En översikt i flera lager över viktiga Agentic AI-begrepp. Låt oss förstå det steg för steg: 1️⃣ LLM:er (grundskiktet) I kärnan har du LLM:er som GPT, DeepSeek, etc. Centrala idéer: - Tokenisering och inferens: hur text bearbetas av modellen - Snabb teknik: designa indata för bättre resultat - LLM API:er: programmatiska gränssnitt för att interagera med modeller Det här är motorn som driver allt annat. 2️⃣ AI-agenter (byggda på LLM) Agenter lindar runt LLM:er för att möjliggöra autonom åtgärd. Huvudsakliga ansvarsområden: - Verktygsanvändning och funktionsanrop: anslutning av LLM:er till externa API:er/verktyg - Agentens resonemang: metoder som ReAct eller Chain-of-Thought - Uppgiftsplanering: dela upp stora uppgifter i mindre - Minneshantering: spåra historik, sammanhang och långsiktig information Agenter gör LLM:er användbara i verkliga arbetsflöden. 3️⃣ Agentiska system (multi-agent)...