Warstwowy przegląd kluczowych koncepcji Agentic AI. Zrozummy to krok po kroku: 1️⃣ LLM-y (warstwa podstawowa) W centrum znajdują się LLM-y, takie jak GPT, DeepSeek itd. Kluczowe pomysły: - Tokenizacja i wnioskowanie: jak tekst jest przetwarzany przez model - Inżynieria podpowiedzi: projektowanie wejść dla lepszych wyników - API LLM: programowe interfejsy do interakcji z modelami To jest silnik, który napędza wszystko inne. 2️⃣ Agenci AI (oparte na LLM-ach) Agenci otaczają LLM-y, aby umożliwić autonomiczne działanie. Kluczowe odpowiedzialności: - Użycie narzędzi i wywoływanie funkcji: łączenie LLM-ów z zewnętrznymi API/narzędziami - Rozumowanie agentów: metody takie jak ReAct lub Chain-of-Thought - Planowanie zadań: dzielenie dużych zadań na mniejsze - Zarządzanie pamięcią: śledzenie historii, kontekstu i informacji długoterminowych Agenci sprawiają, że LLM-y są użyteczne w rzeczywistych przepływach pracy. 3️⃣ Systemy agentowe (wielu agentów)...