10 проверенных лучших практик создания надежных агентов искусственного интеллекта в 2025 году

В UiPath мы уже некоторое время придерживаемся агентного мышления. Мы не просто создаем демоверсии; мы создаем агентов, которые поставляются, масштабируются и выживают в реальном корпоративном хаосе.

Если вы когда-либо внедряли большую языковую модель (LLM) в рабочую среду, вы знаете:ломаются не подсказки. Это все вокруг них. Обработка ошибок, управление контекстом, контракты инструментов, отслеживаемость. Вот почему мы создали UiPath Agent Builder в Studio именно так, как мы это сделали. Мы хотели предоставить вам контроль и возможность наблюдения, необходимые для того, чтобы агенты ИИ работали как настоящие программные компоненты.

Вот чему мы научились при создании, тестировании и внедрении средств автоматизации агентов в больших масштабах. Это лучшие практики создания агентов, которые помогут вам перейти от «это вроде как работает» к «эта штука работает в рабочей среде, не разбудив меня в 2 часа ночи».

1. Создавайте агенты, которые работают без сбоев (а не только быстро)

<ли>

Вдумчиво интегрируйте агенты в средства автоматизации:избегайте встраивания агентов в REFramework, если у вас нет очень сильного сценария использования. Агенты вводят переменные (например, эскалацию, обработку ошибок), которыми необходимо тщательно управлять. Вместо этого рекомендуется использовать UiPath Maestro™ для лучшей видимости и контроля.

<ли>

Избегайте механизмов повторных попыток для агентов:выходные данные агента не являются детерминированными, поэтому повторная попытка не гарантирует улучшения. Вместо этого фиксируйте и обрабатывайте ошибки внутри самого агента или инструмента.

<ли>

Начните с малого и целенаправленно:начните с агентов с одной ответственностью; каждый из них имеет одну четкую цель и узкую сферу применения. Широкие подсказки снижают точность; узкие области применения обеспечивают стабильную производительность.

<ли>

Модульная структура в несколько специализированных агентов:создавайте модульные системы, объединяя агентов и роботов для сложных рабочих процессов вместо одного «делающего все» агента. Это обеспечивает контролируемое масштабирование, упрощение отладки и гибкое повторное использование.

<ли>

Для детерминированных задач используйте инструменты:ограничивайте риск, вызывая проверенные средства автоматизации или API UiPath в качестве инструментов, а не позволяя агенту действовать напрямую, когда этого требует вариант использования. Это повышает предсказуемость и безопасность.

<ли>

Согласуйте цели агентов и измеримые результаты:определите четкие цели, показатели производительности и критерии успеха еще до начала проектирования. Агенты должны действовать в пределах измеримых границ.

2. Правильно настройте контекст

<ли>

Индексируйте корпоративный контекст:индексируйте структурированные источники, базы знаний (КБ) и документацию, на которую будет опираться ваш агент. Хорошее планирование и настройка контекста являются ключом к надежному выполнению. Убедитесь, что вы выбрали правильную стратегию поиска. Семантический поиск находит совпадения по смыслу в неструктурированном тексте, а структурированный поиск извлекает точные данные из определенных схем. DeepRAG сочетает в себе оба подхода для глубокого анализа больших, сложных или смешанных источников.

<ли>

Выберите правильную модель:UiPath Agent Builder в Studio не зависит от модели, поэтому используйте модель, которая лучше всего подходит для вашего случая использования. Например, GPT-5 обычно более надежен, чем GPT-4. Используйте для оценки другую модель, отличную от модели самого агента, чтобы избежать предвзятости.

<ли>

Сохраняйте ясность в определениях инструментов:используйте простые, описательные имена инструментов, состоящие из строчных букв и цифр, без пробелов и специальных символов. Имена должны точно совпадать с тем, что указано в приглашении.

3. Относитесь к каждой возможности как к инструменту

<ли>

Относитесь к каждой внешней возможности как к инструменту:инструменты должны иметь жесткие контракты ввода-вывода и четкие критерии успеха. По возможности повторно используйте средства автоматизации UiPath в качестве инструментов.

