Объяснение агентных ИИ: от языковых моделей к автономным агентам
Структурированный обзор того, как большие языковые модели превращаются в агентные системы с помощью инструментов, памяти, планирования, архитектур многих агентов и интеграции MCP.
Большие языковые модели изменили способ работы с программным обеспечением.
Вместо того чтобы передавать компьютеру строгую последовательность инструкций, теперь можно сформулировать запрос таким образом:
«Выясните, почему счет этого клиента увеличился, проверьте детали контракта и использования ресурсов, а если сумма оказалась неверной — откройте заявку».
Традиционное приложение потребовало бы жестко заданной последовательности действий для выполнения каждого из этих шагов.
В отличие от этого, агентская система может самостоятельно определить, какие данные ей нужны, какие инструменты использовать, какой следующий шаг выполнить и когда задача будет завершена.
Это поднимает естественный вопрос:
Как мы перешли от LLM, которые просто генерируют текст, к системам, способным выполнять реальные задачи?
Чтобы понять агентские ИИ, необходимо проследить этот процесс шаг за шагом.
Этот процесс развивается на нескольких отдельных этапах.
LLM
User → Prompt → LLM → Response
По сути, модель генерирует вывод в основном на основе предоставленного ей контекста.
Рассмотрим следующий запрос:
«Объясните, что такое трансформер.»
LLM может ответить непосредственно, поскольку необходимые знания уже содержатся в её обученных параметрах вместе с предоставленным контекстом.
Теперь рассмотрим другой запрос:
«Какая сейчас погода в Бангалоре?»
Здесь модели требуется актуальная информация, которая почти наверняка не входит в её обучающие данные. Эта проблема указывает на следующий этап.
RAG
User → Retrieve Knowledge → LLM → Response
Метод генерации с использованием внешних данных позволяет модели запрашивать информацию извне — корпоративные документы, руководства по правилам, базы данных — перед тем, как сформировать ответ.
Например:
"Какова политика возврата средств нашей компании?"
Система загружает соответствующий текст правил и передаёт его в LLM в качестве части запроса.
Метод RAG помогает преодолеть пробел в знаниях.
Однако остаётся ещё одно ограничение:
Что происходит, когда системе необходимо выполнить действие вместо простого ответа на вопрос?
LLM с использованием инструментов
User → LLM → Tool → Result → LLM → Response
На этом этапе модель обретает возможность взаимодействовать с внешними системами.
Возьмём ChatGPT в качестве примера: когда вы задаёте вопрос
"Какая погода сейчас?"
Он может вызвать инструмент погоды для получения актуальных данных вместо того, чтобы полагаться исключительно на знания, встроенные в модель.
Инструменты по сути открывают путь от большой языковой модели во внешний мир.
Тем не менее здесь есть важная нюанс, на который стоит обратить внимание.
Если разработчик явно закодирует алгоритм выполнения, например:
Question → Weather API → Response
последовательность шагов остается фиксированной заранее.
Агент развивает эту идею дальше.
Агент
Goal
↓
Reason
↓
Choose Action
↓
Use Tool
↓
Observe Result
↓
Decide Next Action
↓
Repeat
↓
Complete Goal
Ключевое отличие заключается в динамическом принятии решений. Рабочий процесс следует маршруту, заданному разработчиком заранее. Однако агент может самостоятельно выбирать маршрут на основе того, что он узнает по пути.
Именно способность динамически выбирать следующий шаг в основе своей сути определяет поведение агента.
Что такое искусственный интеллект-агент?
Вот рабочее определение:
Агент ИИ — это система, основанная на LLM, которая достигает поставленной цели путем динамического выбора действий, используя соответствующие инструменты и контекст, отслеживая результаты этих действий и повторяя этот цикл до тех пор, пока цель не будет достигнута или не сработает какое-либо условие остановки.
Как правило, агент объединяет в себе:
LLM + Instructions + Tools + State + Memory + Context + Orchestration + Guardrails
LLM отвечает за логические рассуждения и принятие решений.
