Kuusi periaatetta toimivien AI-agenttien rakentamiseen

AI-agenttien kehittäminen tuotantokäyttöön on haastavaa. Monet kehittäjät kokevat puuttuvansa tärkeää hiljaista tietoa aloittaessaan agenttikehitystä. Tämä artikkeli tarjoaa kuusi käytännön periaatetta, jotka auttavat rakentamaan luotettavia ja tehokkaita AI-agenttijärjestelmiä.

Nämä periaatteet perustuvat käytännön kokemuksiin tuotantokäytössä olevien agenttijärjestelmien rakentamisesta. Ne on suunnattu erityisesti käyttäjille, jotka ovat siirtymässä yksittäisistä LLM-työkaluista, kuten ChatGPT tai Copilot, monimutkaisempiin agenttiratkaisuihin.

Artikkelin sisällys

• Periaate 1: Panosta järjestelmäkehotteeseesi

• Periaate 2: Jaa konteksti selkeisiin funktionaalis …

  • Hyödyllinen periaate:

  • Kontekstin hallinta:

• Periaate 3: Suunnittele työkalut huolellisesti

  • Työkalujen suunnitteluperiaatteet:

• Periaate 4: Rakenna toimiva palautesilmukka

• Periaate 5: Hyödynnä LLM:ää virheanalyysissä

  • Meta-agenttinen silmukka:

• Periaate 6: Turhauttava käyttäytyminen paljastaa p …

• Yhteenveto

• Aloittajan muistilista

Periaate 1: Panosta järjestelmäkehotteeseesi

Kehotesuunnittelu (prompt engineering) saattaa vaikuttaa enemmän taiteelta kuin tieteeltä. Aiemmin monet agenttien rakentajat ovat kokeilleet erilaisia "temppuja" parantaakseen LLM:ien vastauksia:

Tyypillisiä temppuja, jotka eivät enää toimi:

• Rahalliset kannustimet: "Annan sinulle 100 dollaria jos vastaat oikein"

• Emotionaaliset vetoomukset: "Isoäitini on kuolemassa ja tarvitsee tämän tiedon"

• Uhkaukset: "Ole 100% tarkka tai muuten..."

• Roolileikki: "Olet maailman paras asiantuntija tässä aiheessa"

Nämä temput voivat toimia satunnaisesti, hyödyntäen mallin "paikallisia tehottomuuksia", mutta ne eivät ole luotettavia pitkällä aikavälillä.

LLM:t eivät oikeasti ymmärrä rahaa, tunteita tai uhkauksia – ne vain ennustavat todennäköisimpiä sanoja kontekstin perusteella. Jos koulutusaineistossa sattuisi tälläisiä painotuksia olemaan, ne voivat hetkellisesti toimia.

Modernit suuret kielimallit (LLM:t) on koulutettu ohittamaan nämä manipulaatioyritykset. Ne tarvitsevat selkeää ja yksityiskohtaista kontekstia – ei temppuja vaan selkeyttä ja ristiriidattomuutta. Mallit ovat hyviä ohjeiden seuraamisessa, ja ongelma on usein vain ohjeiden monitulkintaisuus.

Vertailu:

❌ Huono (temppu):
"Ole ERITTÄIN tarkka! Tämä on kriittistä! Saat 1000€ bonuksen!"

✅ Hyvä (selkeä ohje):
"Analysoi annettu koodi. Tunnista:
1. Syntaksivirheet
2. Suorituskykyongelmat
3. Tietoturva-aukot
Anna konkreettinen korjausehdotus jokaiseen ongelmaan."

Käytännön vinkkejä:

• Seuraa LLM-tarjoajien parhaita käytäntöjä (esim. Anthropic ja Google tarjoavat hyviä ohjeita kehotteiden ja kontekstin laadintaan)

• Tee ohjeista suoria ja yksityiskohtaisia. Painota konkretiaa.

• Vältä "fiksuja" temppuja – ne eivät toimi pitkällä aikavälillä

• Harkitse alkuperäisen järjestelmäkehotteen luomista Deep Research -tyyppisillä LLM:illä ja paranna sitä manuaalisesti. Muista, että voit edelleen iteroida sitä vaikka monta kertaa eteenpäin AI:n kanssa.

