En lagdelt oversikt over viktige agentiske AI-konsepter. La oss forstå det trinn for trinn: 1️⃣ LLM-er (fundamentlaget) I kjernen har du LLM-er som GPT, DeepSeek, etc. Kjerneideer: - Tokenisering og slutning: hvordan tekst behandles av modellen - Prompt engineering: designe innganger for bedre resultater - LLM APIer: programmatiske grensesnitt for å samhandle med modeller Dette er motoren som driver alt annet. 2️⃣ AI-agenter (bygget på LLM-er) Agenter omslutter LLM-er for å muliggjøre autonom handling. Viktige ansvarsområder: - Verktøybruk og funksjonskall: koble LLM-er til eksterne APIer/verktøy - Agentresonnement: metoder som ReAct eller Chain-of-Thought - Oppgaveplanlegging: dele opp store oppgaver i mindre - Minnehåndtering: sporingshistorikk, kontekst og langsiktig informasjon Agenter gjør LLM-er nyttige i virkelige arbeidsflyter. 3️⃣ Agentiske systemer (multi-agent)...