Слушать урок

Глава_4_AI_агент_кому_мы_ставим_задачу

Engineering_AI_Agents

Глава 4. АІ-агент: кому мы ставим задачу

После хорошего prompt нужно понять исполнителя

В прошлой главе мы разобрали, что хороший запрос (prompt) — это не магическая фраза, а начало рабочего регламента. Однако у любого регламента есть исполнитель. Если вы пишете задачу обычному чату, он отвечает текстом. Если же вы ставите задачу агенту, он может использовать инструменты (tools), читать файлы, менять данные и влиять на реальные системы.

Главная формула главы: Сначала понять исполнителя. Потом ставить задачу.

Без понимания возможностей исполнителя хороший запрос легко превращается в опасную операционную ошибку.

1. Эволюция AI-исполнителей

Нельзя смешивать понятия «модель», «чат» и «агент», так как они имеют разные возможности.

• LLM (Большая языковая модель): Умное "ядро", которое рассуждает, генерирует текст и код на основе входа (например, GPT, Claude, Gemini).
• Chatbot (Чат-бот): Интерфейс (переговорная комната), где вы разговариваете с моделью. Главный результат — текст.
• Assistant (Ассистент): Помощник с инструкциями и памятью. Помогает внутри заданной роли, но чаще всего не имеет самостоятельного рабочего процесса.
• AI Agent (AI-агент): Система и рабочий исполнитель. Программа с ролью, задачей, инструментами (tools) и правилами, которая выполняет шаги ради достижения результата.

Чем агент отличается от обычного чата?