1. Введение в мир AI агентов
AI агенты — это системы, которые способны принимать решения, действовать независимо и выполнять задачи, основываясь на обучении и анализе данных. В отличие от автоматизаций, агенты могут адаптировать свои действия, эффективно работая с контекстом и имея возможность исправлять ошибки.
2. Основные шаги для создания AI агентов
2.1 Взаимодействие с LLM
- Начальный этап: Простой запрос
- Взаимодействие с искусственным интеллектом начиналось с простого запроса: мы передавали текст в LLM, получали ответ и использовали его.
- Углубленное взаимодействие:
- Промпт + документ — добавление контекста для получения более точного ответа.
- Промпт-чейнинг — серия запросов, где ответы от LLM используются как данные для следующих запросов.
- Автоматизация и инструменты:
- После повторяющихся задач мы задумываемся об автоматизации процессов с использованием платформ (Zapier, Make, Nathan), которые подключают различные сервисы через API (например, почту, базы данных, Telegram).
2.2 Различия между автоматизацией и агентом
- Автоматизация:
- Работает по фиксированным сценариям.
- Линейный процесс с заранее определенной последовательностью шагов.
- Подходит для повторяющихся задач.
- AI Агент:
- Способен действовать нелинейно, выбирать последовательность действий.
- Использует контекст и инструменты, адаптируя процесс для достижения цели.
- Обрабатывает неструктурированные задачи и принимает решения на основе входных данных.
3. Структура AI агентов
- Модели LLM (например, GPT) — основа для принятия решений и выполнения действий.