Utilizzo di Agenti AI in Make
Gli agenti AI vengono utilizzati in Make per trasformare i dati in ingresso in output significativi. I casi d'uso più comuni includono l'elaborazione, la pulizia, la sintesi, la classificazione e la generazione di contenuti.
Cosa è cambiato in Make
Make ora include una funzionalità nativa AI Agents (attualmente in beta).
Prima
- Richieste HTTP;
- Chiavi API;
- Endpoint di modelli esterni;
Ora
- Gli agenti AI vengono creati direttamente all'interno di Make;
- Configurazione semplificata;
- Scenari più puliti;
- Integrazione più stretta con i moduli esistenti;
Questo agente sarà collegato al workflow RSS creato in precedenza.
Fondamenti di Prompting (Promemoria veloce)
L'AI non deduce bene l'intento. Segue le istruzioni.
Un buon prompting significa
- Definizione chiara del ruolo;
- Descrizione esplicita dell'input;
- Requisiti specifici per l'output;
- Vincoli chiari;
Presumere che il modello non sappia nulla oltre a ciò che gli viene comunicato.
Grazie per i tuoi commenti!
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Can you explain how to set up an AI agent in Make?
What are the best practices for prompting AI agents in Make?
How do I connect the AI agent to my RSS feed workflow?
Fantastico!
Completion tasso migliorato a 4.35
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Gli agenti AI vengono utilizzati in Make per trasformare i dati in ingresso in output significativi. I casi d'uso più comuni includono l'elaborazione, la pulizia, la sintesi, la classificazione e la generazione di contenuti.
Cosa è cambiato in Make
Make ora include una funzionalità nativa AI Agents (attualmente in beta).
Prima
- Richieste HTTP;
- Chiavi API;
- Endpoint di modelli esterni;
Ora
- Gli agenti AI vengono creati direttamente all'interno di Make;
- Configurazione semplificata;
- Scenari più puliti;
- Integrazione più stretta con i moduli esistenti;
Questo agente sarà collegato al workflow RSS creato in precedenza.
Fondamenti di Prompting (Promemoria veloce)
L'AI non deduce bene l'intento. Segue le istruzioni.
Un buon prompting significa
- Definizione chiara del ruolo;
- Descrizione esplicita dell'input;
- Requisiti specifici per l'output;
- Vincoli chiari;
Presumere che il modello non sappia nulla oltre a ciò che gli viene comunicato.
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