Как мы будем взаимодействовать с LLM в этом году?

Как вы знаете, 2025 год объявлен годом LLM-агентов. И мне стало интересно: как LLM (и в какой степени) может самостоятельно справляться со сложными задачами, если у неё есть возможность использовать сторонние инструменты или агентов?

🤖 Оказывается, существует несколько паттернов проектирования, которые помогают организовать взаимодействие LLM с инструментами:

- ReAct (Reason + Act) — модель размышляет над задачей пошагово и вызывает нужные агенты по мере необходимости.
- Plan-and-Execute — сначала формируется план (какие шаги нужно сделать), а потом они выполняются.
- Self-Ask — LLM задаёт себе вопросы и ищет ответы через вызовы агентов.
- Controller + Executors — контроллер управляет процессом, вызывая необходимые инструменты.

Я подробно разобрал эти подходы, посмотрел их плюсы и минусы, и выбрал ReAct как оптимальный паттерн для задач, требующих гибкости и пошагового выполнения.

📚 На эту тему я написал пост в блог:
Читать статью на Nerdit

💻 А для разработчиков подготовил репозиторий с примером реализации ReAct на Python в виде телеграм бота:
Посмотреть код на GitHub

Если вам интересно, как научить LLM использовать инструменты эффективно — заходите, читайте и пробуйте код!
Делитесь своим мнением в комментариях. 😊

#LLM #ReAct #AI #Разработка