Huvudprinciper för agentisk AI-utveckling
Agentisk AI är mer än att bara köra en modell. Det handlar om att ge modellen förmågan att agera, resonera och interagera med externa verktyg på ett strukturerat sätt. Innan du bygger din egen MCP-server är det viktigt att förstå de vägledande principerna bakom agentisk AI.
AI-agenten ska ta initiativ till att lösa problem men alltid inom de gränser du definierar genom verktyg och resurser.
Istället för att överbelasta modellen med kunskap, förse den med rätt verktyg, vare sig det är en Excel-läsare, en databasanslutning eller ett API.
Effektiva agenter upprätthåller medvetenhet om aktuellt tillstånd, uppgift och användarinstruktioner.
Agenter behöver inte vara perfekta från början. Du börjar med en enkel server och ett par verktyg, och förfinar sedan genom att lägga till fler funktioner när verkliga användningsfall uppstår.
Agentisk AI fungerar bäst när människor förblir en del av processen genom att granska resultat, förfina promptar och vägleda utvecklingen.
Att förstå dessa koncept nu kommer att göra de kommande stegen mycket smidigare. När du går vidare kommer du att se hur varje princip översätts till verkliga utvecklingsuppgifter. Installera rätt verktyg, konfigurera din miljö och skapa grunden för din MCP-server. Genom att ha dessa principer i åtanke undviker du vanliga fallgropar och säkerställer att dina agenter är både effektiva och skalbara.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Awesome!
Completion rate improved to 11.11Huvudprinciper för agentisk AI-utveckling
Svep för att visa menyn
Agentisk AI är mer än att bara köra en modell. Det handlar om att ge modellen förmågan att agera, resonera och interagera med externa verktyg på ett strukturerat sätt. Innan du bygger din egen MCP-server är det viktigt att förstå de vägledande principerna bakom agentisk AI.
AI-agenten ska ta initiativ till att lösa problem men alltid inom de gränser du definierar genom verktyg och resurser.
Istället för att överbelasta modellen med kunskap, förse den med rätt verktyg, vare sig det är en Excel-läsare, en databasanslutning eller ett API.
Effektiva agenter upprätthåller medvetenhet om aktuellt tillstånd, uppgift och användarinstruktioner.
Agenter behöver inte vara perfekta från början. Du börjar med en enkel server och ett par verktyg, och förfinar sedan genom att lägga till fler funktioner när verkliga användningsfall uppstår.
Agentisk AI fungerar bäst när människor förblir en del av processen genom att granska resultat, förfina promptar och vägleda utvecklingen.
Att förstå dessa koncept nu kommer att göra de kommande stegen mycket smidigare. När du går vidare kommer du att se hur varje princip översätts till verkliga utvecklingsuppgifter. Installera rätt verktyg, konfigurera din miljö och skapa grunden för din MCP-server. Genom att ha dessa principer i åtanke undviker du vanliga fallgropar och säkerställer att dina agenter är både effektiva och skalbara.
Tack för dina kommentarer!
