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.
Автор использует ИИ-агента Codex как члена команды в своей SMM-системе, построенной на платформе Buildin.ai. Агент подключен через встроенный MCP (протокол управления моделью) и выполняет задачи по генерации контента, созданию тикетов и заполнению баз данных. В начале работы возникали ошибки: агент не заполнял все обязательные свойства базы, не фиксировал результаты в журнале, создавал дизайн в произвольных стилях и не замечал задачи в карточках. Для уменьшения ошибок автор формулировал системные правила, которые агент записывал в свою память, и внедрил мастер-базу задач. В результате рабочий алгоритм изменился: задачи создаются в мастер-базе или интерфейсе Codex, агент выполняет работу, фиксирует в журнале, перепроверяет и передает на контроль человеку. В планах — верифицировать успешные продукты для библиотеки референсов и подключить других агентов для разных задач.
出典: Habr — хаб ИИ —
原文