Kaggle 上的 AI Agent
发布: (2025年12月4日 GMT+8 15:48)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
引言：踏入 AI 代理的世界
当我首次参加 AI 代理强化课程时，我意识到代理不仅是理论概念，而是能够解决真实世界问题的强大框架。
在我们的毕业项目中，我们选择构建一个 智能内容生成代理，其主要目标是缩短为社交媒体创作引人注目的广告文案所需的时间。本文详细阐述了我在设计代理时遇到的挑战——如提示结构的设计和性能问题——以及在引导代理生成准确、高质量内容过程中的经验教训。
代理架构与工具
- 代理目标： 分析提供的产品特性和所需语调，瞬间生成有吸引力的社交媒体帖子。
- 引擎（LLM）： Google 的 Gemini‑2.5‑Flash，因其高速和高效而被选中，适合短期黑客马拉松项目。
- 工具： 未集成外部工具（如网页搜索、计算器）。所有广告文案所需信息均通过提示提供，这大幅提升了响应速度。
挑战与解决方案
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 输出一致性 – 代理经常默认使用通用语气，而非所需的 “幽默” 或 “正式” 语调。 | 系统提示优化 – 提供更明确的系统提示，将代理定义为 “高级广告顾问”。 |
| 输入控制 – 代理有时在最终文案中遗漏关键输入，如产品名称或关键特性。 | 强制格式 – 在提示中规定 “输出必须包含产品名称和所有三个指定特性”。 |
| 性能（延迟） – 使用更大的模型导致每次输出等待时间超过 15 秒。 | 模型选择 – 切换到 Gemini‑2.5‑Flash，在速度与质量之间取得平衡，将输出时间降低至 5 秒以下。 |
未来愿景
- 多模态化： 将代理扩展为使用 Gemini 2.5 Pro 等模型生成相应图片，实现完整的文字‑图片社交媒体帖子。
- 记忆功能： 添加会话记忆，使代理在学习一次品牌指南后能够记住，从而在多个输出中保持一致的语调和风格。
- 自我改进： 开发反馈回路，依据用户反馈自动调整代理提示，实现输出质量的持续提升。
结论与致谢
AI 代理强化课程的毕业项目不仅是一场比赛，更是一次在理解和部署生成式 AI 代理方面的宝贵学习。尽管面临诸多挑战，我们仍成功利用 Gemini 打造了高效、精准的 AI 文案撰写器，增强了我们在未来构建更大、更复杂多工具代理的信心。
衷心感谢 Kaggle 团队和 Google 导师在这五天强化训练期间的指导。这段经历标志着我 AI 之路的一个重要转折点。