Так заявил сам Gartner, а эксперт нашего курса по AI-агентам Никита Зелинский @datarascals объяснил, почему:
Агентские системы известны с прошлого века, и все это время применялись в производстве и логистике. Но широкое распространение LLM дало новый импульс этой технологии в двух направлениях.
Во-первых, LLM стали использовать как универсальный оркестратор агентов. Это означает, что под каждый входящий запрос система составляет последовательность действий — планирует пайплайн, который состоит из применения различных инструментов или обращения к другим агентам, с возможными циклами и обращениями к общей памяти (с возможностью не только чтения но и записи / удаления).
Во-вторых, LLM служат инструментом, который позволяет легко настраивать системы на тысячи агентов на естественном языке.
Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» мы рассмотрим, как выбрать конкретную LLM с учетом имеющихся ограничений и как оценить стоимость такого решения.
Остаться без денег неожиданно легко — Никита сам столкнулся с тем, что генерация всего 70 тестовых вопросов для RAG-системы через GPT-4o обошлась в 30 долларов... Будем разбираться, как этого избежать и не только!
🤓 В следующем посте расскажем, как правильно выбрать LLM для использования в агентских системах.
👉 А пока — приходите на наш курс по AI-агентам. Приятная цена действует до 14 июня!