CrewAI - один из самых популярных инструментов для создания цепочек ИИ агентов на Python.
В этом инструменте сформулированы принципы и сущности, которые отлично можно перенести на промтинг сложных задач. Таких как обработка документов, транскрибаций переговоров, аналитики по таблицам, создания статей и так далее.
Вот две базовые сущности:
🐺 Agents - описание специалиста, который должен выполнить поставленную задачу. Это не просто фраза "представь, что ты копирайтер", а развернутое описание имеющихся навыков, личности, специализации и возможной предыстории специалиста. От деталей описания сильно зависит как именно будет выполняться задача.
🐺 Tasks - задача, которая ставить специалисту. Четкое структурированное описание. Указание конкретного результата и формата, в котором должен быть получен результат.
Нужно понимать, чем серьезнее подходите к написанию промта, тем лучше будете получать результат. И, конечно, такие промты нужно сохранять и переиспользовать.
Пример структуры промта на основе Agents и Tasks:
agents:
business_analyst: <- название агента
role: <- общее описание роли агента
goal: <- цель, которую выполняет агент
backstory: <- подробное описание агента, на чем специализируется, история. Подробно
primary_analysis_task: <- название задачи
description: <- описание задачи. "Что нужно сделать?"
expected_output: <- В каком конкретно виде нужно выдать результат выполнения задачи
agent: <- вставить название агента, указанное выше
К примеру я использую такую структуру для составления 7-8 страничных отчетов по диагностике бизнеса после первой встречи. Гарантированно получаю отчет в нужном формате, с нужными данными. Об этом подробнее расскажу позже.
Добра!🤟