Bina dan Nilai Output AI menggunakan Fitur Rubrics di HyperAgent
Tekan play pada video. Ia akan terus lompat ke bahagian yang menjawab tajuk di
atas — tak perlu tonton video penuh.
HyperAgent
AI Agents
Optimization
Panduan untuk memberi feedback berterusan kepada AI agent dan membina sistem 'Rubric' (LLM-as-judge) untuk memastikan kualiti output sentiasa konsisten dan tepat.
Bila Perlu Gunakan Rubrics
Anda tidak wajib membina Rubric untuk tugasan ringkas yang dilakukan sekali sekala. Namun, ia sangat kritikal jika anda ingin membina sistem yang 'scalable' di mana kualiti output perlu kekal konsisten dan semakin bertambah baik dari semasa ke semasa.
Kelebihan LLM-as-Judge
Dengan menggunakan fitur Rubrics, anda sebenarnya melatih AI untuk menjadi 'hakim' kepada outputnya sendiri. Ini membolehkan feedback berterusan (continuous feedback loop) berlaku secara automatik tanpa campur tangan manusia yang kerap.
Tip Kemaskini Skill
Pastikan anda melakukan 'Update Skill' selepas rubric siap dibina. Jika tidak, AI Agent mungkin masih akan menggunakan logik lama dan mengabaikan kriteria penilaian baru yang anda tetapkan.
More from Bina & Deploy Ejen AI
View All
Bina Persona AI Custom (Skill) untuk Hasilkan Content dengan HyperAgent
HyperAgent
Bina Integrasi Custom API (Contoh: Twilio) dengan HyperAgent
HyperAgent
Jadualkan Task AI untuk Berjalan Secara Auto dengan HyperAgent
HyperAgent
Jana Use Case Automasi AI Berdasarkan Konteks Kerja dengan HyperAgent
HyperAgent
Bina News Tracker Agent dengan Lindy.ai Prompting
Lindy
Slack
Setup Automasi Bisnes Data SaaS 5 Langkah dengan Firecrawl dan Claude Code
Firecrawl
Claude Code