Инструменты обеспечивают конкретные возможности.
Состояние отслеживает то, что происходит в данный момент.
Память обеспечивает преемственность во времени.
Ограничения устанавливают рамки поведения.
Оркестрация связывает все эти компоненты воедино.
Суть заключается в следующем:
Агент не просто генерирует ответ. Он может определить направление действий и его реализовать.
Зачем нам нужны агенты?
Теперь, когда у вас есть рабочее определение агента, возникает естественный вопрос:
Зачем нужны все эти дополнительные механизмы?
На самом деле не каждая задача требует использования агента.
Когда рабочий процесс следует фиксированной, предсказуемой последовательности:
Receive request
↓
Validate
↓
Call API
↓
Return result
простая детерминистическая схема обычно бывает проще и надежнее.
Теперь сравните это с подобным запросом:
«Выясните, почему в этом месяце увеличились расходы на облака».
Здесь нет единственного заранее определенного пути. Системе может потребоваться пройти через что-то вроде:
Check billing
↓
Find Azure costs increased
↓
Check deployments
↓
Find new service
↓
Check service usage
↓
Find abnormal traffic
↓
Investigate logs
↓
Generate explanation
Обратите внимание на происходящее: у агента нет способа узнать, что необходимо выполнить шаг 5, пока он еще не завершил шаг 2. Результат каждого действия определяет следующий шаг.
Именно в таких ситуациях подход, основанный на агентах, оправдывает свою сложность.
Простое правило
Используйте рабочие процессы, когда последовательность шагов известна заранее. Обращайтесь к агентам, когда следующий шаг во многом зависит от того, что будет обнаружено по пути.
Цикл агента
Как только вы передаёте агенту цель, что на самом деле происходит внутри?
В центре каждого агента находится цикл агента.
┌─────────────┐
│ Goal │
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────┐
│ Reason │
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────┐
│ Choose Tool │
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────┐
│ Execute │
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────┐
│ Observe │
└──────┬──────┘
↓
Goal done?
/ \
No Yes
↓ ↓
Reason Finish
Его основной паттерн сводится к следующему:
Размышление → Действие → Наблюдение → Повтор
В качестве примера:
User:
"Investigate this invoice."
Agent:
"I need invoice details." ↓get_invoice() ↓Tool returns invoice information. ↓Agent:
"The amount looks unusual. I need the contract." ↓get_contract() ↓Contract returned. ↓Agent:
"Now I can compare the two."
В ходе всего этого взаимодействия агент постоянно корректирует своё представление о ситуации по мере поступления новой информации из окружающей среды.
В реальных производственных системах применяются логика повторных попыток, проверки валидности, управление памятью, контроль авторизации, механизмы отслеживания состояния и правила остановки работы — но этот цикл является основной структурой, лежащей в основе всего этого.
Инструменты: возможность действий для агентов
Этот цикл сразу же вызывает следующий вопрос:
Как агент на самом деле может взаимодействовать с реальным миром?
Сам по себе ЯЗЫК БОЛЬШИХ МОДЕЛЕЙ не имеет прямого доступа к системам вашей компании.
Именно инструменты обеспечивают ему такой доступ.
Например:
get_customer()
get_invoice()
search_policy()
query_database()
create_ticket()
send_email()
При наличии инструментов поток действий выглядит следующим образом:
Agent
↓
"I need the invoice"
↓
get_invoice()
↓
Invoice data
↓
Agent
↓
"I need the contract"
↓
get_contract()
↓
Contract data
Инструменты позволяют агентам подключаться к широкому спектру внешних систем, таких как:
- Веб-API
- Реляционные или NoSQL базы данных
- Поисковые системы
- Локальное или облачное хранилище файлов
- Хостинги исходного кода, такие как GitHub
Наличие такой возможности коренным образом меняет функции больших языковых моделей. Они больше не просто генерируют текст.
