Смотреть урок

🤖 Пока все спорят, что такое «агент», а что просто чат-бот с промптом, мы разобрали архитектуру ИИ-агентов до последнего винтика — от модели до памяти и инструментов.

Что внутри:
🔹 Как выбрать модель под задачу — и почему «самая умная» почти всегда неправильный ответ
🔹 Определения агента от OpenAI и Anthropic и разбор архитектуры агентного рантайма
🔹 11 техник промптинга — от zero-shot до ReAct, с примерами
🔹 Память, инструменты и семантический поиск: как агент помнит, действует и находит нужное

💡 Это первая часть — словарный запас и рабочая карта, после которой вы понимаете, какой блок за что отвечает, когда агент ведёт себя не так, как задумано.

Почему это важно для агентов

• Системный промпт — это личность, политика и контракт вашего агента. Версионировать его нужно как код.

• ReAct - это то, что делает модель «агентной». Без него у вас чатбот, а не агент.

• Структурированный вывод делает передачу задач между агентами в swarm-системе надёжной. Именно текстовые (неструктурированные) хэндоффы чаще всего ломают swarm-системы.

Где это применяется

В жизни:

• Учебный репетитор, который всегда устраивает встречный квиз (роль + few-shot).

• Планировщик питания, который возвращает JSON-список покупок (структурированный вывод).

• Партнёр по дебатам, который аргументирует обе стороны (self-refine + роль).

В бизнесе:

• Пайплайны извлечения данных из документов со строгими JSON-схемами и валидаторами.

• Роутеры поддержки клиентов на маленькой SLM с few-shot примерами намерений.

• Внутренние «критик-агенты», которые автоматически ревьюят вывод перед тем, как он дойдёт до клиента.

Типичные ошибки

• Напихать 50 примеров, когда хватило бы 3 — раздувает токены и вредит следованию инструкциям.

• CoT на каждый вызов — медленно, дорого и часто вредит простым Q&A.

• Доверять JSON-режиму без валидатора — модели всё ещё иногда выдают невалидный JSON.

Что почитать дальше

• Prompt Engineering Guide (DAIR)
• Anthropic - Prompt engineering
• OpenAI Cookbook - Techniques

4. Претрейнинг vs файнтюнинг: когда что применять

Претрейнинг строит мозг на всём интернете. Файнтюнинг учит этот мозг конкретной работе. Вы почти никогда не будете заниматься претрейнингом. Иногда будете файнтюнить. В основном будете промптить.

Простыми словами

Думайте о претрейнинге как о воспитании ребёнка — годы школы, книг, разговоров. К концу этого пути он знает ОЧЕНЬ МНОГО, но ничего конкретного про работу. Файнтюнинг — это как…