Что такое AI-агент и из каких основных частей он состоит

[010011011000101110101]

чем содержательнее статья, тем меньше под ней комментариев :-)))

[Paczuk]

А если и есть комментарии, то совсем бессодержательные

[kokanov]

Привет коллега. Я когда-то давно тоже в RMR работал. Сейчас ML техлид/архитектор в другом месте, но кружку из RMR мерча до сих пор использую. Удобная очень. :-)

[ArtaT]

Максим, спасибо большое!
Для "птички-проджекта" вы пишите очень полезные и самое главное, понятные, статьи.

Правильно я понимаю, что для создания AI-агентов по большому счету надо:
- знать функциональность готовых библиотечных решений (типа LangChain)
- составить структуру приложения (самого агента)
- правильно (посредством итераций) настроить промты, которые будут подавать на вход LLM, при необходимости обогащенные RAG
- условно "из кирпичиков" собрать агента. Как будто самого кода на Питоне не так уж и много приведено. Посмотрел мат агента на Гитхабе - там вроде такая же история

То есть все сводится к грамотной компоновке уже существующих решений + промты?

[maksimov_m]

Спасибо за отзыв!

Отвечу следующее.
Все вещи, которые вы перечислили, необходимы для создания агента. Добавил бы здесь еще "выбор LLM", потому что существуют свои требования (к инфраструктуре, конфиденциальность данных), а также "настройка среды и инструментов, с которыми будет взаимодействовать агент".

Чаще всего, проблема кроется в том, чтобы собрать качественного агента, который будет отвечать всем требованиям функциональности, качества...
Имеется большое поле экспериментов с перечисленными вещами.