Tôi đã học được rất nhiều về cách mà LLM hoạt động trong thực tế khi triển khai một tập hợp các quy tắc để tính toán một cái gì đó và sử dụng một tác nhân lập trình để thực hiện điều đó. Trường hợp sử dụng của tôi là xác định giá trị ước tính của một tên miền website. Đây là tác nhân (miễn phí) mà tôi đang làm việc: DomainValue .com CÁC BÀI HỌC RÚT RA HÔM NAY: * Bạn không thể chỉ để LLM đưa ra một đánh giá - ngay cả với những mô hình tiên tiến nhất thực hiện lý luận. Các đánh giá dao động quá nhiều với một phạm vi rộng trong các con số. * Tốt hơn là lấy chuyên môn về tên miền và cung cấp các quy tắc cấp cao hơn mà nó có thể sử dụng để thông báo cho phân tích của nó. * Bạn có thể giúp phát hiện các quy tắc hữu ích bằng cách "phỏng vấn" tác nhân lập trình và hỏi nó tại sao đánh giá lại thấp/cao như vậy. * Bạn phải cẩn thận khi thúc đẩy nó để giải quyết một vấn đề với một đánh giá cụ thể bị "sai". Đôi khi nó sẽ "quá khớp" (khi nó cập nhật lời nhắc để giải quyết cho ví dụ cụ thể đó thay vì tổng quát hóa). * Thật hữu ích để xác định các chiều mà nó nên xem xét. Nó không trực giác được điều đó. Ví dụ, liệu một tên miền có hoàn toàn bao gồm các từ tiếng Anh được nối lại với nhau hay không. Mỗi ký tự bổ sung làm giảm giá trị. Vì vậy, wordplay .com có giá trị cao hơn nhiều so với word-play .com hoặc wordplay2 .com. --- Một số bạn có thể đang tự hỏi tại sao tôi lại dành nhiều thời gian cho việc định giá tên miền. Câu trả lời: Không phải về trường hợp sử dụng này, mà là về việc sử dụng trường hợp này để phát triển hiểu biết của tôi về AI và cải thiện nền tảng AgentAI để xây dựng các tác nhân. Có giá trị và sức mạnh rất cao trong việc sử dụng sản phẩm/nền tảng của chính mình.