Генеративный ИИ

Agent Patterns

Шаблоны агентов

новинкаНовое или быстро растущее направление

Направления: Генеративный ИИ · ИИ-агенты

Из чего складывается работающий агент: цикл «рассуждение — действие — наблюдение», , память, проверка результата и, главное, ограничения на всё перечисленное.

Ключевые тезисы

  • Базовый цикл: модель выбирает инструмент, получает результат, решает, что делать дальше.
  • Ограничение числа шагов и бюджета обязательно: без него агент зацикливается на неудачном инструменте.
  • Проверяющий контур (отдельный вызов или детерминированная проверка) ловит больше ошибок, чем усложнение .
  • Память нужна реже, чем кажется: чаще выигрывает явная передача состояния между шагами.
  • Несколько простых с узкими правами надёжнее одного универсального с доступом ко всему.

Видеолекции

Тайм-кода именно на эту тему в записях нет. Но глава «Генеративный ИИ» разобрана в курсах целиком — с той оговоркой, что место в записи придётся искать самому.

Кому эта тема нужна

Профильная компетенция для роли: Продуктовый инженер.

Усиливает профиль: LLM-инженер.

Спрашивают на собеседовании: Помощники в приложениях, Группа АстраАссистенты для администраторов.

Следующий шагСобрать учебную программуПорядок изучения под роль и уровень: недели, отметка «пройдено» и повторение по расписанию.Перейти →

Глава «Генеративный ИИ» последний раз правилась . Нашли ошибку — напишите.