Вместо этого они действуют как системы принятия решений, использующие определенный набор функций.
Но что должен помнить агент?
Как только агент начинает выполнять несколько шагов подряд, возникает новая проблема.
Представьте агента, который уже прошел через эту последовательность действий:
Retrieved the invoice
Checked the contract
Queried usage
Found an anomaly
Ему необходимо отслеживать эти результаты, чтобы определить следующий шаг.
А если тот же пользователь вернется на следующий день, агенту также может понадобиться контекст из предыдущего разговора.
Именно здесь на сцену выходят состояние и память.
Память: обеспечение преемственности у агента
Любой агент, работающий в ходе нескольких взаимодействий, нуждается в какой-то системе памяти.
Полезно разделить память на две категории:
Краткосрочная память
Она включает всю информацию, необходимую для выполнения текущей задачи.
User request + Conversation + Current plan + Tool results
Например, при расследовании проблемы с счетом агент может сохранять такие детали, как:
Invoice = $14,000
Contract = $10,000
Usage = Normal
Эти данные актуальны только для текущей сессии.
Долгосрочная память
Она содержит информацию, которая может пригодиться в последующих взаимодействиях.
Например:
User prefers concise reports.
Customer uses Enterprise contract.
Previous incident was resolved using procedure X.
В этом смысле память обеспечивает агенту преемственность между отдельными задачами, вместо того чтобы заставлять его заново учить всё с нуля каждый раз.
Базовая версия этой архитектуры выглядит следующим образом:
Agent
↓
Memory Manager
/ | \
↓ ↓ ↓
Working Episodic Semantic
Memory Memory Memory
Тем не менее, память не должна означать хранение всего бесконечно.
В производственной среде обычно требуется:
Store
↓
Index
↓
Retrieve
↓
Rank
↓
Inject relevant memory
Цель не в том, чтобы максимизировать объем сохраняемой информации.
Цель — поддерживать актуальность памяти.
Планирование: определение следующих действий
На этом этапе агент может вызывать инструменты и воспроизводить прошлый контекст. Однако задачи с большим количеством взаимосвязанных элементов по-прежнему представляют сложность.
Именно здесь пригодяется еще один навык:
Планирование.
Возьмем этот запрос в качестве примера:
«Анализируйте причины увеличения счетов и подготовьте отчет.»
Агент может разделить его на:
1. Retrieve current billing
2. Retrieve historical billing
3. Compare services
4. Identify anomalies
5. Investigate causes
6. Verify against policy
7. Generate report
Планирование может иметь четко определенную форму:
{
"steps": [
"fetch_billing",
"compare_history",
"investigate_anomaly",
"generate_report"
]
}
Или это может быть косвенным способом, при котором модель выбирает свой следующий шаг сразу после просмотра результата работы каждого инструмента.
Например:
Get billing
↓
Observe increase
↓
Investigate service
↓
Observe anomaly
↓
Check logs
↓
Generate conclusion
Это важно, потому что планирование не обязательно должно находиться в отдельном агенте планирования.
Один агент часто способен как планировать, так и сам выполнять работу.
От одного агента к разным архитектурам
На этом этапе основные строительные блоки уже готовы:
LLM
+
Tools
+
State
+
Memory
+
Planning
Но что происходит, когда задача становится слишком сложной для одного агента?
Один агент не всегда является подходящим решением.
Именно поэтому используются различные архитектурные паттерны для создания систем с агентами.
A. Один агент
Agent
/ | \
↓ ↓ ↓
DB API Search
Один агент одновременно управляет несколькими инструментами.
Возьмём сценарий обслуживания клиентов: один агент может одновременно иметь доступ к записям клиентов, данным о финансовых операциях, документам политики и системе обработки заявок.
Обычно имеет смысл начинать с этого, поскольку это делает общую структуру простой и понятной для анализа.
B. Последовательный рабочий процесс
Research
↓
Analysis
↓
Generation
↓
Validation
Этот паттерн подходит для ситуаций, когда последовательность шагов известна заранее.