<ли>

Подсказки на основе схемы:сохраняйте подсказки инструментов краткими и структурированными. Проверяйте выходные формы и явно обрабатывайте нулевые или пустые результаты.

<ли>

Инструменты документирования и версий:сохраняйте четкую историю версий и оценок для каждого инструмента. Оценка ссылок выполняется для определенных версий.

<ли>

Создайте инструменты для повышения надежности агента для детерминированных задач:LLM не очень хороши в математике, сравнении дат и т. д. Чтобы избежать проблем с надежностью агента, создайте инструменты, выполняющие сложные операции.

4. Пишите подсказки, например спецификации продукта (не в прозе)

<ли>

Итеративное проектирование и тестирование:оперативное проектирование – это итеративный процесс, поэтому используйте UiPath Agent Builder для уточнения системных подсказок и инструкций по задачам, создавая правильные наборы оценок и тестируя их по мере создания.

<ли>

Начните с системного приглашения, которое определяет:

<ли>

Роль и личность

<ли>

Инструкции

<ли>

Цель и контекст

<ли>

Показатели успеха

<ли>

Ограждения и ограничения

<ли>

Используйте структурированные, многоэтапные рассуждения:используйте цепочку мыслей для сложных рабочих процессов. Явно определите декомпозицию задачи, методы рассуждения и форматы вывода.

<ли>

Будьте конкретны и как можно более подробны в отношении желаемого результата вашего агента:убедитесь, что вы определили правильную схему вывода ваших исходящих аргументов в UiPath Data Manager. Также полезно привести примеры.

<ли>

Опишите, что должно произойти, а не то, что не должно происходить:это разница между подсказкой вашему ИИ-агенту «НЕ запрашивать личную информацию» и «Не запрашивайте личную информацию, вместо этого направьте пользователя к…».

<ли>

Рассмотрим разные подсказки для выполнения одной и той же задачи:модели имеют разное неявное поведение. Например, тенденция вызывать ошибки в случае неопределенности, поэтому им нужны конкретные инструкции для каждой модели.

<ли>

Используйте наборы оценок для более точной настройки подсказок:экспериментируйте с моделями и подсказками с помощью инструментов оптимизации подсказок.

<ли>

Используйте язык Markdown:использование этого языка позволяет вам подчеркнуть определенные аспекты вашего приглашения. Пример:* *Критический:* *

<ли>

Избегайте ссылки на входные аргументы в приглашении по их значению:например, {{input}}, поскольку во время выполнения это значение будет заменено фактическим значением аргумента.

Хотите расширить свои быстрые навыки? В Академии UiPath вы можете пройти курсы «Как писать более эффективные подсказки» и «Инжиниринг агентных подсказок».

5. Оценка для реального мира

<ли>

Создайте надежные наборы данных для оценки:используйте не менее 30 случаев оценки для каждого агента. Имитируйте инструменты и эскалацию, которые могут блокировать запуски. Включите успешные случаи, крайние случаи и сценарии неудач.

<ли>

Оценивайте широту и глубину:охватывайте несколько измерений:точность результата, обоснование, отслеживаемость, адаптируемость и успешность использования инструментов.

<ли>

Сквозное тестирование:оценивайте агентов в контексте полной автоматизации, а не только изолированно. Тестируйте интеграцию, связь, режимы восстановления и сбоя.

<ли>

Используйте отслеживание:регулярно просматривайте журналы трассировки, чтобы проверить ход рассуждений агента, его решения и использование инструментов. Выявляйте ошибки, неэффективность и неожиданное поведение.

<ли>

Показатели и управление:отслеживайте показатели состояния здоровья и показатели регрессии, а также контролируйте публикацию при достижении пороговых значений.

6. Встроенная безопасность, управление и соответствие требованиям

<ли>

Запускайте агенты через UiPath Orchestrator или Maestro:развертывайте агенты как процессы, чтобы наследовать управление жизненным циклом, аудит и управление.

