Современные языковые модели (LLM) и интеллектуальные агенты неустанно развиваются, открывая перед нами новые возможности в автоматизации сложных процессов и создании продуктов искусственного интеллекта. Однако одна из наиболее распространённых проблем – это непослушание агента и неправильное выполнение команд при взаимодействии с набором инструментов. Несмотря на предоставление чётких и технически правильных описаний, агент часто не вызывает нужные функции в правильном порядке или игнорирует важные условия. Этот барьер мешает эффективному применению интеллектуальных систем в реальных сценариях, будь то генерация видео, анализ данных или онлайн-сервисы. Чтобы преодолеть эти трудности, требуется не просто заложить инструкции в запросы, а понять, как удержать внимание и заставить агента фокусироваться на ключевых моментах.
В этой статье мы подробно рассмотрим действенные тактики, которые помогут повысить послушание вашего агента и улучшить качество вызова инструментов, обеспечив при этом логичность и последовательность действий. Одной из эффективных стратегий является включение параметров, которые формально не используются функцией, но служат напоминаниями для модели. Такой приём заставляет LLM быть более осознанной по отношению к определённым условиям и намерениям пользователя. Например, при вызове функции генерации видео, можно добавить параметр, информирующий модель о том, что пользователь желает наложить новое видео поверх уже существующего. Несмотря на отсутствие прямого воздействия на логику работы функции, этот параметр напоминает агенту о необходимости вызвать последующую функцию наложения видео.
Такая дополнительная связь помогает модели не забывать о предполагаемой последовательности действий, снижая вероятность пропуска нужных этапов. Значительно улучшить контроль над поведением агента помогает возвращение инструментом ответа с явными сигналами остановки. Часто языковая модель продолжает выполнять последующие действия, не дожидаясь подтверждения результата или отклика пользователя, что может приводить к ошибкам и нежелательным вызовам. Важно явно указать, что после данного инструмента не должно следовать никаких дальнейших вызовов без одобрения пользователя. В ответ можно включить фразы, которые служат сигналом остановки: «Не делать дополнительных вызовов инструментов», «Вернуть этот результат пользователю для подтверждения» и подобные.
Такая прозрачность в коммуникации с агентом снижает его автономность в неблагоприятных сценариях и предотвращает преждевременные действия. Для упорядочивания процессов и соблюдения предписанной последовательности выполнения различных операций хорошо зарекомендовал себя приём кодирования шагов или этапов прямо в описаниях инструментов. При начале описания стоит добавить пометки с обязательностью или необязательностью шага и порядковым номером, например: «Обязательный шаг 3», «Дополнительный этап 2». Это помогает модели лучше осознать жесткую структуру процесса и не упускать важные части цепочки. Кроме того, такой подход улучшает прозрачность логики работы для разработчиков и последующих улучшений.
Вместо опоры на системные подсказки, которые могут игнорироваться языковыми моделями при включенном вызове инструментов, рекомендуется использовать специализированные функции для возвращения контекста или возможностей системы. Например, отдельный инструмент может возвращать актуальный перечень доступных функций и их описание. Таким образом, агенту не нужно держать глобальный контекст постоянно в памяти, что увеличивает стабильность работы и снижает вероятность игнорирования важных инструкций. Для жёсткого контроля порядка исполнения функций можно использовать зависимость параметров. К примеру, функция, отвечающая за компоновку творческого концепта, может требовать обязательного токена, возвращаемого функцией проверки требований.
Без этого токена агент не сможет корректно вызвать следующую функцию, так как параметр является обязательным. Такой структурированный подход делает невозможным продолжение работы без выполнения определённых предварительных условий и тем самым поддерживает логическую целостность работы агента. Ещё одно полезное решение – внедрение параметров, выполняющих роль проверок здравого смысла. Если агент пытается вызвать инструмент без необходимого подтверждения от пользователя или без готовности к следующему этапу, параметр-сигнал обязателен для остановки процесса. Вместо продолжения агент должен вернуть сообщение с просьбой вернуться и получить подтверждение.
Подобные ограничения сокращают количество неправильных вызовов и ошибки на ранних стадиях взаимодействия. Кроме того, полезно заставлять модель явно формулировать условия и промежуточные мысли в ответах, чтобы она внутренне «осознавала» смысл принимаемых решений. Например, при работе с изображениями можно попросить её вывести логическую переменную, указывающую на наличие определённого объекта, до создания зависимого от этого описания или сцены. Заставляя модель структурировать свои выводы, мы минимизируем вероятность ошибок в логике и улучшаем основу для следующих действий. Хотя нет универсального решения, гарантирующего стопроцентный успех в управлении поведением агентов, описанные методики существенно повышают качество работы с ними.
Они дают возможность направлять модель к нужным результатам, значительно снижая количество пропущенных, неверных или преждевременных вызовов функций. Со временем, по мере развития технологий, эти подходы могут эволюционировать, и мы увидим более совершенные способы обучения и управления агентами. Однако уже сегодня перечисленные тактики являются эффективным инструментом для оптимизации работы LLM-агентов и создания более надёжных и предсказуемых систем. В заключение, чтобы построить командного помощника, действительно слушающего вас и последовательно выполняющего свои задачи, необходимо не только формально передавать информацию, но и грамотно организовывать её в инструментах и параметрах. Внимание модели – ограниченный ресурс, и понимание механизмов его удержания и направленного использования приносит реальные плоды.
Подходите к созданию агентов с учётом этих принципов, и ваши интеллектуальные решения станут более эффективными, гибкими и устойчивыми к ошибкам при работе с инструментами и сложными сценариями. Такие знания и навыки позволяют приблизиться к идеалу — системе, которая понимает ваши намерения и действует в полном соответствии с ними, делая взаимодействие максимально естественным и полезным.
