O prezentare generală stratificată a conceptelor cheie ale Agentic AI. Să înțelegem pas cu pas: 1️⃣ LLM-uri (stratul de fundație) În esență, aveți LLM-uri precum GPT, DeepSeek etc. Idei de bază: - Tokenizare și inferență: modul în care textul este procesat de model - Inginerie promptă: proiectarea intrărilor pentru rezultate mai bune - API-uri LLM: interfețe programatice pentru a interacționa cu modelele Acesta este motorul care alimentează orice altceva. 2️⃣ Agenți AI (construiți pe LLM-uri) Agenții se înfășoară în jurul LLM-urilor pentru a permite acțiuni autonome. Responsabilități cheie: - Utilizarea instrumentelor și apelarea funcțiilor: conectarea LLM-urilor la API-uri/instrumente externe - Raționamentul agentului: metode precum ReAct sau Chain-of-Thought - Planificarea sarcinilor: împărțirea sarcinilor mari în altele mai mici - Managementul memoriei: istoric de urmărire, context și informații pe termen lung Agenții fac LLM-urile utile în fluxurile de lucru din lumea reală. 3️⃣ Sisteme agentice (multi-agent)...