Системные подсказки устаревают! Вот парадоксальный урок из создания реальных агентов: Написание гигантских системных подсказок не улучшает производительность агента; это часто ухудшает её. Например, вы добавляете правило о политиках возврата. Затем одно о тоне. Затем ещё одно о том, когда эскалировать. Вскоре у вас оказывается инструкция на 2000 слов. Но вот что мы узнали: LLM очень плохо справляются с этим. Недавние исследования также подтверждают то, что многие из нас испытывают. Существует "Проклятие инструкций". Чем больше правил вы добавляете в подсказку, тем хуже модель справляется с выполнением любого из них. Вот лучший подход: контекстуально условные рекомендации. Вместо одной гигантской подсказки разбейте свои инструкции на модульные части, которые загружаются в LLM только когда это актуально. ``` agent.create_guideline( condition="Клиент спрашивает о возвратах", action="Сначала проверьте статус заказа, чтобы увидеть, подходит ли он", tools=[check_order_status], ) ``` Каждая рекомендация состоит из двух частей: - Условие: Когда она загружается? - Действие: Что должен сделать агент? Волшебство происходит за кулисами. Когда поступает запрос, система оценивает, какие рекомендации актуальны для текущего состояния разговора. ...