1. Anthropic ने AI एजेंट विकसित करने वालों के लिए महत्वपूर्ण गाइडलाइन प्रकाशित की है, जो उन्हें बताता है कि चालीस और उपयोगी एजेंट बनाने के लिए सिर्फ टिप्पणियों को चांस ही नहीं है।

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  3. इस "बाइबिल" में निम्नलिखित 7 मुख्य रणनीतियों का सारांश दिया गया है:

  4. एजेंट डिज़ाइन एक संगठित कार्य प्रवाह है: सफल एजेंट को बनाने के लिए उन्हें तर्क बनाने, काम करने, परिणाम देखने, पुनः प्रयास करने और सुधार करने के संगठित कार्य प्रवाह की आवश्यकता होती है।

  5. मेमरी एक आर्किटेक्चर है: संदर्भ प्रबंधन और पाठ्य वितरण करने का तरीका महत्वपूर्ण है। सारांश, संरचित फ़ाइलें और परियोजना समीक्षा जैसे तरीके का उपयोग करके खोज करना, पूर्ण फ़ाइल को प्रमाप में लाने से बेहतर होता है।

  6. योजना बनाना अत्यंत जरूरी है: कई चरणों वाली कार्यों के लिए, एजेंट को खुद से बिना निश्चित प्रक्रिया के प्रभावी रूप से काम करने की उम्मीद नहीं की जा सकती है। इसलिए, निष्पादन-जाँच, योजना-निष्पादन, जब खड़े हों तो उपकरणों का उपयोग या संरचित परिस्थिति में परावर्तन करने की प्रक्रिया को लागू करना आवश्यक है।

  7. वास्तविक दुनिया के लिए वास्तविक उपकरण आवश्यक हैं: वास्तविक काम करने वाले एजेंट को शेल पहुंच, गिट इंटीग्रेशन, API कॉल और उपकरण प्लगइन्स जैसे वास्तविक उपकरणों की जरूरत होती है, बस भाषा आउटपुट क्षमता के साथ नहीं। एजेंट को कार्यों को निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, बस बात करने के लिए नहीं।

  8. ReAct और CoT सिस्टम पैटर्न हैं: बस एजेंट को "गिरफ्तार करने के लिए एक-एक कदम सोचने" की बजाय, ऐसे प्रणाली का निर्माण करें जो इस प्रकार के संरचना को बाध्य करे, जैसे कि एक्शन से पहले विचार, कोड से पहले योजना और सबमिट से पहले फ़ीडबैक।

  9. स्वतंत्रता को नियंत्रित करें: स्वतंत्र एजेंट नुकसान पहुंच सकते हैं। इसलिए, स्पष्ट सीमा, सीमा और पीछे हटने का व्यवस्थित व्यवहार निर्धारित किया जाना चाहिए। नियंत्रित स्वतंत्रता अनिश्चित प्रयासों से बेहतर है।

  10. अनुक्रमण अधिकतम मूल्य का है: उत्कृष्ट एजेंट एक LLM का बेस्ट नहीं होता, बल्कि एक लॉजिक, मेमरी, उपकरण और फ़ीडबैक का समन्वय करने वाला होता है। बहुएजेंट सिस्टम में, प्रभावी अनुक्रमण अत्यंत महत्वपूर्ण है।

  11. यह गाइडलाइन उपयोगी और विश्वसनीय AI एजेंट बनाने के लिए सिर्फ टिप्पणी इंजीनियरिंग से जाहिरा तौर पर ऊपर जाने की आवश्यकता को जोड़ती है, जिसमें आर्किटेक्चर डिज़ाइन, मेमरी प्रबंधन, योजना शक्ति और वास्तविक दुनिया उपकरणों के साथ अनुसरण करना शामिल है। Anthropic की यह "बाइबिल" विकसित कर्ताओं को वास्तविक रूप से जटिल कार्यों को स्वतंत्र रूप से पूरा करने वाले AI एजेंट सिस्टम बनाने में मदद करने का उद्देश्य रखती है।