<ли>

Используйте уровень доверия AI:применяйте разрешения для каждой группы, редактирование личных данных, журналы аудита, регулирование и контроль использования.

<ли>

Поддерживайте участие человека в процессе:используйте эскалацию для проверки человеком решений, связанных с высоким риском. Эти взаимодействия информируют память агента, улучшая будущие запуски.

<ли>

Используйте ограждения:устанавливайте и соблюдайте правила приемлемого поведения и эскалации.

7. Специальная версия и выпуск ворот

<ли>

Версируйте все:поддерживайте четкий контроль версий для подсказок, инструментов, наборов данных и оценок.

<ли>

Выпуск готовой продукции:переводите агенты в рабочую среду только после прохождения оценок и завершения планов развертывания.

<ли>

Прикрепляйте оценки к тегам версий:обеспечьте прослеживаемость от проектирования до развертывания.

8. Разрабатывайте беседы, которые укрепляют доверие

<ли>

Установите четкие ожидания:сообщите, что агент может и не может делать. Обеспечьте прозрачные действия инструментов и четкие пути передачи вопросов человеку/роботу.

<ли>

Подтверждайте необратимые действия:используйте детерминированные подтверждения («Я создам X с полями Y — продолжить?»).

<ли>

Проектируйте с учетом прозрачности:показывайте контекст или фрагменты рассуждений там, где это необходимо, чтобы завоевать доверие.

9. Контролируйте затраты и производительность, не жертвуя качеством

<ли>

Оптимизируйте использование модели:выберите правильный размер модели (большие модели для сложных рассуждений, меньшие для классификации или маршрутизации).

<ли>

Ограничьте использование токенов:сохраняйте целенаправленность поиска, суммируйте длинные контексты и кэшируйте стабильные ответы.

<ли>

Пакетные и многоуровневые операции:группируйте вызовы с низким уровнем риска и передавайте их только при необходимости на модели с более высокими возможностями.

10. Постоянно совершенствуйтесь с помощью трассировок, памяти и отзывов пользователей

<ли>

Отслеживайте и изучайте:используйте возможности отслеживания и оценки в Agent Builder для итеративного повышения надежности. Используйте память агента, чтобы помочь ИИ-агенту учиться на эскалациях, разрешенных людьми.

<ли>

Цикл обратной связи с человеком:эскалация, обратная связь по оценке и журналы выполнения должны возвращаться в обновления дизайна, а также в память агента.

<ли>

Масштабируйте постепенно:расширяйте возможности агента только после того, как стабильность и производительность будут доказаны в меньшем масштабе.

Готовы создать своего первого производственного агента?

Начните работу с Agent Builder или посмотрите демо-версию.

Для разработчиков мы собрали все, что вам нужно знать о многочисленных способах создания и развертывания агентов, в одном удобном месте. Начните здесь .

Часто задаваемые вопросы:Agent Builder и AI-агенты

Что такое агент-строитель?

Конструктор агентов — это среда разработки, которая позволяет проектировать, настраивать и развертывать агенты ИИ, которые могут рассуждать, принимать решения и действовать (безопасно и надежно) в вашей корпоративной среде.

Зачем использовать UiPath Agent Builder вместо обычного инструмента агента LLM?

UiPath Agent Builder в Studio предназначен для производства, а не прототипов. Он сочетает в себе разработку на основе оценки и оценки готовности предприятия с полной интеграцией в существующие бизнес-системы. Вы можете воспользоваться полным набором инструментов, включая автоматизацию пользовательского интерфейса и интеллектуальную обработку документов (IDP), через простой и удобный интерфейс, а также легко масштабировать его на более широкой платформе UiPath для сквозной автоматизации.

Как оценить агенты ИИ перед началом производства?

Используйте наборы оценочных данных, журналы трассировки и показатели регрессии для проверки точности, успешности использования инструментов и безопасности. Функции оценки и отслеживания UiPath делают это простым и повторяемым.

Могут ли агенты совершенствоваться с течением времени?

Да. Память агентов и обратная связь по эскалации помогают агентам учиться на вмешательстве человека и безопасно развиваться с течением времени.