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タスク

エージェントのコンテキストとメモリ

「顧客への手紙」というタスクについてエージェントのコンテキストを収集します。 JSON を返す {"agentBrief":"...","keyFacts":"...","outOfScope":"..."}: agentBrief - 短い定数の概要 (自分が誰なのか、誰のためのルール)、keyFacts - タスクに必要な事実、outOfScope - 無視すべきもの、触れてはいけないもの。

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エージェントのコンテキストを準備する
💡 理論の一部

エージェントは、このタスクで与えられた内容と、モデルに関する一般的な知識のみを知っています。あなたが思い出させない限り、彼は昨日の会話を覚えていませんし、あなたがアクセス権を与えるまで彼はあなたのファイルを見ることはありません。これはコンテキスト、つまりエージェントが現在作業している一連の事実と資料です。力学: 事実が重要であればあるほど、それを簡潔かつ明確に冒頭近くに置く必要があります。インサイダーテクニックは「エージェントブリーフ」で​​す。これは、各タスクの最初に挿入する、あなたの状況に関する一定の事実 (あなたが誰であるか、誰にとっての結果か、何が許可されていないのか、口調のルールは何か) を 5 ~ 7 行にまとめたものです。これが「メモリ」の代わりとなり、応答が安定します。 2 番目のテクニックは、タスクの範囲外にあるものを明確に説明することです。「過去の注文には触れない」、「下書きは無視する」です。境界線はエネルギーを節約し、不要なものを取り除きます。典型的な間違いは、エージェントが前回のコンテキストを「すでに覚えている」、またはエージェント自身がルールを推測するだろうと想定することです。彼は推測しないだろう。重要な事実と境界線を与えると、魔法を使わずに品質が向上します。

どのように評価されますか? 合格 70

  • 1周囲にテキストのない有効な JSON20%
  • 2必須フィールドはそこにあります25%
  • 3コンテキストは記憶に依存するのではなく、記憶に取って代わる55%
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