Слоящийся обзор ключевых концепций агентного ИИ. Давайте разберем это по слоям. 1) LLM (основной слой) В основе лежат LLM, такие как GPT, DeepSeek и т.д. Основные идеи: - Токенизация и параметры вывода: как текст разбивается на токены и обрабатывается моделью. - Проектирование подсказок: создание входных данных для получения лучших выходных данных. - API LLM: программные интерфейсы для взаимодействия с моделью. Это двигатель, который приводит в движение все остальное. 2) ИИ-агенты (построенные на LLM) Агенты оборачивают LLM, чтобы дать им возможность действовать автономно. Ключевые обязанности: - Использование инструментов и вызов функций: соединение LLM с внешними API/инструментами. - Рассуждение агентов: методы рассуждения, такие как ReAct (рассуждение + действие) или Chain-of-Thought. - Планирование задач и декомпозиция: разбивка большой задачи на более мелкие. - Управление памятью: отслеживание истории, контекста и долгосрочной информации. Агенты — это мозги, которые делают LLM полезными в реальных рабочих процессах. 3) Агентные системы (мультиагентные системы) Когда вы объединяете несколько агентов, вы получаете агентные системы. Особенности: - Взаимодействие между агентами: агенты общаются друг с другом, используя протоколы, такие как ACP, A2A, если это необходимо. - Маршрутизация и планирование: определение, какой агент что обрабатывает и когда. - Координация состояния: обеспечение согласованности при сотрудничестве нескольких агентов. - Мультиагентный RAG: использование генерации с дополнением извлечения между агентами. - Роли и специализация агентов: агенты с уникальными целями. - Оркестрационные фреймворки: инструменты (такие как CrewAI и т.д.) для создания рабочих процессов. Этот слой посвящен сотрудничеству и координации между агентами. 4) Агентная инфраструктура Верхний слой обеспечивает надежность, масштабируемость и безопасность этих систем. Это включает: - Наблюдаемость и ведение журналов: отслеживание производительности и выходных данных (с использованием фреймворков, таких как DeepEval). - Обработка ошибок и повторные попытки: устойчивость к сбоям. - Безопасность и контроль доступа: обеспечение того, чтобы агенты не выходили за рамки. - Ограничение частоты и управление затратами: контроль использования ресурсов. - Автоматизация рабочих процессов: интеграция агентов в более широкие потоки. - Контроль с участием человека: возможность человеческого надзора и вмешательства. Этот слой обеспечивает доверие, безопасность и масштабируемость для корпоративных/производственных сред. Агентный ИИ в целом включает в себя многослойную архитектуру, где каждый внешний слой добавляет надежность, координацию и управление над внутренними слоями.