Например, конвейер обработки документов всегда проходит через одни и те же этапы:
Extract
↓
Analyze
↓
Generate
↓
Validate
Строго говоря, это больше похоже на фиксированный рабочий процесс, чем на полностью автономного агента, хотя большие языки моделей всё равно могут выполнять задачи на каждом отдельном этапе.
C. Оркестратор-рабочие элементы
Orchestrator
/ | \
↓ ↓ ↓
Market Research Risk Investment
tool tool tool
Здесь оркестратор в реальном времени определяет, какие рабочие агенты действительно необходимы.
Рассмотрим пример запроса:
«Инвестировать мои 1000 рупий на фондовом рынке»
Оркестратор может запустить:
Financial Research Worker
Market Research Worker
Risk Analysis Worker
То, какие рабочие процессы будут созданы, полностью зависит от требований запроса.
D. Оценщик-оптимизатор
Иногда наиболее эффективным способом повышения качества результата работы агента является передача его на отдельный этап оценки.
Generator
↓
Output
↓
Evaluator
↓
Pass ─────→ Done
│
↓
Feedback
↓
Generator
Например:
Generate SQL
↓
Execute SQL
↓
Error
↓
Analyze error
↓
Correct SQL
↓
Execute again
В такой конфигурации обратная связь поступает непосредственно из среды, в которой работает агент.
Этот подход особенно эффективен в областях, где возможна объективная проверка корректности — таких как сгенерированный код, SQL-запросы, структурированные данные или автоматизированные тесты.
E. Многократный агент
Когда задача становится слишком сложной, полезно распределить обязанности между несколькими специализированными агентами.
Supervisor
/ | \
↓ ↓ ↓
Market Research Risk Investment
Agent Agent Agent
Каждый агент может отличаться по следующим параметрам:
- Инструкциям
- Инструментам
- Знаниям
- Обязанностям
- Критериям оценки
Тем не менее, добавление большего количества агентов автоматически не приводит к улучшению.
Увеличение числа агентов также сопряжено с следующими проблемами:
- Повышенная задержка
- Высокие затраты
- Увеличенное количество взаимодействий между агентами
- Усиленная необходимость управления состоянием
- Больше мест, где могут возникнуть сбои
- Усложнение отладки
Полезное руководство:
Начните с одного агента и разделяйте его на несколько только тогда, когда специализация действительно оправдает себя.
Подключение агентов к внешнему миру: MCP
По мере расширения возможностей агента его список необходимых инструментов может быстро увеличиваться.
Представьте корпоративного агента, которому необходимо получить доступ к:
GitHub
Slack
Jira
PostgreSQL
Snowflake
Google Drive
AWS
Azure
Datadog
Если каждому ИИ-приложению придется самостоятельно разрабатывать интеграцию с каждой из этих систем, весь экосистема превратится в источник постоянного технического обслуживания.
Именно этот пробел и заполняет Model Context Protocol (MCP).
Что такое MCP?
Model Context Protocol (MCP) — это открытый протокол, предназначенный для стандартизации способов взаимодействия ИИ-приложений с внешними инструментами, ресурсами и запросами.
Проще говоря:
MCP выступает в качестве стандартного интерфейса между ИИ-приложениями и внешними возможностями.
Без общего стандарта возникают следующие проблемы:
Agent
├── Custom GitHub integration
├── Custom Slack integration
├── Custom Database integration
└── Custom Jira integration
При использовании MCP ситуация выглядит иначе:
AI Application
↓
MCP Client
↓
┌─────────┼─────────┐
↓ ↓ ↓
GitHub Jira DB
MCP Server MCP Server MCP Server
MCP предусматривает архитектуру «хост-клиент-сервер» вместе со стандартизированными элементами — а именно инструментами, ресурсами и запросами.
