Как разработчику быстро вкатиться в тему LLM? Часть 4

Часть 3

4. Автономные ИИ-агенты

Итак, промпты писать научились, обогащать контекст актуальными знаниями с помощью RAG — тоже, но кое-чего ещё не хватает. Большинство привычных ИИ-сервисов представляют собой множество модулей, каждый из которых решает какую-либо конкретную задачу, планируя решение с помощью LLM и заданных правил, и имея в распоряжении внешний инструментарий для взаимодействия со внешним миром: от поиска в сети, до генерации и выполнения кода в реальной среде. Такие модули называются ИИ-агентами. Наиболее близкой и понятной разработчикам аналогией агентов в классической разработке, пожалуй, являются микросервисы.

Вообще, есть годные курсы по ИИ-агентам от Microsoft и Hugging Face, гайд от OpenAI, и исчерпывающий AI Agents Handbook, полностью погружающие в эту (и следующую, btw) темы. Но мы же здесь говорим о быстром старте?

AI-агенты — это автономные программы, способные самостоятельно планировать и выполнять задачи на основе целей пользователя. В основе агента обычно лежит LLM, далеко не всегда мощная, которая понимает запрос и формирует решение, и при необходимости использует инструменты — внешние функции, API или базы знаний. Проще говоря, вы даёте агенту задачу — он сам решает, что делать и как, действуя в цифровой среде подобно разумному ассистенту. Всю вводную информацию, необходимую для старта, можно подчерпнуть из статьи «AI-агенты на основе LLM и мультиагентные системы».

Различают два основных типа агентов: реактивные (мгновенно реагируют на входные данные) и проактивные (могут планировать шаги для долгосрочных целей). Как правило, агент состоит из нескольких ключевых компонентов, формирующих пайплайн решения задачи: восприятие, анализ, действие, память и т.п. Типам и структуре агента, организации взаимодействия между его компонентами, вместе с их базовой реализацией, посвящена статья «Agents 101: Как создать своего первого ИИ-агента за 30 минут».

Разумеется, здесь никуда без паттернов. Аналогом GoF в мире агентов является «Agentic AI Handbook: Design Patterns», описывающая свыше сотни различных шаблонов проектирования и разработки агентов. Наиболее популярными из них являются:

Workflow паттерны:

• Prompt Chaining — последовательный разбор задачи шаг за шагом (outline → проверка → генерация);

• Routing/Handoff — выбор исполнителя (агента или модели) для подзадачи;

• параллелизация — выполнение независимых шагов одновременно.

Agentic паттерны:

• Reflection — агент оценивает и улучшает свой ответ, устраняя ошибки и уточняя детали;

• Tool Use — агент использовать внешние инструменты (API, поиск, код) в процессе;

• ReAct (Reason + Act) — итеративный цикл: рассуждение → действие → наблюдение → повтор;

• Planning — разбивка задачи, создание плана с подзадачами и последовательное выполнение;

• Multi-Agent — распределение ролей между агентами, коллективное решение сложных задач (приведен для полноты картины, этой теме будет посвящена следующая часть).

Ознакомиться с подходами к реализации этих и других популярных паттернов можно в статьях:

«AI Agents Design Patterns Explained»
«Building effective agents»
«Zero to One: Learning Agentic Patterns»

Также, стоит упомянуть класс паттернов «Schema-Guided Reasoning» (SGR), позволяющий LLM создавать структурированные, понятные и предсказуемые результаты, удобные для дальнейшей обработки компонентами агента.

В качестве примеров готовых агентов и реализуемых ими кейсов можно смело брать на изучение проекты из репозитория «500 AI Agents Projects».

Задачка на потренироваться:

Пройти воркшоп «Build Your Own Coding Agent» и доработать получившийся проект, реализовав в нём функциональность поиска секретов в коде на основе связки сигнатурного поиска и оценки энтропии строковых литералов (или любой другой понятный вам кейс кодинга).

Часть 5.

#LLM #гайд