passo a passo para resolver um problema do usuário final
- ser frases concisas de linguagem natural com instruções de alto nível
- ser simples e especificar os cenários de uso da ferramenta
Pelo menos um exemplo para cada agente
Você precisa ter pelo menos um exemplo para cada agente, mas é recomendável ter pelo menos quatro. Os exemplos devem incluir cenários de caminho ideal.
Sem exemplos suficientes, é provável que um agente resulte em um comportamento imprevisível. Se o agente não estiver respondendo ou se comportando da maneira esperada, a causa provavelmente é exemplos ausentes ou mal definidos. Melhore seus exemplos ou adicione novos.
Precisão de instruções e exemplos
Embora seja útil escrever instruções claras e descritivas, a qualidade e a quantidade dos seus exemplos são o que determinam a precisão do comportamento do agente. Em outras palavras, gaste mais tempo escrevendo exemplos completos do que instruções perfeitamente precisas.
Referências a ferramentas em exemplos
Se o agente foi projetado para fornecer respostas usando ferramentas, faça referência às ferramentas nos exemplos correspondentes a esse tipo de solicitação.
Campo operationId do esquema da ferramenta
Ao definir esquemas para suas ferramentas,
o valor operationId é importante.
As instruções do agente vão fazer referência a esse valor.
Veja a seguir recomendações de nomenclatura para esse campo:
- Somente letras, números e sublinhados.
- Precisa ser exclusivo entre todos os
operationIds descritos no esquema. - Precisa ser um nome significativo que reflita a capacidade fornecida.
Validação do esquema da ferramenta
Valide o esquema da ferramenta. Você pode usar o Editor do Swagger para verificar a sintaxe do esquema da openAPI 3.0.
Gerenciar resultados vazios de ferramentas
Quando o agente depende de uma ferramenta para informar a resposta, uma ferramenta vazia pode causar um comportamento imprevisível do agente. Às vezes, o LLM do agente alucinar informações em uma resposta em vez de um resultado de ferramenta. Para evitar isso, adicione instruções específicas para garantir que o LLM do agente não tente responder sozinho.
Alguns casos de uso exigem que as respostas do agente sejam bem fundamentadas nos resultados da ferramenta ou nos dados fornecidos e precisam mitigar as respostas com base apenas no conhecimento do LLM do agente.
Exemplos de instruções para reduzir o número de alucinações:
- "Você precisa usar a ferramenta para responder a todas as perguntas dos usuários"
- "Se você não receber nenhum dado da ferramenta, responda que não sabe responder à consulta do usuário"
- "Não invente uma resposta se você não receber nenhum dado da ferramenta"
Gerar um esquema com o Gemini
O Gemini pode gerar um esquema para você. Por exemplo, tente "can you create an example openAPI 3.0 schema for Google Calendar".
Agentes focados
Evite criar agentes muito grandes e complexos. Cada agente precisa realizar uma tarefa específica e clara. Se você tiver um agente complexo, considere dividi-lo em subagentes menores.
Evite loops e recursão
Não crie loops ou recursão ao vincular aplicativos de agente nas suas instruções.
Forneça informações de roteamento para exemplos
Quando um agente precisa encaminhar para outro, forneça essas informações nos exemplos. Confira um exemplo do campo Exemplo final com informações de saída da seção de exemplo Entrada e saída.
Por exemplo, a frase final desse campo pode ser "Redirecionar de volta ao agente padrão para outras consultas".
Usar funções JavaScript do Messenger de agentes de conversa (Dialogflow CX) para personalização
Ao usar o Messenger de agentes de conversação (Dialogflow CX), as seguintes funções são úteis para enviar informações de personalização do usuário da interface da Web para o agente: