ИИ-агенты: модели, которые используют инструменты

Главная идея: обычный чат-бот умеет только говорить. Он читает ваши слова и пишет слова в ответ. Он не может ничего найти, выполнить вычисление, в котором не уверен, или на самом деле сделать что-то в мире. ИИ-агент меняет это. В своей основе агент по-прежнему остаётся большой языковой моделью (LLM — large language model), но мы даём ему три дополнительные вещи: набор инструментов, которые он может вызывать, цель, которую нужно достичь, и цикл, позволяющий ему шаг за шагом продолжать работу, пока цель не будет выполнена.

Коротко: Агент = LLM + Инструменты + Цель + Цикл. Этот один урок — ваш полный учебник о том, как это работает, почему это работает, где это применяется в реальных продуктах и как это ломается. Читайте его не спеша; каждое новое слово объясняется при первом появлении.

• Объяснять разницу между моделью, которая отвечает, и агентом, который действует.
• Описывать вызов функций (также называемый использованием инструментов): как модель запрашивает инструмент и как система его запускает.
• Проходить по циклу агента — планирование → действие → наблюдение → корректировка — и прослеживать через него реальную многошаговую задачу.
• Узнавать реальные агентские продукты: помощники для программирования, режимы глубокого исследования и агенты, управляющие компьютером.
• Называть распространённые виды сбоев (зацикливание, неверные вызовы инструментов, накапливающиеся ошибки) и практики безопасности, которые держат агентов под контролем.