¡Los mensajes del sistema están quedando obsoletos! Aquí hay una lección contraintuitiva de la construcción de Agentes del mundo real: Escribir mensajes del sistema gigantescos no mejora el rendimiento de un Agente; a menudo lo empeora. Por ejemplo, agregas una regla sobre políticas de reembolso. Luego una sobre el tono. Luego otra sobre cuándo escalar. Antes de que te des cuenta, tienes un manual de instrucciones de 2,000 palabras. Pero aquí está lo que hemos aprendido: los LLM son extremadamente malos manejando esto. Investigaciones recientes también confirman lo que muchos de nosotros experimentamos. Hay una "Maldición de las Instrucciones". Cuantas más reglas agregas a un mensaje, peor es el rendimiento del modelo al seguir cualquiera de ellas. Aquí hay un mejor enfoque: pautas condicionales contextuales. En lugar de un mensaje gigante, divide tus instrucciones en piezas modulares que solo se cargan en el LLM cuando son relevantes. ``` agent.create_guideline( condition="El cliente pregunta sobre reembolsos", action="Verificar el estado del pedido primero para ver si es elegible", tools=[check_order_status], ) ``` Cada pauta tiene dos partes: - Condición: ¿Cuándo se carga? - Acción: ¿Qué debe hacer el agente? La magia sucede tras bambalinas. Cuando llega una consulta, el sistema evalúa qué pautas son relevantes para el estado actual de la conversación. ...