Багаторівневий огляд ключових концепцій агентського штучного інтелекту. Давайте розберемося в цьому шар за шаром. 1) ЛМ (шар фундаменту) В основі у вас є LLM, такі як GPT, DeepSeek тощо. Основні ідеї тут: - Параметри токенізації та виведення: як текст розбивається на токени та обробляється моделлю. - Оперативне проектування: проектування входів для отримання кращих виходів. - LLM API: програмні інтерфейси для взаємодії з моделлю. Це двигун, який приводить в рух все інше. 2) AI Agents (побудовані на LLM) Агенти обертаються навколо LLM, щоб дати їм можливість діяти автономно. Основні обов'язки: - Використання інструментів та виклик функцій: підключення LLM до зовнішніх API/інструментів. - Агентське міркування: методи міркування, такі як ReAct (міркування + дія) або Ланцюжок думок. - Планування та декомпозиція завдань: розбиття великого завдання на менші. - Управління пам'яттю: відстеження історії, контексту та довгострокової інформації. Агенти – це мозок, який робить LLM корисними в реальних робочих процесах. 3) Агентні системи (мультиагентні системи) Коли ви об'єднуєте кілька агентів, ви отримуєте агентні системи. Функції: - Міжагентська комунікація: агенти спілкуються один з одним, використовуючи такі протоколи, як ACP, A2A, якщо це необхідно. - Маршрутизація та планування: прийняття рішення про те, який агент що і коли обробляє. - Координація станів: забезпечення узгодженості при співпраці декількох агентів. - Multi-Agent RAG: використання генерації з доповненням до пошуку між агентами. - Ролі та спеціалізація агентів: Агенти з унікальними цілями - Фреймворки оркестрації: інструменти (наприклад, CrewAI тощо) для побудови робочих процесів. Цей рівень стосується співпраці та координації між агентами. 4) Агентна інфраструктура Верхній рівень забезпечує надійність цих систем, масштабованість і безпеку. Це включає: - Спостережливість та логування: відстеження продуктивності та виходів (за допомогою таких фреймворків, як DeepEval). - Обробка помилок і повторних спроб: стійкість до збоїв. - Безпека та контроль доступу: забезпечення того, щоб агенти не перевищували межі. - Обмеження тарифів та управління витратами: контроль за використанням ресурсів. - Автоматизація робочих процесів: інтеграція агентів у більш широкі воронки продажів. - Управління «людина в циклі»: дозволяє здійснювати людський нагляд і втручання. Цей рівень забезпечує довіру, безпеку та масштабованість для корпоративних/виробничих середовищ. Агентний штучний інтелект в цілому передбачає складену архітектуру, де кожен зовнішній шар додає надійності, координації та управління внутрішніми шарами.