Комментарии 4
Это все или будет продолжение? Интересно какие модели локальные или с бесплатных сервисов можно использовать чтобы попробовать свой мини агент сделать. Как я понимаю нужна модель с tool call.
Как формировать контекст для каждого звена агента.
Целесообразно ли делать subtask чтобы они исполнитель писал промт под запроса и он выполнялся в отдельном контексте, а потом только возвращал результат.
Было бы интересно посмотреть на агента типа deepreserch с возможностью расширения. Лучше даже без кода, а сам принцип и базовые промты с возможностью расширения.
Или это проще будет у чат гпт спросить? :)
Интересно какие модели локальные или с бесплатных сервисов можно использовать чтобы попробовать свой мини агент сделать. Как я понимаю нужна модель с tool call.
По локальным моделям конечно все зависит от производительности железа для запуска. Есть есть условный мак на м-серии, можно начать с gptoss-20b. Поиграться точно хватит и туллколинг есть.
Как формировать контекст для каждого звена агента.Целесообразно ли делать subtask чтобы они исполнитель писал промт под запроса и он выполнялся в отдельном контексте, а потом только возвращал результат.
Таких вопросов, к сожалению, в процессе создания агента появляется достаточно много. Я бы рекомендовал ознакомиться с 12 Factor Agents и рекомендациями о том как строить агентов от Claude и Manus. Там достаточно применимых к практике вещей.
Было бы интересно посмотреть на агента типа deepreserch с возможностью расширения. Лучше даже без кода, а сам принцип и базовые промты с возможностью расширения.
У Валеры Ковальского и комьюнити есть проект SGR Deep Research, думаю что его изучение вполне может быть отправной точкой. И схемки есть :)
Вот интересно. В ГПТ перед тем, как сделать ресерч я сначала через тот же ГПТ составляю промпт для Deep Research. И такие задачи всегда разбиваются на маленькие и примитивные шаги.
Это что получается, агент не хочет быть агентом, а хочет быть воркфлоу?))))
ИИ-агенты простым языком: разбираем на примере Deep Research