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.
Yazar, Buildin.ai platformunda kurulu SMM sisteminde ekip üyesi olarak Codex AI aracısını kullanıyor. Aracı, yerleşik MCP (Model Context Protocol) üzerinden bağlanıyor ve içerik oluşturma, ticket (destek talebi) oluşturma ve veritabanlarını doldurma görevlerini yerine getiriyor. Çalışmanın başında hatalar ortaya çıktı: aracı veritabanının tüm zorunlu özelliklerini doldurmuyor, sonuçları günlüğe kaydetmiyor, gelişigüzel stillerde tasarım oluşturuyor ve kartlardaki görevleri fark etmiyordu. Hataları azaltmak için yazar, aracının kendi belleğine kaydettiği sistem kurallarını formüle etti ve bir ana görev veritabanı (master-base) oluşturdu. Sonuç olarak çalışma algoritması değişti: görevler ana veritabanında veya Codex arayüzünde oluşturuluyor, aracı işi yapıyor, günlüğe kaydediyor, tekrar kontrol ediyor ve insan kontrolüne aktarıyor. Gelecek planları arasında başarılı ürünleri referans kütüphanesi için doğrulamak ve farklı görevler için diğer aracıları bağlamak yer alıyor.
Kaynak: Habr — хаб ИИ —
orijinal