Багаторівневий огляд ключових концепцій агентського штучного інтелекту. Давайте розберемося в цьому крок за кроком: 1️⃣ ЛМ (шар фундаменту) В основі у вас є LLM, такі як GPT, DeepSeek тощо. Основні ідеї: - Токенізація та висновок: як текст обробляється моделлю - Оперативне проектування: проектування входів для кращих виходів - LLM API: програмні інтерфейси для взаємодії з моделями Це двигун, який приводить в рух все інше. 2️⃣ Агенти штучного інтелекту (побудовані на LLM) Агенти обгортають LLM, щоб забезпечити автономні дії. Основні обов'язки: - Використання інструментів та виклик функцій: підключення LLM до зовнішніх API/інструментів - Міркування агента: такі методи, як ReAct або Chain-of-Thought - Планування завдань: розбиття великих завдань на дрібніші - Управління пам'яттю: відстеження історії, контексту та довгострокової інформації Агенти роблять LLM корисними в реальних робочих процесах. 3️⃣ Агентні системи (мультиагентні)...