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タスク

エージェントのどこが間違っているか、そして彼を再確認する方法

注文に結果チェックを組み込みます。 JSON のみを返します: {"goal":"取得する必要があるもの","verify_points":"ダブルチェックが必要な事実とその方法","require_sources":"証拠として必要なもの (リンク、引用、スクリーンショット)"、"freshness":"データが最新であり、古い保存コピー (キャッシュ) からのものではないことを確認する方法"}

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エージェントの結果を確認する
💡 理論の一部

エージェントはすべてを知っている神託者ではなく、時として 3 つの点で間違いを犯す実行者です。1 つは古いデータ (古いキャッシュ、保存されているページの古いコピー) を取得すること、同様のオプションを混同する (間違ったカード)、またはモデルがもっともらしいものでギャップを埋める傾向があるため、欠落した事実を「でっち上げる」ことです。幻覚の仕組み (モデルがもっともらしいが誤った事実を生成する場合): 何かがページにない場合、モデルは正直な「見つからない」の代わりに典型的な値を置き換えることができます。したがって、出典のない数字は信用しない、というルールになります。テクニック: 証拠の要求 - 「各価格について、直接リンクとページからの正確な見積もりを提供します。」エージェントは検証可能な事実を改ざんすることはほとんどできませんが、架空の事実はすぐに暴露されます。 2 番目の手法は、鮮度を制御することです。「データを受信した日付/時刻を示す」ことと、「保存されたコピーではなく現在のページを開く」ことです。インサイダー: 重要な事実 (価格、在庫状況、納期) を文字通りに、言い換えではなく引用で示すように依頼してください。言い直しは間違いが生まれる場所です。新人にありがちな間違いは、エージェントの自信に満ちた口調を真実だと勘違いすることです。モデルの信頼性は精度と同等ではありません。参照によってサポートされているものだけを信頼します。

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 JSON30%
  • 2goal、verify_points、require_sources、freshness のフィールドがあります30%
  • 3検証が組み込まれている: 事実、情報源、鮮度40%
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