Tạo hơn 100 cấu hình agent bằng LLM hàng loạt

Giới thiệu Cấu hình hàng trăm tác nhân AI cho một mô phỏng mạng xã hội là một công việc phức tạp, đặc biệt khi mỗi tác nhân cần lịch trình hoạt động, tần suất đăng bài, độ trễ phản hồi, trọng số ảnh hưởng và lập trường riêng. Việc thao tác thủ công sẽ tốn rất nhiều thời gian và dễ mắc lỗi. Dùng thử Apidog ngay hôm nay MiroFish tự động hóa toàn bộ quy trình bằng cách tận dụng LLM để sinh ra các cấu hình chi tiết cho từng tác nhân dựa trên phân tích tài liệu, đồ thị tri thức và yêu cầu mô phỏng. Thách thức thực tế: LLM có thể trả về kết quả không đầy đủ, JSON lỗi, hoặc bị giới hạn token. Cần một quy trình vừa tự động, vừa có khả năng phát hiện - sửa lỗi và dự phòng. Bài viết này hướng dẫn từng bước xây dựng hệ thống sinh cấu hình mô phỏng, từ pipeline xử lý theo lô, logic sửa lỗi JSON, đến chiến lược dự phòng và xác thực tự động bằng Apidog. 💡 Quy trình tạo cấu hình xử lý hơn 100 tác nhân thông qua một loạt các lệnh gọi API. Apidog được sử dụng để xác thực các lược đồ yêu cầu/phản hồi ở