Monikerroksinen yleiskatsaus Agentic AI -keskeisiin konsepteihin. Ymmärretään se vaihe vaiheelta: 1️⃣ LLM:t (peruskerros) Ytimessä on LLM:t, kuten GPT, DeepSeek jne. Keskeiset ideat: - Tokenisointi ja päättely: miten malli käsittelee tekstiä - Nopea suunnittelu: tulojen suunnittelu parempia tuloksia varten - LLM API:t: ohjelmalliset rajapinnat vuorovaikutukseen mallien kanssa Tämä on moottori, joka käyttää kaikkea muuta. 2️⃣ AI-agentit (perustuu LLM:iin) Agentit kietoutuvat LLM:ien ympärille mahdollistaakseen itsenäisen toiminnan. Keskeiset vastuualueet: - Työkalujen käyttö ja funktiokutsut: LLM:ien yhdistäminen ulkoisiin ohjelmointirajapintoihin/työkaluihin - Agentin päättely: menetelmät, kuten ReAct tai Chain-of-Thought - Tehtävien suunnittelu: isojen tehtävien pilkkominen pienempiin - Muistin hallinta: historian, kontekstin ja pitkän aikavälin tietojen seuranta Agentit tekevät LLM:istä hyödyllisiä todellisissa työnkuluissa. 3️⃣ Agentiset järjestelmät (moniagentti)...