Triển khai Agent SDLC trên LLM Nội bộ: Kỹ thuật thay vì Prompt
OpenCode
Trong môi trường doanh nghiệp với chính sách bảo mật nghiêm ngặt, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bên ngoài bị cấm, và các mô hình nội bộ yếu hơn nhiều. Bài viết mô tả một cách tiếp cận sử dụng kỹ thuật cấu trúc—các khối mã xác định (deterministic code blocks), quy tắc tải lười (lazy-loaded rules) và các tác nhân con (subagents)—để hoàn thành đáng tin cậy các tác vụ thực tế.
Bài báo trình bày một phương pháp tiếp cận SDLC dựa trên agent được phát triển cho một dự án Android lớn sử dụng cổng LLM nội bộ (không được phép dùng các mô hình tiên tiến). Phương pháp này dựa trên kỹ thuật cấu trúc thay vì các prompt: các quy tắc được lưu trữ trong bảng và đọc mới khi cần, các agent được cách ly qua tệp tin, và các hành động nguy hiểm bị chặn bởi mã xác định. Hệ thống bao gồm các quy tắc tải chậm, subagent để cách ly ngữ cảnh và chuyên môn hóa vai trò, định tuyến văn bản từ hình ảnh qua mô hình thị giác, và hệ thống bảo vệ ba cấp (prompt, quyền hạn, plugin). Lệnh điều phối /ticket tuân theo quy trình phát triển dựa trên đặc tả kỹ thuật: phân loại, thiết lập không gian làm việc, trích xuất thiết kế, phân tích, câu hỏi khứ hồi, kế hoạch kiểm thử, triển khai, và kiểm tra nhanh. Mỗi agent có vai trò hẹp, và ngữ cảnh được quản lý cẩn thận để tránh lãng phí token. Một số sự cố từ nhật ký công việc minh họa cách các sửa chữa cấu trúc ngăn chặn sự tái diễn của lỗi.
Nguồn: Habr — хаб ИИ —
bản gốc
