Настройка AI-агентов в Paperclip (назначение целей, ролей, бюджетов)
Конфигурация агентов — наиболее трудоёмкая часть внедрения Paperclip. Цель, роль, инструменты, бюджет и правила поведения каждого агента напрямую определяют качество результатов всей AI-команды.
Параметры конфигурации агента
Role & Goal (System Prompt): Подробное описание роли, специализации, зоны ответственности. Примеры правильного и неправильного поведения. Tone of voice. Что делать при неопределённости.
Tools: Список инструментов с которыми работает агент. Research-агент: web_search, read_url, save_to_knowledge_base. Writer-агент: read_brief, generate_text, save_draft. Publisher-агент: format_content, publish_to_cms, notify_slack.
Budget:
-
max_tokens_per_task: ограничение LLM расходов -
max_wall_time: таймаут выполнения задачи -
max_tool_calls: ограничение числа actions -
max_cost_usd: денежный лимит
Escalation Rules: Условия передачи задачи наверх: превышение бюджета, неопределённость, ошибка инструмента, требование подтверждения от человека.
Memory Configuration: Тип памяти агента: in-context (в пределах задачи), persistent (векторное хранилище для долгосрочной памяти), shared (доступна другим агентам той же команды).
Итерации конфигурации
Первые конфигурации никогда не идеальны. Нужно 3–5 итераций на основе реальных тестовых задач. Мы анализируем trace выполнения задач, выявляем где агент принял неверное решение и корректируем конфигурацию.