Инструменты MCP
Это действия, которые модель может выполнять:
create_issue()
search_repository()
execute_query()
Ресурсы MCP
Это данные контекста, которые можно передать модели:
database schema
repository files
documents
configuration
Запросы MCP
Это повторно используемые шаблоны для типовых взаимодействий:
review_code()
generate_report()
debug_error()
Вот ключевой момент, который следует запомнить:
MCP не создаёт агента.
Он предоставляет общий способ для агента или любого ИИ-приложения подключаться к внешним возможностям. MCP является слоем связи; сам агент остаётся слоем принятия решений.
Теперь агент может действовать — но может ли он совершенствоваться?
На этом этапе агент способен:
Understand
↓
Plan
↓
Use tools
↓
Retrieve knowledge
↓
Remember information
↓
Take actions
Однако производственная система ставит ещё один вопрос:
Что происходит, когда агент допускает ошибку?
Допустим, он постоянно выбирает неподходящий инструмент для выполнения задачи.
User:
Investigate invoice.
Agent:
Calls get_customer_profile()User:
Wrong tool. You should check invoice_details().
Стоит ли сразу же исправлять запрос?
Вероятно, нет.
Отзывы, которые даёт пользователь, сами могут быть неверными, вредоносными, неполными или актуальными только в одном конкретном случае. Именно поэтому существуют циклы обучения.
Циклы обучения
Распространённое заблуждение выглядит так:
"Если я дам агенту отзыв, подложная модель LLM автоматически научится."
На практике это обычно не происходит.
Обучение происходит на разных уровнях.
Уровень 1 — Отзывы в контексте
Agent:
I'll create a P2 ticket.
User:
No, this should be P1.Agent:
Understood. P1.
Здесь агент корректирует своё поведение только в рамках текущего диалога.
Веса основной модели остаются нетронутыми.
Уровень 2 — Память
Эту настройку также можно сохранить:
User preference:
Incident priority should default to P1 for this category.
В последующих сессиях её можно восстановить. Модель при этом не меняется — у агента просто появляется больше контекста для работы.
Уровень 3 — Улучшение системы
Теперь подумайте о паттерне повторяющихся ошибок.
Production
↓
Trace
↓
Evaluation
↓
Failure detected
↓
Improve prompt/tool/model
↓
Deploy new version
Исправление на этом уровне может затронуть несколько частей процесса одновременно:
- Формулировку запросов
- Описание инструментов
- Логику маршрутизации для выбора пути
- Шаг извлечения информации
- Примеры, показываемые агенту
- Тонкую настройку модели
- Замену модели на другую
Такой набор изменений гораздо точнее отражает то, что люди имеют в виду под циклом обучения агента.
Вывод следующий:
Отзывы должны, как правило, способствовать оценке и улучшению системы, а не прямо влиять на её постоянное поведение.
Ограничения и безопасность
Как только агент начинает принимать действия, возникает новая проблема:
Что помешает ему совершить что-то вредное?
Агент может быть подключен к базам данных, производственной инфраструктуре, финансовым системам или данным клиентов.
Это означает, что архитектура должна устанавливать ограничения на действия агента.
User
↓
Input Guardrail
↓
Agent
↓
Authorization
↓
Tool
↓
External System
↓
Output Validation
Ограничения полезны для выявления таких проблем, как:
- Вставка команд
- Небезопасные запросы
- Конфиденциальная информация
- Неверные аргументы инструментов
- Нарушения правил
Тем не менее, одних лишь ограничений недостаточно.
Представьте, что агент пытается выполнить:
DELETE production_database
Вы не хотите, чтобы система полагалась на модель для принятия решений:
"Это звучит опасно."
Вместо этого логика авторизации должна детерминированно блокировать такие действия каждый раз.
ГЛМ никогда не должен быть окончательным барьером безопасности.
Настоящая аутентификация, авторизация, контроль доступа, проверка входных данных и стандартные практики безопасности приложений должны действовать вокруг агента.
Внедрение промптов в агентные системы
Проблема внедрения промптов становится особенно критичной, когда агент может загружать контент извне системы.
