В предыдущем посте мы рассказывали, что в целом из себя представляют ИИ-агенты и чем отличаются от традиционных чат-ботов. Но чтобы понимать, в работе над какими задачами они будут действительно эффективны, стоит иметь представление, из чего состоят ИИ-агенты и каким образом взаимодействуют с миром.
Компоненты ИИ-агентов
ИИ-агент – это сложная система, состоящая из нескольких компонентов: больших языковых моделей, промптов и инструментов для взаимодействия с внешней средой. Кратко рассмотрим каждый из них.
1. Большая языковая модель (LLM), например, ChatGPT или DeepSeek, – это ядро ИИ-агента. Именно она отвечает за «интеллект»: понимает запросы, анализирует контекст, планирует действия и формирует решения.
2. Промпты (Prompts) – это специальные инструкции, которые используют для формирования запросов к LLM. Они задают поведение агента.
3. Механизмы вывода и исполнения модели (ML Inference). Отвечают за то, как быстро и эффективно модель обрабатывает данные. От них в том числе зависят стоимость обработки запросов и нагрузка на инфраструктуру.
4. Эмбеддинги (Embeddings). Это способ «перевести» текст, изображения или аудио в числовой формат. Эмбеддинги помогают ИИ-агенту «понимать» смысл, а не только находить совпадения слов. В результате агенты могут, например, реализовывать семантический поиск и работу с базами знаний.
5. Вызов функций (Function Calling). Один из ключевых элементов, благодаря которому агент может анализировать задачу, выбирать нужный инструмент для ее решения и выполнять действие.
6. Агентные инструменты. Это, так сказать, «руки» ИИ-агента, с помощью которых он взаимодействует с внешним миром. Например, может осуществлять веб-поиск, читать файлы и запускать код.
7. Протоколы взаимодействия A2A и MCP. A2A (Agent-to-Agent) позволяет агентам взаимодействовать друг с другом и распределять задачи. А MCP (Model Context Protocol) дает возможность получать структурированный контекст и инструменты от внешних систем.
🎚️ Благодаря этим компонентам ИИ-агенты могут:
👆Собирать и интерпретировать данные (perception).
👆Анализировать информацию (reasoning).
👆На основе полученных данных принимать решение и выполняет задачу (action).
👆Учитывать полученный опыт и использовать его для обучения и повышения эффективности (learning).
👆Взаимодействовать с другими системами (communication).
👆Накапливать знания (memory).
Однако важно понимать, что не каждый агент способен выполнять все перечисленные функции. На практике выделяют 4 основных типов агентов:
👆Реактивные – самые простые: работают по принципу «стимул → реакция» и не используют память. Подходят для задач вроде фильтрации или автоматических ответов.
👆С краткосрочной памятью – удерживают контекст в рамках одной задачи. Могут выполнять цепочки действий, анализировать промежуточные этапы и корректировать план. Применяются, например, для тестирования или работы с API.
👆С долговременной памятью – такие агенты накапливают знания, используют прошлый опыт и повышают свою эффективность. Подходят для более сложных процессов: поддержки клиентов, сопровождения проектов, исследовательских задач.
👆Мультиагентные системы – объединяют несколько агентов с разными ролями (один планирует, другой выполняет, третий проверяет). Они уже пригодны для корпоративных пайплайнов или исследовательских симуляций. Однако более сложны в настройке и требуют больше контроля.
***
Подписывайтесь на наш Telegram-канал – там вы найдете еще больше полезного контента для бизнеса.
А на сайте SoftAdvisor вас уже ждут обзоры популярных сервисов для бизнеса и мнения экспертов.