• Hyödynnä kehotteen välimuistia (prompt caching) pitämällä järjestelmäkehotteen staattiset osat vakioina ja muuttamattomina. Kaikki alustat eivät tosin tue tätä.

Esimerkki hyvästä järjestelmäkehotteesta:

Olet ohjelmistokehitysagentti, joka auttaa koodin refaktoroinnissa.
Tehtäväsi:
1. Analysoi annettu koodi
2. Tunnista parannuskohteet
3. Ehdota konkreettisia muutoksia

Rajoitukset:
- Älä muuta koodin toiminnallisuutta
- Säilytä alkuperäiset kommentit
- Noudata projektin koodaustyyliä

Periaate 2: Jaa konteksti selkeisiin funktionaalisiin osiin

Konteksti AI-agentin yhteydessä tarkoittaa kaikkea tietoa, jonka malli saa käyttöönsä tehtävää suorittaessaan. Tämä sisältää järjestelmäkehotteen, käyttäjän viestit, keskusteluhistorian, tiedostojen sisällöt ja muut taustatiedot. Konteksti on ikään kuin agentin "työmuisti" – kaikki mitä se voi ottaa huomioon vastausta muodostaessaan.

Kontekstin hallinta on kompromissien tekemistä. 

Ilman riittävää kontekstia mallit hallusinoivat tai eksyvät aiheesta. Liian suurella kontekstilla ne kärsivat huomion hajaantumisesta, korkeammista kustannuksista ja viiveestä.

Hyödyllinen periaate:

• Tarjoa aluksi vain välttämätön tieto mutta muista tarjota samalla tarvittava tieto

  Anna mahdollisuus hakea lisäkontekstia tarvittaessa työkalujen ja RAG-pohjaisten työnkulkujen avulla

• Esimerkki: Listaa projektin tiedostot kehoteessa ja tarjoa työkalu relevanttien tiedostojen lukemiseen. Tällöin sinun ei tarvitse täyttää konktekstia tällä datalla vaan agentti voi kutsua sitä mikäli se tarvitsee sitä.

• Käytä XML- tai Markdown -pohjaista merkintätapaa osoittaaksesi tekoälylle sisällön hierarkioita. Käytä vähintään # OTSIKKO -pohjaista rakennetta niin malli ymmärtää paremmin otsikkotasot ja niiden hierarkiat.

Kontekstin hallinta:

• Lokitiedostot voivat paisuttaa kontekstia nopeasti

• Käytä automaattista kontekstin tiivistämistä aina kun mahdollista

• Kapselointi on tärkeää: erota ongelmat ja haasteet, ja anna jokaiselle osalle vain välttämätön konteksti

Periaate 3: Suunnittele työkalut huolellisesti

AI-agentin ydinominaisuus on työkalujen käyttö (tool calling). LLM:n, työkalujen ja peruskontrollirakenteiden yhdistelmä muodostaa agentin.

Työkalujen suunnitteluperiaatteet:

• Työkalut ovat kuin API, mutta monimutkaisempia. Ne tarvitsevat selkeät kuvaukset mihin niitä käytetään ja millä tavalla.

• LLM:t käyttävät helposti väärin porsaanreikiä – vältä niitä. Seuraa myös logeista miten LLM on käyttänyt työkalua.

• Hyvät työkalut toimivat samalla tarkkuustasolla kuin itse kehote.

• Rajallinen määrä tiukasti tyypitettyjä parametreja

• Keskittyneitä ja hyvin testattuja

Käytännössä:

• Useimmilla ohjelmistokehitysagenteilla on alle 10 monitoimityökalua (esim. read_file, write_file, edit_file, execute)

• Jokaisella työkalulla 1-3 parametria

• Lisätyökalujen liittäminen kontekstin perusteella voi olla hyödyllistä

Esimerkki hyvin suunnitellusta työkalusta:

def read_file(file_path: str) -> str:
    """Lukee tiedoston sisällön.
    
    Args:
        file_path: Tiedoston polku projektin juuresta
        
    Returns:
        Tiedoston sisältö merkkijonona
        
    Raises:
        FileNotFoundError: Jos tiedostoa ei löydy
    """

Huomaa: Yksi selkeä funktio, yksi parametri, selkeä virheenkäsittely.

Periaate 4: Rakenna toimiva palautesilmukka

Tilaa AI-Sanomien Plus-jäsenyys niin näet loput sisällöstä