arXiv:2505.18135 95 1 мая 2025 г. PRO

Предпочтения игровых инструментов в агентных LLMs

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ

LLM-агенты выбирают инструменты не по логике, а по УБЕДИТЕЛЬНОСТИ их текстовых описаний. Добавление простых маркетинговых фраз типа "наиболее эффективная функция" или "рекомендовано экспертами" увеличивает вероятность выбора нужного инструмента в 10 РАЗ. Модель читает описания как человек читает рекламу – и поддается на те же психологические триггеры.

Адаптировать под запрос

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс

YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ

⚡ Оплатить через Tribute

Telegram Stars • Моментальный доступ

Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

Выберите модель ИИ:

Ваш запрос:

0 / 2000

~0.5-2 N-токенов ~10-30с

~0.3-1 N-токенов ~5-15с

95

ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО

Предпочтения игровых инструментов в агентных LLMs

Возможности

Улучшение промптов 95%

Диалоговые агенты и виртуальные ассистенты 90%

Автоматизированные системы 85%

Область

IT и разработка ПО 90%

Автоматизация процессов 90%

Поддержка клиентов 85%

Паттерн

Новое: Убеждающий промптинг (Persuasive Prompting) 95%

КОМУ ПОЛЕЗНО

Разработчик чат-ботов

Повышает точность чат-бота поддержки, заставляя его использовать правильный инструмент для эскалации жалоб. Это достигается добавлением в описание инструмента фраз об его критической важности и рекомендации от 'отдела качества', что снижает количество пропущенных жалоб на >80%.

Маркетолог

Создает кастомный GPT для генерации креативных идей, убеждая модель использовать 'прорывной' метод. В описание метода добавляется ссылка на авторитет 'ведущих креативных директоров' и обещание 'вирусного эффекта', что сокращает время на ручной мозговой штурм на 50%.

Data Scientist

Автоматизирует анализ отзывов, заставляя модель извлекать конкретные проблемы, а не общую тональность. В описание нужной функции добавляются сигналы популярности ('используется в 95% случаев') и надежности ('активно поддерживается'), что позволяет получать действенные, а не общие, инсайты.

Юрист

Создает ИИ-ассистента, который для поиска судебной практики использует официальные базы данных. Это достигается описанием инструмента доступа к базе как 'единственного верифицированного источника', 'признанного Ассоциацией юристов', что повышает достоверность результатов на >90%.

Менеджер по продукту

Настраивает внутреннего ассистента для сбора обратной связи от команды в структурированном виде. В описание нужного инструмента добавляется ассертивная инструкция ('обязателен к использованию') и упоминание его доказанной эффективности, что экономит до 5 часов в неделю на ручной обработке данных.

HR-специалист

Улучшает ИИ-скрининг резюме, заставляя его использовать внутреннюю систему оценки. В описание API добавляется ссылка на авторитет ('рекомендовано HR-директором') и заявление о превосходстве метода ('на 30% точнее'), что повышает качество воронки кандидатов.

Финансовый аналитик

Направляет ИИ-агента на использование данных из авторитетных финансовых терминалов вместо обычных новостей. Описание инструмента доступа к Bloomberg содержит сигналы доверия ('доверяют все ведущие инвестбанки') и качества ('гарантирует высочайшую точность'), снижая риск принятия решений на основе неверных данных.