Hoe het aantal fouten van de Codex AI-agent in het SMM-systeem op Buildin.ai te verminderen: ervaring en oplossingen
OpenAI
Een gebruiker deelt zijn ervaring met het werken met de Codex AI-agent in het SMM-systeem op het Buildin.ai-platform: beschrijft typische fouten van de agent (ontbrekende database-eigenschappen, geen logboek bijhouden, inconsistente ontwerpstijl) en manieren om deze te verhelpen door regels in te stellen. Belangrijkste lessen: een enkele bron van waarheid, duidelijke succescriteria, resultaatverificatie en referenties zijn nodig.
De auteur gebruikt de AI-agent Codex als teamlid in zijn SMM-systeem, gebouwd op het platform Buildin.ai. De agent is via de ingebouwde MCP (Model Context Protocol) aangesloten en voert taken uit zoals het genereren van content, het aanmaken van tickets en het vullen van databases. In het begin traden er fouten op: de agent vulde niet alle verplichte eigenschappen van de database in, legde resultaten niet vast in het logboek, creëerde ontwerpen in willekeurige stijlen en merkte taken in kaarten niet op. Om fouten te verminderen formuleerde de auteurs systeemregels die de agent in zijn geheugen opsloeg, en voerde hij een master-database voor taken in. Als gevolg hiervan veranderde het werkalgoritme: taken worden aangemaakt in de master-database of de Codex-interface, de agent voert het werk uit, legt het vast in het logboek, controleert het nogmaals en draagt het over aan een menselijke controle. In de planning ligt het verifiëren van succesvolle producten voor een referentiebibliotheek en het aansluiten van andere agenten voor verschillende taken.
Bron: Habr — хаб ИИ —
origineel