Агент

Узел Агент даёт вашей LLM автономное управление инструментами, позволяя ей итеративно решать, какие инструменты использовать и когда. Вместо того чтобы заранее планировать каждый шаг, Агент динамически рассуждает над задачами и вызывает инструменты по мере необходимости, чтобы выполнить сложные задачи.

​

Стратегии агента

Стратегии агента определяют, как ваш Агент думает и действует. Выберите подход, который лучше всего соответствует возможностям вашей модели и требованиям задачи.

​

Настройка

​

Выбор модели

Выберите LLM, которая поддерживает выбранную вами стратегию агента. Более мощные модели лучше справляются со сложными рассуждениями, но обходятся дороже за каждую итерацию. Убедитесь, что ваша модель поддерживает вызов функций, если вы используете эту стратегию.

​

Настройка инструментов

Настройте инструменты, к которым может обращаться ваш Агент. Каждому инструменту требуются: Авторизация — API-ключи и учётные данные для внешних сервисов, настроенные в вашем рабочем пространстве Описание — понятное объяснение того, что делает инструмент и когда его использовать (это направляет принятие решений Агентом) Параметры — обязательные и необязательные входные данные, которые принимает инструмент, с надлежащей валидацией

​

Инструкции и контекст

Определите роль, цели и контекст Агента с помощью инструкций на естественном языке. Используйте синтаксис Jinja2, чтобы ссылаться на переменные из вышестоящих узлов рабочего процесса. Запрос задаёт пользовательский ввод или задачу, над которой должен работать Агент. Это может быть динамическое содержимое из предыдущих узлов рабочего процесса.

​

Управление выполнением

Максимальное количество итераций задаёт предохранительный лимит, чтобы предотвратить бесконечные циклы. Настройте его в зависимости от сложности задачи: простым задачам нужно 3–5 итераций, тогда как сложное исследование может потребовать 10–15. Память управляет тем, сколько предыдущих сообщений запоминает Агент, используя TokenBufferMemory. Более широкие окна памяти дают больше контекста, но увеличивают затраты на токены. Это обеспечивает непрерывность диалога, когда пользователи могут ссылаться на предыдущие действия.

​

Автогенерация параметров инструмента

Параметры инструментов можно настроить как автогенерируемые или с ручным вводом. Автогенерируемые параметры (auto: false) автоматически заполняются Агентом, тогда как параметры с ручным вводом требуют явных значений, которые становятся частью постоянной конфигурации инструмента.

​

Выходные переменные

Узлы Агент предоставляют развёрнутый вывод, включая: Итоговый ответ — итоговый ответ Агента на запрос Результаты инструментов — результаты каждого вызова инструмента во время выполнения Трасса рассуждений — пошаговый процесс принятия решений (особенно подробный при стратегии ReAct), доступный в JSON-выводе Число итераций — число выполненных циклов рассуждения Статус успеха — успешно ли Агент выполнил задачу Журналы агента — структурированные события журнала с метаданными для отладки и мониторинга вызовов инструментов

​

Сценарии использования

Исследование и анализ — агенты могут автономно искать в нескольких источниках, синтезировать информацию и давать развёрнутые ответы. Диагностика и устранение неполадок — диагностические задачи, в которых Агенту нужно собирать информацию, проверять гипотезы и адаптировать свой подход на основе полученных данных. Многошаговая обработка данных — сложные рабочие процессы, где следующее действие зависит от промежуточных результатов. Динамическая интеграция с API — сценарии, где последовательность вызовов API зависит от ответов и условий, которые невозможно определить заранее.

​

Рекомендации

Понятные описания инструментов помогают Агенту понять, когда и как эффективно использовать каждый инструмент. Подходящие лимиты итераций предотвращают неконтролируемый рост затрат, оставляя при этом достаточную гибкость для сложных задач. Подробные инструкции дают контекст о роли, целях Агента, а также о любых ограничениях или предпочтениях. Управление памятью балансирует сохранение контекста и экономию токенов в зависимости от требований вашего сценария использования.