Перейти к основному контенту

Конфигурация

Конфигурационный плагин бизнеса (snippet Business.AgentsParams.BSPbConfig) используется для централизованного управления параметрами агентов в системе MAS. Он определяет настройки для различных сценариев работы агентов, включая маршрутизацию, выбор моделей, параметры генерации, обработку ошибок и интеграцию с внешними инструментами.

Структура файла

Файл представляет собой JavaScript-объект, где каждая ветка соответствует определённому агенту или сценарию. Основные разделы:

  • common — общие параметры агента (имя, таблица промптов, максимальная длина истории, сценарий выхода и др.)
  • detectRoute — параметры для маршрутизации запросов (провайдер, модель, промпт, инструменты маршрутизации, обработчик ошибок)
  • detectIntent — параметры для определения намерения пользователя (провайдер, модель, промпт, обработчик ошибок, база знаний)
  • userReply — параметры для формирования ответа пользователю (провайдер, модель, история, промпты, обработчик ошибок)
  • execSQL — параметры для SQL-агентов (провайдер, модель, промпт, обработчик ошибок)

Пример структуры

{
  common: {
    title: "Основной Flow c маршрутизатором",
    agentName: "bsp",
    promptTable: "gpt_prompts",
    userQueryAttibName: "user_query",
    historyMaxLength: 4,
    useRoute: 0,
    exitScript: "MainFlow_FollowUp",
    MBQuery_fallback: {
      script_code: "MBQuery_TimeOut",
      timeout: 180
    }
  },
  detectRoute: {
    provider: "OpenAI",
    model: "gpt-5-mini",
    modelParams: { temperature: 1 },
    prompt: "$route_prompt",
    routerTools: [ ... ],
    errorScript: "RAG_ErrorFallback"
  },
  detectIntent: {
    provider: "OpenAI",
    apiFormat: "OpenAI",
    model: "gpt-5-mini",
    modelParams: { temperature: 1 },
    prompt: "$rag_intent_prompt",
    errorScript: "RAG_ErrorFallback",
    kbName: "defKnowBase",
    kbDomain: "tech_domain"
  },
  userReply: {
    provider: "OpenAI",
    apiFormat: "OpenAI",
    model: "gpt-5-mini",
    modelParams: { temperature: 1 },
    errorScript: "RAG_ErrorFallback",
    useHistory: 1,
    addUserQuery: 1,
    sendBotAnwser: 1,
    systemPrompts: {
      start: [["$start_prompt", "$rag_prompt"]],
      final: ["$final_prompt"]
    }
  }
}

Как работает подстановка

  1. Загрузка snippet: Конфигурация подгружается через snippet с именем Business.AgentsParams.BSPbConfig.
  2. Выбор активного агента: В коде определяется активный агент через переменную activeAgent (например, bsp, CompanyInfo, Table1).
  3. Инициализация agentCFG: В зависимости от значения activeAgent выбирается соответствующая ветка конфигурации и присваивается переменной agentCFG.
  4. Передача параметров: agentCFG используется для инициализации LLMClient, настройки промптов, истории, провайдера, модели и других параметров.
  5. Маршрутизация и обработка: Ветка detectRoute определяет инструменты маршрутизации, которые используются для выбора сценария обработки запроса пользователя.
  6. Обработка ошибок: Для каждого сценария можно задать обработчик ошибок (errorScript) и fallback-скрипты.
  7. Интеграция с базой знаний: Ветка detectIntent может содержать параметры для подключения к базе знаний (kbName, kbDomain).

Структура кода

let aAgent = lead.getAttr("activeAgent")
let agentCFG
if (aAgent === "bsp") {
  agentCFG = { ... } // параметры для bsp
} else if (aAgent === "CompanyInfo") {
  agentCFG = { ... } // параметры для CompanyInfo
} else if (aAgent === "Table1") {
  agentCFG = { ... } // параметры для Table1
} else {
  bot.sendMessage(`BSPbConfig:snippet - неизвестный activeAgent:  ${aAgent}`)
  bot.stop()
}

Куда подставляются параметры

  • LLMClient: параметры модели, провайдера, истории, промптов и сценариев подставляются при создании и настройке клиента.
  • Маршрутизатор: инструменты из routerTools используются для выбора сценария обработки.
  • Обработка ошибок: скрипты из errorScript и MBQuery_fallback используются для fallback-логики.
  • Промпты: значения из systemPrompts подставляются в соответствующие методы LLMClient для формирования запроса.
  • База знаний: параметры kbName и kbDomain используются для интеграции с внешними источниками знаний.

Рекомендации

  • Все параметры должны быть явно определены для каждого сценария, чтобы избежать ошибок при маршрутизации и генерации ответа.
  • Для расширения функционала добавляйте новые ветки конфигурации с нужными параметрами.

FAQ

Вопрос: Как добавить нового агента?
Ответ: Добавьте новую ветку в объект конфигурации с нужными параметрами и обработчиками.

Вопрос: Как изменить модель или провайдера?
Ответ: Измените значения model и provider в нужной ветке конфигурации.

Вопрос: Как задать fallback-скрипт?
Ответ: Укажите параметры в MBQuery_fallback или errorScript для нужного сценария.

Вопрос: Как интегрировать базу знаний?
Ответ: Добавьте параметры kbName и kbDomain в ветку сценария, где требуется интеграция.

Нет комментариев
Наверх