AI agents — это автономные системы, которые объединяют Large Language Models (LLMs) с внешними инструментами и памятью, чтобы воспринимать окружающую среду, принимать решения и выполнять действия для достижения поставленных целей — всё это с минимальным вмешательством человека.
Воспринять входные данные → Рассуждение с LLM → Выбрать инструмент → Выполнить действие → Получить результат → Повторить
Агент продолжает этот цикл, пока не найдёт удовлетворительный ответ или не завершит задачу.
from langchain.agents import initialize_agent, load_tools
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")
agent.run("What is the square root of the current population of France?")
AI agents идут дальше простых LLM-вызовов, сочетая рассуждения с реальными действиями, что делает их подходящими для сложных многошаговых задач, требующих динамического принятия решений.
Цикл действий в AI агенте — это линейный процесс, который выполняется только один раз, проходя от восприятия через рассуждение к действию без переоценки.
Новый — ещё не проверен сообществом
Вы