На смену чат-ботам приходят автономные агенты — полноценные исполнители, способные работать в условиях неопределенности. Секрет успеха здесь не в самой модели, а в архитектуре промптов и логике процессов. Чтобы превратить LLM в агента, внедрите три компонента: Планирование (Planning): использование техник Chain-of-Thought и Tree of Thoughts. Агент не гадает, а декомпозирует сложную цель на последовательность мелких шагов. Память (Memory): векторные базы данных (RAG) служат внешним хранилищем знаний, позволяя модели удерживать контекст и долгосрочные цели. Инструменты (Tool Use): через описание API в системном промпте вы учите модель генерировать структурированные вызовы JSON и запускать код. Фундаментом агентской логики стал фреймворк ReAct (Reason + Act). Это цикл: мысль — действие — наблюдение — коррекция. Такая система умеет самоисправляться, если инструмент вернул ошибку. Пример: автономный аналитик при сравнении отчетов Nvidia и AMD не выдумывает цифры. Он пошагово заходит в