我设计了一套过滤系统, 协助agent模型提取信息. 基本上就是将mas存档每一个有意义的项提取出来, 然后手工设计触发器和提示词.
我的依据是, 目前为止agent模型的泛化能力表现不如预期. 我们应该给agent模型尽可能大的容错性, 确保其即使无法输出正确引导也要让核心模型获得必要信息.
虽然比起一项技术来说更像是水磨工夫, 但是我将这套系统称为MFocus. maica使用多个模型组合完成任务的核心思路, 就是通过辅助模型和驱动, 使获取的信息可读化, 友好化, 让核心模型专注于自己的任务, 即角色扮演.
我知道财大气粗的方案肯定能做得更好, 但maica或许更适合广泛适应的角色扮演. 只有在完成之后才能检验了.
ps.加一层循环应该能让代码好看很多, 但是我懒得弄了.
