Как устроены LLM-агенты: архитектура, планирование и инструменты

#LLM #AI #статья

Сейчас об этих самых «LLM-агентах» кричат буквально из каждого утюга, поэтому пришло время наконец-то разобраться, что это такое, как они работают и с чем их, собственно, едят. Прыгайте под кат, будет интересно!

LLM агент — это программная система на основе большой языковой модели, способная самостоятельно решать, какие действия предпринимать для достижения поставленной цели. Иными словами, такой агент действует не по жестко запрограммированному сценарию, а сам выбирает последовательность шагов на основе ответа модели. Например, LLM-агент может решить, какой из доступных инструментов ему вызвать, когда выдать ответ или как разбить сложную задачу на простые подзадачи.

В последние годы появились проекты вроде AutoGPT и аналогичные автономные сервисы, которые демонстрируют потенциал LLM-агентов в решении нетривиальных задач. Чтобы понять, как это работает на уровне системы, важно разобраться, из чего состоит подобный агент. Разберем его внутреннюю архитектуру: как он планирует свои действия, как хранит информацию и как использует внешние инструменты.

🔗 Ссылка на статью

LH | News | OSINT | AI