AI Agent学习系列(二):Agent角色指令设计

前言

本专栏为《AI Agent学习系列》。希望以学习笔记的形式和大家一起一步步由浅入深地学习和使用AI Agent。 

本篇目录

Agent角色指令的概念

角色指令的优化策略

Agent应用体验


Agent角色指令的概念

1、角色指令的定义

  • 决定AI智能体的行为
  • 决定AI智能体的输出效果
  • 匹配场景使用

2、角色指令的万能公式

角色设定万能公式 = 角色设定 + 使用场景 + 工具 + 限制 + 输出样式(附加:+例子)

  • 角色设定:设定您想让Agent扮演的角色,可以给出一些您期望它具备的能力。
  • 使用场景+工具:描述您的应用背景,并给出相应背景下使用的工具,让大模型可以在更为精确的场景下用匹配的工具行动。
  • 限制:明确当用户输入什么信息下生成什么样的结果,使得答案更为精准。
  • 输出样式:输出风格和格式要求,使大模型更为匹配您的需求。可以附带一些例子,使其理解更为透彻。





角色指令的优化策略

1、角色设定策略

给出角色设定请尽可能清晰简短,尽量直接表述角色名称,同样也可以附加一些你所期望的能力作为补充。



2、工具选择

  • 代码解释器:代码解释器支持应用运行代码,具备分析数据、url信息提炼、处理上传文件、数学运算等功能。
  • 文生图:大模型将结合文心一格生成对应图像。
  • 知识问答-百度搜索:大模型将结合百度搜索结果回答问题。
  • 知识问答-知识库检索:大模型将基于您上传的知识文档回答问题,可选择直接上传文件,或选择已有知识集合。知识集合相关内容可查看文档我的知识。



3、场景工具策略

  • 尽可能一一对应
  • 做出描述
  • 简洁、直接



4、限制

  • 尽可能一一对应
  • 描述越具体越好



5、输出样式策略

  • 清晰明了
  • 提出具体的要求
  • 例如:字数、回答样式等





6、给出示例

  • 主要用于需要有特定回复的时候
  • 请给出特定的问题和相应答复



Agent应用体验:

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### 数据仓库迁移至大数据平台的最佳实践与案例分析 #### 迁移背景与必要性 随着业务需求的增长和技术的进步,传统数据仓库逐渐显现出性能瓶颈和扩展性不足等问题。为了更好地支持企业数字化转型和发展,许多金融机构选择了将传统数据仓库迁移到更灵活、高效的大数据平台上[^1]。 #### 技术准备与人员能力 在实施迁移之前,银行或其他机构通常会通过构建大数据平台来验证团队的技术能力和基础设施的稳定性。这种准备工作不仅提升了技术人员对新架构的理解,也为后续的实际迁移奠定了坚实的基础。 #### 迁移策略的选择 针对不同场景下的具体需求,可以选择合适的迁移方式: - **全量迁移**:适合于小型项目或者初期试点阶段,在此过程中可以一次性完成所有历史数据的转移工作。这种方式简单直接但可能带来较长停机时间。 - **增量迁移**:对于大规模生产环境而言更为适用,它允许企业在不停止日常运营的前提下逐步实现转换目标。这种方法能够有效减少服务中断风险,并保持最新状态的信息同步更新[^3]。 - **混合迁移**:当面临复杂的多源异构数据库整合挑战时,则可考虑采用综合两种方法优点于一体的解决方案——即某些特定类型的记录采取整体搬运处理模式;而对于那些频繁变动且时效性强的内容则实行定期差额补录机制。 #### 实施过程中的关键考量因素 在整个操作流程当中还需要特别注意以下几个方面事项: - **数据质量保障措施** - 建立健全的数据清洗规则集以消除冗余错误项; - 制定严格校验程序确保前后端一致性匹配度达到预期水平之上。 - **安全性防护手段加强部署力度** - 对敏感字段加密传输保护个人隐私权益不受侵犯; - 设置访问权限控制列表防止非法入侵窃取商业秘密资产价值受损. - **性能优化调整方案设计规划** - 预估查询负载分布特征从而合理分配计算资源配给比例关系 ; - 结合实际应用场景特点定制专属索引创建指南提升检索效率效果显著 . ```python def migrate_data(source_db, target_db, strategy='incremental'): """ Migrate data from source database to target big data warehouse. Args: source_db (Database): The traditional relational database instance. target_db (BigDataWarehouse): The destination Hadoop-based system or similar platform. strategy (str): Migration approach such as 'full', 'incremental' etc., default is incremental migration. Returns: bool: True if successful otherwise False indicating failure occurred during process execution phase . """ try: if strategy == 'full': full_migration_logic(source_db, target_db) elif strategy == 'incremental': initial_snapshot_transfer(source_db,target_db ) establish_realtime_replication_pipeline() else : raise ValueError('Unsupported migration type specified.') return True except Exception as e: logging.error(f'DataMigrationFailed:{e}') return False ```
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