- AI Agents: A Comprehensive Introduction for Developers では、AI エージェントの主要な特性を組織内で働く従業員と比較することで紹介しました。
- 本記事では、大規模言語モデル（LLM）およびビジョン言語モデル（VLM）のシステムプロンプトを活用してエージェントにパーソナリティを追加する方法について探ります。
- システムプロンプトは、LLM にとって指示の基本的な層として機能します。対話全体を通じて一貫性を確保するため、ユーザープロンプトとは異なり、システムプロンプトは全会話を通じて一貫性を持ちながらモデルの振る舞いと応答を指針とします。
- システムプロンプトの主な機能には以下が含まれます:
- Anthropic の Claude API では、リクエストボディ内の system パラメータを使用してシステムプロンプトを指定することができます。
- OpenAI の GPT API も同様にシステムプロンプトの指定を可能にします。
- AI エージェントのパーソナリティを設定するための効果的なシステムプロンプトを作成する際には、以下のガイドラインを考慮することが重要です。
- 開発者にとって、システムプロンプトは特化した AI エージェントを作成するための強力なツールです。
- システムプロンプトを慎重に作成することで、特定のユースケースに適した独自のパーソナリティを持つ AI エージェントを作成することが可能です。
- AI エージェントを実装するためには、エージェントの振る舞いをカプセル化する Python クラスを作成することができます。
考察: システムプロンプトの適切な設定は、AI エージェントのパーソナリティ形成に重要であり、特定の役割や期待を明確に定義することができます。開発者にとって、システムプロンプトは特定のユースケースに適したAI エージェントを作成する際に重要な役割を果たすことが示唆されています。
元記事: https://thenewstack.io/how-to-define-an-ai-agent-persona-by-tweaking-llm-prompts/