Разработка ИИ-агентов, даже на основе современных языковых моделей, требует глубокого понимания предметной области. Как отмечает автор в своём опыте создания инструмента для работы с API клиентов, ключевая задача — сбор и документирование экспертных знаний. Это существенно упростилось по сравнению с предыдущими поколениями ИИ, где знания нужно было структурировать в жёсткие форматы, но всё же остаётся критически важным этапом.
Важно, что даже с мощными языковыми моделями, которые могут обрабатывать неструктурированные данные, качество работы ИИ-агента напрямую зависит от того, насколько хорошо заложены в него знания о конкретной предметной области. Это особенно актуально для агентов, которые взаимодействуют с API и другими специализированными системами.
Автор подчёркивает, что без тщательной подготовки и документирования знаний ИИ-агенты могут давать неточные или нерелевантные ответы. Это подтверждает, что технологии, такие как RAG (Retrieval-Augmented Generation), остаются важными для повышения точности и полезности ИИ-агентов.
Для команды, работающей над Jarv, этот опыт подчёркивает необходимость внимательного подхода к интеграции знаний о предметной области в ИИ-агента. Это особенно важно для создания надёжных и эффективных решений, которые могут работать с различными API и системами.