تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي

يفحص جلسات الوكيل عبر الزمن: هل تبقى النبرة والشخصية والحدود ثابتة عبر المواضيع والجلسات المختلفة؟

يقارن نسختين من تعليمات أو إعداد الوكيل على مجموعة مهام موحدة بمنهجية نظيفة وقرار مبني على أرقام.

يصمم ما يُسجل من جلسات الوكيل: مدخلات، قرارات، نداءات أدوات، وتكلفة — بلغة تحليل دون كشف أسرار.

يفحص إجابات الوكيل المقتبسة من مصادر: هل الادعاء موجود فعلاً في المصدر المذكور وبه الصياغة الصحيحة؟

يحدد ما يستحق التمثيل المتجهي وما لا، ويوازن بين البحث المتجهي والكلمات المفتاحية بنتائج مقاسة.

يختار استراتيجية تقطيع مناسبة لنوع المحتوى: فقرات دلالية، عناوين، أو جداول، مع أحجام وتداخلات مبررة.

يبني خط استرجاع معزز كاملاً: تقطيع، فهرسة، استعلام، إعادة ترتيب، واقتباس موثق للمصادر في الإجابة.

يبني طبقة تحقق ترفض مخارج الوكيل غير المطابقة وتعيد طلبها برسالة إصلاح دقيقة بدل تمرير بيانات معيبة.

يحدد بنية مخرجات الوكيل بدقة: حقول، أنواع، قيم مسموحة، وحالات فراغ، ليُستهلك الناتج برمجياً بثقة.

يعلّم الوكيل متى يسأل ومتى يفترض ويصرّح: أسئلة توضيح قليلة وذكية بدل مطاردة المستخدم بالتساؤلات.

يرسم مسارات الحوار مع الوكيل: بداية، توضيح، تصحيح مسار، وإنهاء، مع سيناريوهات الالتواء والعودة للهدف.

يراجع سلوك الوكيل أمام حالات إساءة مقصودة وغير مقصودة: تجاوز حدود، استخراج بيانات، وتلاعب بالتعليمات.