Pelkkä “tee tämä” -promptaus tuottaa satunnaisia tuloksia, vaihtelevaa laatua ja paljon korjauskierroksia. Kun asiasta tietää paljon, mallin virheet ja liioittelu näkyvät heti; kun ei tiedä, sama voi näyttää ihmeeltä. Tekoälyn potentiaali on silti olemassa — kysymys on siitä, miten mallia ohjataan kohti oikeaa lopputulosta.

Mistä agentti koostuu?

Käytännössä agentti sisältää kielimallin, joitakin työkaluja (mitä muuta se voi tehdä kuin kirjoittaa sinulle), kontrolliluupin (milloin mitäkin tapahtuu) ja roolin (mikä agentin tehtävä ja ohjeet on). Rooli ei ole vain “teeskentelyä”: se kaventaa tehtävää ja asettaa prioriteetit, mikä näkyy suoraan jäljessä olevassa tekstissä.

Työnhaku ilman ja roolien kanssa

Pelkällä prompttaamisella (“tee hakemus ja CV” + tiedostot) syntyy usein liioittelua, huonoa priorisointia ja liian pitkä “CV kaikella historialla”. Agentin työn tulos on epävarma. Työnhaku ei ole yksi tehtävä: siihen kuuluu mm. sopivuuden arviointi, luonnostelu, materiaalien katselmointi ja haastatteluun valmistautuminen — eli eri näkökulmat, joita yksi geneerinen agentti sekoittaa helposti yhteen.

Videossa rakennan agenttiparven: erilliset roolit Cursorin sääntötiedostoilla. Sama hakuilmoitus ja lähdemateriaali, mutta eri osatehtävissä eri ohjeet — ja tulos on rajatumpi, tarkempi ja helpommin tarkistettava.

Mitä tämä oikeasti ratkaisee?

Työskentelyä kielimallin kanssa voi ajatella priorisointina tai insentivisoimisena kohti tavoitetta: mitä selkeämpi suunta ja rajat, sitä vähemmän harhailua ja agentin työn korjailua. Kun agenttien roolit ja “reseptit” ovat tiedostoissa, sinun ei tarvitse toistaa samaa ohjetta jokaisessa työnhaussa. Työkuorma pilkotaan hallittaviin paloihin — rakennetaan "agenttiparvi".

Jos tämä herätti ajatuksia, ota yhteyttä! Kerro myös jos toivot videota valitsemastasi aiheesta!