Рассмотрим следующую ситуацию:
Agent
↓
Search document
↓
Document contains malicious instruction
↓
Agent interprets it as an instruction
↓
Tool call
↓
Potentially harmful action
Ключевое отличие, которое необходимо помнить, заключается в следующем:
Instructions
≠
Retrieved Data
Веб-страница, электронное письмо, заявка на поддержку, задача в GitHub или любой другой документ могут содержать текст, сформатированный так, чтобы выглядеть как инструкция. Агент не должен считать всё, что он получает, автоматически надежным или авторитетным. Именно поэтому системы с агентами требуют более строгой безопасности, чем простые инструменты для ответов на вопросы.
Оценка: не ограничивайтесь только окончательным ответом
После развертывания агента существует ключевой вопрос, на который необходимо постоянно отвечать:
Действительно ли агент хорошо выполняет свою работу?
Для обычного программного обеспечения типичным вопросом является:
"Был ли результат правильным?"
В случае с агентами необходимо также задавать вопрос:
"Следовал ли агент правильному пути для достижения результата?"
Например:
Request
↓
Wrong Tool
↓
Wrong Tool
↓
Correct Tool
↓
Correct Answer
Итоговый ответ может оказаться верным даже в том случае, если агент потратил много усилий на его получение.
Поэтому следует оценивать всю траекторию действий, а не только конечный результат:
Input
↓
Plan
↓
Tool Selection
↓
Arguments
↓
Tool Result
↓
Next Decision
↓
Final Answer
При настройке оценки обращайте внимание на такие показатели, как завершение задачи, правильность выбора инструмента, корректность заполнения аргументов, качество полученного контекста, прямолинейность пути к ответу, время выполнения, затраты, нарушение правил безопасности и частота необходимости вмешательства человека.
Траектория показывает вам как агент пришел к результату, что имеет столь же большое значение, как и сам результат.
Наблюдаемость
Оценка позволяет узнать, работают ли системы корректно. Наблюдаемость помогает понять почему что-то сломалось.
Полезный отчет о действиях может выглядеть примерно так:
Trace: 12345
User Request
↓
LLM Call #1
↓
search_customer()
↓
Result
↓
LLM Call #2
↓
get_invoice()
↓
Result
↓
LLM Call #3
↓
Final Answer
Ваши логи должны фиксировать каждый вызов модели, каждый вызов инструмента вместе с его аргументами и результатами, время выполнения операций, использование токенов, любые ошибки или попытки повтора, срабатывание механизмов контроля и окончательный результат.
Без такого уровня детализации диагностика поведения агента становится практически невозможной.
Например, когда агент возвращает неверный ответ, хороший трейс должен позволить определить, была ли причина в:
Wrong retrieval?
↓
Wrong tool?
↓
Wrong tool arguments?
↓
Incorrect reasoning?
↓
Bad final generation?
Это делает возможность наблюдения ключевой частью проектирования системы, а не дополнением, добавленным позже для мониторинга.
Собирание всего воедино: архитектура в производстве
Шаг за шагом мы добавляли новые функции поверх исходной LLM:
LLM
↓
RAG
↓
Tools
↓
Agent Loop
↓
Memory
↓
Planning
↓
MCP
↓
Learning & Evaluation
↓
Security & Guardrails
Настоящая производственная система объединяет все эти компоненты во единое целое:
USER
│
↓
API / Application
│
↓
Authentication
│
↓
┌─────────────┐
│ Agent │
│ Runtime │
└──────┬──────┘
│
┌────────────┼────────────┐
↓ ↓ ↓
Context Memory Tools
Manager │ │
│ ↓ ↓
↓ Vector DB MCP / APIs
RAG │
│ ┌──────────┼──────────┐
↓ ↓ ↓ ↓
Knowledge GitHub DB SaaS
│
↓
Tool Results
│
↓
Agent
│
┌──────┴──────┐
↓ ↓
Response Action
│
↓
External
System
И в итоге всё это оборачивается в единую структуру:
Security
Guardrails
Observability
Evaluation
Human Approval
Cost Monitoring
Именно этый внешний слой превращает многообещающий прототип в агента, который можно реально использовать в производственных условиях.
