Aký je rozdiel medzi agentmi bez pravidiel a agentmi obohatenými o „rules“ v praxi?

Z technického pohľadu medzi nimi nie je žiaden rozdiel - je to ten istý model. Rozdiel je v kontexte, ktorý je pre agenta a jeho fungovanie kľúčový. Agent bez pravidiel je ako developer, ktorý nastúpil na nový projekt: pozná jazyk a nástroje, ale nepozná kultúru tímu, konvencie ani priority. Bez podpory si všetko musí odhaliť sám.Správne nastavené pravidlá mu pomáhajú zorientovať sa - vie, čo sa od neho očakáva, aké knižnice môže použiť, ako postupovať pri zavádzaní nového NuGet balíčka a ako riešiť štýl kódu. Pravidlá teda vedome „obmedzujú kreativitu“ modelu - ale pozitívnym spôsobom: nastavujú mantinely, v ktorých môže bezpečne a efektívne tvoriť.Viac pravidiel znamená viac kontextu, teda aj mierne vyššiu latenciu a spotrebu tokenov. Na druhej strane sa dramaticky znižuje počet chýb, otázok a nejednoznačností. V praxi to znamená predvídateľný výstup a menej iterácií.

Ako navrhuješ a implementuješ pravidlá tak, aby boli flexibilné a neobmedzovali agenta?

Najprv je dôležité rozlišiť, čo ešte je pravidlo a čo už nie. Snažím sa ich definovať stručne a priamočiaro - ako kontrakty, nie eseje. Dobré pravidlo má jasný cieľ, definuje hranice a ponecháva priestor pre interpretáciu.Držím sa princípu *definuj hranice, nie cestu*. Stanov ciele a obmedzenia, nie presný postup. Napríklad: „Preferuj EF Core pre CRUD, Dapper pre optimalizované query.

Vieš uviesť konkrétny príklad „best practice“ pravidla, ktoré ti zlepšilo výkon agenta?

Jedno z najefektívnejších pravidiel, ktoré používam, je: *„Ak si nie si istý, opýtaj sa.“* Toto jednoduché pravidlo zmenilo celý prístup agenta - už po prvom prompte sa začal pýtať doplňujúce otázky, čo ma prinútilo spresniť svoje zadania.Osvedčilo sa mi aj rozdeliť prácu medzi dvoch agentov: prvý definuje postup a riešenie (v Markdowne), druhý ho implementuje. Takto dosiahnem konzistentnejšie výsledky a lepšiu kontrolu kvality.

Aký typ „bad practice“ pravidiel si už videl a aké problémy spôsobili?

Najčastejšia chyba je absencia akýchkoľvek pravidiel. Agent si potom sám vymýšľa naming, formátovanie či architektúuru. Na opačnom konci spektra sú prehnane obšírne pravidlá, ktoré síce pokrývajú všetko, ale rýchlo spotrebovávajú tokeny a spomaľujú odozvu.Skrytým "bad practice" je aj zovšeobecňovanie. Napríklad: „Píš čistý a efektívny kód.“ Znie dobre, ale agentovi to nič konkrétne nehovorí.

Ako riešiš konflikt medzi viacerými pravidlami, keď agent dostane protichodné inštrukcie?

Zatiaľ som sa s týmto priamo nestretol (alebo si to neuvedomujem, čo je možno horšie). V takom prípade by som zaviedol hierarchiu priorít - napríklad:bezpečnosť > funkčnosť > výkon > čitateľnosť > estetika. Vyššie pravidlá majú prednosť pred nižšími. Ako prevenciu možno pridať metapravidlo: *ak agent narazí na konflikt, má ho explicitne oznámiť a počkať na spresnenie.

Ako testuješ a validuješ, že pravidlá naozaj zvyšujú efektivitu a neprinášajú chyby?

Jednoducho: miera „WTF za sekundu“ počas code review. Ak agent dodá kód, ktorý spĺňa tvoje očakávania bez nutnosti mikroriadenia, pravidlá fungujú.Zvyknem testovať nové pravidlo tak, že spustím agenta s ním aj bez neho a porovnám výsledky. Sledujem počet chýb, konzistentnosť výsupu, počet mojich zásahov aj spotrebu tokenov.

Dajú sa pravidlá škálovať pri komplexných úlohách, alebo sa rýchlo stávajú neprehľadnými?

Ak máš dobrý cit pre granularitu a logické štruktúrovanie, pravidlá sa dajú škálovať bez problémov. Moderné nástroje ako Cursor majú pre prácu s pravidlami skvelú podporu.Môžeš ich modularizovať - organizovať do súborov, priečinkov a logických balíkov. Každý agent môže mať vlastný kontext a kombinovať pravidlá podľa potrieb.

Ako vplýva použitie pravidiel na rýchlosť odozvy a celkový výkon agenta?

Viac pravidiel znamená viac tokenov, teda aj pomalšiu odozvu. Dôležitá je preto optimalizácia - skrátiť, zlúčiť štruktúru a minimalizovať duplicitu. Mierne spomalenie odozvy je však prijateľná daň za výrazne vyššiu konzistentnosť výsledkov.

Aké nástroje alebo frameworky odporúčaš na efektívne riadenie a správu pravidiel?

Najlepšie miesto pre pravidlá je priamo pri kóde - v repozitári. Verzionovanie cez Git je prirodzené a udržuje históriu zmien. Nástroje ako Cursor umožňujú kontextové pravidlá podľa cesty súboru alebo typu projektu, čo otvára možnosť jemnej konfigurácie.

Kde vidíš najväčší potenciál do budúcnosti – v kombinácii pravidiel s učením agenta, alebo v inej forme optimalizácie?

Veľmi ma zaujíma myšlienka hybridného prístupu s viacerými špecializovanými agentmi. Každý z nich by mal vlastnú sadu pravidiel a koordinoval by ich meta-agent, ktorý sa učí z ich interakcií. Ak sa na reinforcement learning pozrieme ako na formu odovzdávania inštrukcií, ide vlastne o pokročilý spôsob tvorby pravidiel.Verím, že viacero menších, špecializovaných a dobre vyladených agentov dokáže riešiť komplexné úlohy efektívnejšie ako jeden univerzálny model.