요약
목표는 API 플러그 인 작업을 사용하여 선언적 에이전트를 확장하는 것이 시나리오에 적합한지 여부를 평가하는 데 도움이 되는 것이었습니다. 결정을 안내하는 몇 가지 기준을 개발했습니다.
- 에이전트는 기본 모델 외부의 데이터에 액세스해야 합니다.
- 외부 데이터는 API를 통해 노출됩니다.
- API는 지원되는 인증 메커니즘을 구현하고 있습니다.
- 에이전트는 실시간으로 데이터를 읽어야 합니다.
- 에이전트는 데이터를 수정해야 합니다.
- 에이전트가 액세스해야 하는 외부 데이터는 구조화되어 있습니다.
외부 시스템에 저장된 수리에 대한 정보를 쿼리하기 위해 AI 기반 도우미 필요한 자동차 수리점의 가상 시나리오에 이러한 기준을 적용했습니다. API 플러그 인을 사용하여 선언적 에이전트를 확장하면 모든 요구 사항을 충족하고 향후 요구 사항을 충족할 여지가 있습니다.
조건을 사용하면 API 플러그 인과 함께 선언적 에이전트를 사용하는 것이 시나리오에 적합한지 여부를 평가하는 데 도움이 됩니다. 조건을 통해 에이전트가 액세스해야 하는 정보의 종류, 정보가 노출되는 방법 및 에이전트가 상호 작용하는 방법을 평가할 수 있습니다. 이러한 조건을 사용하면 시나리오에 적합한 방법을 선택할 수 있는 충분한 정보를 얻을 수 있습니다.