Более широкая картина
Оглядываясь назад, путь начинался с обычной большой языковой модели:
User → Prompt → LLM → Response
Затем начали проявляться проблемы.
У модели не было доступа к внешним знаниям.
Поэтому на сцену вышел подход RAG.
Ему требовался способ взаимодействия с внешними системами.
Поэтому мы предоставили ему инструменты.
Ему нужно было выбирать, какое действие целесообразно на каждом этапе.
Поэтому был введен цикл агента.
Ему требовалось сохранять предыдущий контекст.
Поэтому мы добавили слой памяти.
Более сложные задачи требовали разбиения работы на меньшие шаги.
Поэтому затем появилось планирование.
Координация нескольких специализированных навыков требовала лучшей структуры.
Мы представили различные архитектуры агентов, а там, где это было целесообразно, — полные многопроцессорные системы агентов.
По мере увеличения количества интеграций возникла новая проблема.
Именно здесь на помощь приходят стандартизированные протоколы, такие как MCP, которые обеспечивают единый слой подключения.
Как только система начала принимать значимые решения самостоятельно, ей потребовались:
Безопасность → Оценка → Наблюдаемость → Обратная связь → Постоянное совершенствование
На этом этапе у нас уже не просто LLM, заключенный в запрос.
Это стал полноценная агентская система.
Ментальная модель агентского ИИ
По сути, модель можно свести к следующему:
GOAL
↓
REASON
↓
PLAN
↓
ACT
↓
OBSERVE
↓
EVALUATE
↓
REMEMBER
│
└────────→ REASON
Вокруг этого цикла находится:
Security
+
Guardrails
+
Authorization
+
Observability
+
Human Oversight
Который отражает следующую эволюцию:
LLM
↓
LLM + RAG
↓
LLM + Tools
↓
Agent
↓
Agent + Memory
↓
Agent + MCP
↓
Multi-Agent / Agentic Systems
↓
Continuous Evaluation & Improvement
Но цель не в том, чтобы довести автономию до максимума.
Целью должна быть надежная автономия.
Заключение
Искусственный интеллект-агент часто сводится к простой формуле:
LLM + Инструменты
Однако это лишь отправная точка.
Агент производственного уровня объединяет в себе:
- Размышление, обеспечиваемое с помощью LLM
- Знания, поступающие через RAG
- Непрерывность, поддерживаемая с помощью памяти
- Действия, выполняемые с использованием инструментов
- Связность, обеспечиваемая протоколами вроде MCP
- Планирование, для решения многоэтапных задач
- Обратная связь, способствующая улучшению
Основное архитектурное правило можно сформулировать просто:
Опирайтесь на детерминистичный код там, где корректность критически важна, а использование логики на основе LLM оставляйте для случаев, когда гибкость и суждение действительно приносят пользу.
Самые сильные агентные системы определяются не количеством встроенных возможностей.
Они выделяются тем, что знают, что нужно сделать, используют подходящие инструменты, сохраняют необходимый контекст, проверяют свою работу, уважают свои ограничения и понимают, когда следует сделать паузу или обратиться за помощью к человеку.
Вот что на самом деле представляет собой агентный ИИ:
Переход от систем, которые просто генерируют ответы, к системам, способным понимать цели, действовать в соответствии с ними, учиться на происходящем и сотрудничать с людьми для выполнения реальной работы.
Связанные статьи
- ReAct Explained: Как ИИ-агенты сочетают рассуждения с действиями в реальном мире — Узнайте, как фреймворк ReAct объединяет рассуждения и использование инструментов для работы ИИ-агентов, а также в чем он отличается от моделей Chain-of-Thought, RL и других моделей рассуждений.