Как устроены AI-агенты: LLM, Claude и ChatGPT на практике
AI-агенты — это не просто LLM. Под капотом у каждого — несколько слоёв: оркестратор (LangChain, AutoGen, CrewAI), векторная память (Pinecone, Chroma), инструменты для реальных действий и наблюдаемость. Выбор фреймворка и инфраструктуры влияет на качество агента не меньше, чем сама модель.
AI-обработка оригинала Machine Learning Mastery; редакция Hamidun News
AI-агент — это не просто вызов языковой модели вроде ChatGPT или Claude. За каждым автономным агентом стоит многоуровневая архитектура, и от выбора каждого компонента зависит, насколько надёжно и предсказуемо система справляется с реальными задачами.
Какие языковые модели используются в AI-агентах?
В AI-агентах применяют GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 и открытые альтернативы вроде Llama 3 и Mistral.
Как выбор LLM влияет на работу AI-агента?
Мощная модель лучше справляется с многошаговыми задачами, но дороже и медленнее работает. Выбор модели определяет потолок возможностей агента.
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.