I Was Prompting AI Agents Wrong... Until I Learned This (Live Prompting Examples)

Summary

视频详细讲解了如何构建和调试AI代理，重点展示了如何通过逐步修改和测试系统提示来提高代理的功能性。视频涵盖了多个部分，包括为代理设置清晰的指令、使用工具（如Google日历和Gmail）创建事件、发送邮件，以及动态标签化邮件。通过解决实际问题和添加新的规则，代理能够更有效地执行任务。视频强调了在开发过程中测试和迭代的重要性，以确保代理能够准确理解并执行复杂的任务。

Takeaways

• 😀 提示结构对AI代理至关重要，需要合理划分不同部分，如规则、工具、描述、指令等，确保AI理解任务并遵循特定指示。
• 😀 反应性提示（reactive prompting）是解决AI行为问题的重要方法，调整系统提示来修正错误，例如处理不正确的日期或签名。
• 😀 测试和调整工具是开发AI代理的核心部分，例如，测试创建事件、发送邮件等工具，并根据实际表现进行反向调整。
• 😀 在测试过程中，AI可能会遇到一些错误，例如发送邮件时签名错误，通过调整提示来使其正确签名。
• 😀 工具的描述非常关键，明确的工具描述帮助AI理解何时以及如何使用特定工具，如如何添加标签或获取电子邮件。
• 😀 构建有效的AI代理是一个反复测试和调整的过程，不断调整提示和工具，直到AI能够按预期完成任务。
• 😀 在编写AI代理的提示时，应加入明确的最终备注部分，提醒AI一些重要的细节，如当前日期、限制条件等。
• 😀 使用反应性提示时，AI代理必须理解如何逐步调用工具，确保每一步都按顺序执行，避免出现错误。
• 😀 每次调整提示时，都应该观察AI代理的行为并记录具体变化，帮助理解问题的根本原因并改进后续工作。
• 😀 提示设计中的细节非常重要，加入简洁明确的描述有助于减少错误并优化AI工具的使用效率。

Q & A

什么是反应式提示（reactive prompting）？

反应式提示是一种通过调整系统提示来解决AI代理错误的方法。当代理在执行任务时遇到问题时，可以根据反馈进行修改，以确保其能够正确地完成任务。

如何通过反应式提示来修复错误？

通过添加或修改系统提示中的信息，可以引导代理修复错误。例如，当代理未能正确识别当前时间时，可以在提示中明确加入当前日期和时间，帮助代理正确执行任务。

为什么反应式提示在开发AI代理时如此重要？

因为开发AI代理是一个反复测试、修改的过程。每次错误或不准确的结果都需要通过调整系统提示来解决，确保代理能够在不同场景下正确执行任务。

在AI代理的构建中，‘工具’部分的作用是什么？

工具部分是指为AI代理配置的各类功能模块，比如日历事件创建、发送电子邮件或邮件标签管理等。通过为代理添加不同的工具，能够让它执行更多的任务，提升其能力。

当AI代理需要处理多个工具时，如何确保它能够正确地使用每个工具？

通过为每个工具设置明确的描述，并确保提示中有正确的工具使用顺序和规则。这样，代理可以理解何时使用哪个工具，以及如何正确地使用它们。

在视频中，AI代理遇到的错误是什么？

一个主要错误是AI代理在创建事件时，未能正确设置当前日期和时间，导致事件的时间被错误地设定为2023年10月12日。另一个错误是在发送邮件时，代理使用了错误的签名。

为什么需要为代理添加‘输出格式’部分？

输出格式部分帮助代理了解结果应该如何呈现。例如，当生成HTML格式的电子邮件时，代理需要知道如何使用标签、分隔符和图像等元素来组织内容。

‘最终备注’部分在提示中的作用是什么？

‘最终备注’部分包含了一些重要的提醒和杂项信息，例如当前日期、输出格式、应遵循的规则等。它可以帮助确保代理在执行任务时遵循这些关键的指导原则。

如何确保AI代理能够正确处理电子邮件标签？

需要使用正确的步骤和工具顺序。首先，代理需要通过‘获取邮件’工具获取邮件ID，然后使用‘获取标签’工具获取标签ID，最后才能使用‘添加标签’工具将标签应用到邮件上。

视频中提到的‘测试-构建-修改’过程在AI代理开发中的作用是什么？

‘测试-构建-修改’过程是开发AI代理的核心方法。每次修改后，都需要进行测试以确保代理能够按照预期工作。通过反复测试和调整提示，可以逐步完善代理的行为和响应。