How to Reduce the Number of Errors of the Codex AI Agent in the SMM System on Buildin.ai: Experience and Solutions
OpenAI
A user shares experience working with the Codex AI agent in the SMM system on the Buildin.ai platform: describes typical agent errors (missing database properties, not keeping a log, inconsistent design style) and ways to fix them by setting rules. Key takeaways: need a single source of truth, clear success criteria, result verification, and references.
लेखक अपनी Buildin.ai प्लेटफ़ॉर्म पर निर्मित SMM प्रणाली में Codex AI एजेंट का उपयोग एक टीम सदस्य के रूप में कर रहा है। एजेंट बिल्ट-इन MCP के माध्यम से जुड़ा है और कंटेंट जनरेशन, टिकट निर्माण और डेटाबेस भरने के कार्य करता है। शुरुआत में कई त्रुटियाँ हुईं: एजेंट डेटाबेस के सभी अनिवार्य गुणों को नहीं भरता था, लॉग में परिणाम रिकॉर्ड नहीं करता था, मनमानी शैलियों में डिज़ाइन बनाता था और कार्ड्स में कार्यों पर ध्यान नहीं देता था। त्रुटियों को कम करने के लिए लेखक ने सिस्टम नियम बनाए, जिन्हें एजेंट अपनी मेमोरी में संग्रहीत करता था, और एक मास्टर टास्क बेस भी शामिल किया। परिणामस्वरूप कार्य एल्गोरिदम बदल गया: कार्य मास्टर बेस या Codex इंटरफ़ेस में बनाए जाते हैं, एजेंट कार्य करता है, लॉग में रिकॉर्ड करता है, पुनः जाँचता है और मानव नियंत्रण के लिए भेजता है। भविष्य की योजनाओं में सफल उत्पादों को रेफरेंस लाइब्रेरी के लिए सत्यापित करना और विभिन्न कार्यों के लिए अन्य एजेंटों को जोड़ना शामिल है।
स्रोत: Habr — хаб ИИ —
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