Большая языковая модель становится настоящим инструментом, когда умеет планировать, пользоваться инструментами и доводить задачу до конца без человека. Мы пишем о том, как это устроено.
Читать блог О проектеКлючевые способности, отличающие агента от обычного чат-бота с промптом.
Агент разбивает сложную задачу на подзадачи, выстраивает план и корректирует его по ходу выполнения, а не отвечает одним блоком текста.
Поиск в интернете, выполнение кода, обращение к API и базам данных — агент сам выбирает, какой инструмент вызвать и с какими параметрами.
Векторные хранилища и базы знаний позволяют агенту помнить контекст проектов и опираться на накопленный опыт, а не только на окно контекста.
Современные агенты оценивают результаты своих действий, перечитывают промежуточные шаги и переспрашивают модель до получения качественного ответа.
Несколько специализированных агентов работают как команда: исследователь, программист, проверяющий — с разными ролями и общей целью.
Песочницы для кода, лимиты на действия, журналирование решений и человек-в-контуре там, где цена ошибки высока.
Типичный цикл работы автономного агента — от постановки задачи до результата.
Пользователь формулирует цель, агент уточняет ограничения и критерии успеха.
Модель строит план: какие шаги нужны, какие инструменты вызвать, где взять данные.
Агент по шагам вызывает инструменты, анализирует результаты и исправляет ошибки.
Результат сверяется с критериями, формируется отчёт с объяснением принятых решений.
Разборы архитектур, фреймворков и практических кейсов.
Минимальное определение агента, цикл ReAct и почему «просто промпт» — уже не Enough.
Из каких блоков состоит типовой агент и как они взаимодействуют между собой.
Векторные базы, чанкинг, реранкинг и типичные ошибки при построении поиска по документам.