JwumaAmbientes de tarefas agênticas, especificando dados para modelos que usam ferramentas
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Dados de tarefas agênticas capturam trajetórias completas de múltiplas etapas onde um modelo usa ferramentas para realizar algo, registradas de ponta a ponta com o estado intermediário preservado. Amostras de turno único não podem ensinar recuperação, então os caminhos de falha devem ser criados deliberadamente em vez de serem coletados apenas de execuções bem-sucedidas.
Em resumo
- Dados agênticos capturam trajetórias completas, não turnos individuais.
- O estado intermediário de chamadas de ferramentas deve ser preservado para ser útil.
- Caminhos de falha e recuperação precisam ser criados deliberadamente.
- As especificações de tarefas devem ser versionadas junto com os dados.
- Um agente treinado apenas em execuções bem-sucedidas não pode se recuperar de erros.
Está a definir algo assim?
Preferimos falar do problema em vez de orçamentar por volume.
Ver capacidadesPor que amostras de turno único não são suficientes?
Porque as falhas que importam em sistemas agênticos são cumulativas. O modelo chama uma ferramenta, interpreta mal o resultado, e tudo depois disso é construído sobre a má interpretação. Nenhum turno isolado nessa sequência parece errado por si só.
Treinar ou avaliar em turnos isolados, portanto, mede algo diferente do que é importante. Você precisa da trajetória completa, incluindo o estado intermediário em cada etapa, para ver onde realmente deu errado.
Por que os caminhos de falha precisam ser criados?
Porque se você coleta apenas da produção, você coleta esmagadoramente sucessos e quase-sucessos, e as raras falhas genuínas são não representativas e subamostradas.
Um agente que só viu as coisas correrem bem não foi ensinado a se recuperar. Criar deliberadamente os modos de falha que você espera, incluindo tempos de espera de ferramentas, respostas malformadas e resultados intermediários plausíveis mas errados, é a única maneira de cobri-los com densidade útil.
O que uma especificação de tarefa deve definir?
A superfície de ferramentas disponível, os critérios de sucesso, o que conta como uma recuperação aceitável e quanta latitude o agente tem para se desviar de um caminho esperado. Sem o último, os anotadores discordam sobre se uma rota incomum mas bem-sucedida está correta.
Versione a especificação com os dados. As especificações agênticas mudam rapidamente, e uma trajetória julgada sob um critério de sucesso antigo não é comparável a uma julgada sob um novo, a menos que a versão seja registrada.
- Superfície de ferramentas disponível
- Critérios de sucesso
- O que conta como recuperação aceitável
- Desvio permitido do caminho esperado
- Versão da especificação registrada em cada trajetória
Outras perguntas
O que é um ambiente de tarefa agêntica?
Um cenário onde um modelo completa uma tarefa de múltiplas etapas usando ferramentas, com a trajetória completa registrada incluindo o estado intermediário, para que o modelo possa ser treinado ou avaliado na sequência inteira em vez de um único turno.
Por que criar caminhos de falha deliberadamente?
Porque os dados de produção são esmagadoramente execuções bem-sucedidas. Um agente que nunca viu um tempo de espera de ferramenta ou uma resposta malformada não aprendeu a se recuperar de um.
As especificações de tarefas devem ser versionadas?
Sim. As especificações agênticas mudam rapidamente, e uma trajetória julgada sob um critério de sucesso mais antigo não é comparável a uma julgada sob um mais novo, a menos que a versão seja registrada.