O prezentare generală a conceptelor cheie ale inteligenței artificiale agentice. Să înțelegem strat cu strat. 1) LLM-uri (strat de fundație) În esență, aveți LLM-uri precum GPT, DeepSeek etc. Idei de bază aici: - Parametrii de tokenizare și inferență: modul în care textul este împărțit în jetoane și procesat de model. - Inginerie promptă: proiectarea intrărilor pentru a obține rezultate mai bune. - API-uri LLM: interfețe programatice pentru a interacționa cu modelul. Acesta este motorul care alimentează orice altceva. 2) Agenți AI (construiți pe LLM-uri) Agenții se înfășoară în jurul LLM-urilor pentru a le oferi capacitatea de a acționa autonom. Responsabilități cheie: - Utilizarea instrumentelor și apelarea funcțiilor: conectarea LLM la API-uri/instrumente externe. - Raționamentul agentului: metode de raționament precum ReAct (raționament + acțiune) sau Lanțul de gândire. - Planificarea și descompunerea sarcinilor: împărțirea unei sarcini mari în altele mai mici. - Managementul memoriei: urmărirea istoricului, contextului și informațiilor pe termen lung. Agenții sunt creierele care fac LLM-urile utile în fluxurile de lucru din lumea reală. 3) Sisteme agentice (sisteme multi-agent) Când combinați mai mulți agenți, obțineți sisteme agentice. Caracteristici: - Comunicare între agenți: agenții vorbesc între ei, folosind protocoale precum ACP, A2A dacă este necesar. - Rutare și programare: a decide ce agent se ocupă de ce și când. - Coordonarea statului: asigurarea consecvenței atunci când mai mulți agenți colaborează. - Multi-Agent RAG: folosind generarea augmentată de recuperare între agenți. - Roluri și specializare a agenților: agenți cu scopuri unice - Framework-uri de orchestrare: instrumente (cum ar fi CrewAI etc.) pentru a construi fluxuri de lucru. Acest nivel se referă la colaborare și coordonare între agenți. 4) Infrastructura agentică Stratul superior asigură că aceste sisteme sunt robuste, scalabile și sigure. Aceasta include: - Observabilitate și înregistrare: urmărirea performanței și a rezultatelor (folosind framework-uri precum DeepEval). - Gestionarea erorilor și reîncercări: rezistență la defecțiuni. - Securitate și control al accesului: asigurarea faptului că agenții nu depășesc. - Limitarea ratei și gestionarea costurilor: controlul utilizării resurselor. - Automatizarea fluxului de lucru: integrarea agenților în conducte mai largi. - Controale human-in-the-loop: permițând supravegherea și intervenția umană. Acest strat asigură încredere, siguranță și scalabilitate pentru mediile de întreprindere/producție. Inteligența artificială, în ansamblu, implică o arhitectură stivuită, în care fiecare strat exterior adaugă fiabilitate, coordonare și guvernanță asupra straturilor interne.