En översikt i flera lager över viktiga Agentic AI-begrepp. Låt oss förstå det lager för lager. 1) LLM:er (grundskikt) I kärnan har du LLM:er som GPT, DeepSeek, etc. Kärnidéer här: - Tokenisering och inferensparametrar: hur text delas upp i tokens och bearbetas av modellen. - Snabb teknik: designa indata för att få bättre resultat. - LLM API:er: programmatiska gränssnitt för att interagera med modellen. Det här är motorn som driver allt annat. 2) AI-agenter (byggda på LLM) Agenter lindar runt LLM:er för att ge dem förmågan att agera autonomt. Huvudsakliga ansvarsområden: - Verktygsanvändning och funktionsanrop: anslutning av LLM till externa API:er/verktyg. - Agentresonemang: resonemangsmetoder som ReAct (resonemang + agera) eller Chain-of-Thought. - Uppgiftsplanering och nedbrytning: att dela upp en stor uppgift i mindre. - Minneshantering: hålla reda på historik, sammanhang och långsiktig information. Agenter är hjärnorna som gör LLM:er användbara i verkliga arbetsflöden. 3) Agentiska system (multiagentsystem) När du kombinerar flera agenter får du agentsystem....