Інженер пояснює, чому окремі промпти для AI-агентів "не мають значення" і як їх оптимізувати автоматично
Prompts aren’t Real
Інженер з Лос-Анджелеса на ім'я Ден описує досвід побудови надійних AI-агентів для споживачів, стверджуючи, що великі мовні моделі ненадійно дотримуються інструкцій навіть у структурованому виводі. За його словами, окремий промпт втрачає сенс поза контекстом усіх інших інструкцій агента, тому команди мають генерувати змагальні тестові сценарії (pass^k) і автоматично покращувати промпти за допомогою оптимізаторів на кшталт GEPA. Автор наголошує, що читабельність фінального промпту не має значення — важлива лише вимірювана ефективність на тестах.
Мовою оригіналу · EN
An LA-based engineer named Dan describes his experience building reliable consumer-facing AI agents, arguing that LLMs unreliably follow instructions even with structured output and that individual…
Читати оригінал на Hacker News (100+ балів) →
Чому в стрічці: Технічний матеріал про надійність AI-агентів та промпт-інжиніринг — відповідає стійкому інтересу до інженерії AI-агентів.