복잡한 비즈니스 로직, 도메인 주도 에이전트 설계로 풀어내기

Раскрытие сложной бизнес-логики посредством разработки агентов, управляемых предметной областью Я программирующий отец. Сегодня я делюсь своим опытом эффективного применения сложной бизнес-логики к агентам ИИ. При разработке агента ИИ, выполняющего специализированные задачи в конкретной области, мы столкнулись со структурными ограничениями агентов общего назначения. Поскольку агент не смог усвоить знания и правила, специфичные для предметной области, его производительность не оправдала ожиданий в сложных бизнес-сценариях. В этой статье описываются процесс и результаты применения принципов доменно-ориентированного проектирования (DDD) к разработке агентов для решения этой проблемы. Эта статья представляет собой компиляцию оригинального текста на корейском языке, а код и настройки могут быть воспроизведены как есть. Аудитория: разработчики и системные архитекторы, заинтересованные в проектировании и разработке агентов искусственного интеллекта, специализирующихся на сложных областях бизнеса. Сложность: Средний Столкнувшись с ограничениями универсальных агентов Когда я впервые разработал агента, я использовал относительно общий подход. Мне не составило труда ответить на множество вопросов и выполнить базовые задачи. Но когда агентам пришлось работать над сложными бизнес-задачами в специализированных областях, таких как финансы, здравоохранение и производство, они столкнулись с неожиданными препятствиями. Агент не понимал должным образом контекст конкретной предметной области, используя только предоставленную информацию, и ему было трудно делать необходимые выводы или решения в конкретных ситуациях. Это произошло потому, что структура агента, поведенческая логика и доступные инструменты не отражали в достаточной степени основные концепции, правила и процессы конкретной области. Например, даже такие, казалось бы, простые правила, как «автоматический заказ, когда уровень запасов ниже порогового значения», не могли быть должным образом обработаны, если агенты не чётко распознавали понятия предметной области «уровень запасов», «порог» и «автоматический заказ» и не знали, как связать их со связанными системами. В результате неоднократно возникала проблема более низкой точности работы и более высокой частоты ошибок. В конце концов мы поняли, что сложно удовлетворить сложные бизнес-требования с помощью универсального подхода. Почему знания предметной области должны быть глубоко отражены в агентах Ограничения, с которыми сталкиваются агенты общего назначения, в конечном итоге возникли из-за «недостатка знаний предметной области». Если агент работает, только вызывая API внешней системы, не имея глубокого понимания конкретной бизнес-области, я думал, что это будет похоже на человека без опыта в этой области, работающего только путем чтения руководства.