🚀 AI Agents: Evolution, Architecture & Real-World Applications
Автономная программа, которая воспринимает среду → рассуждает → действует, не требуя постоянных подсказок человека.
Эволюция AI-систем:
рефлекторные схемы → goal-based → utility-based → обучаемые агенты → нынешние LLM-агенты с памятью и планированием
Слои архитектуры агентов:
- Perception — текст, изображения, аудио, сенсоры.
- Knowledge & Memory — графы + векторные БД.
- Reasoning & Planning — символьное/нейронное.
- Action Execution — tool use, API-вызовы.
- Learning — постоянная адаптация модели.
Методы под капотом – hybrid rules, retrieval-augmented generation, chain-of-thought, инструментальные вызовы. – техники «забывания» для контроля роста памяти
Как сравнивать AI-агентов?
- capability
- cost-efficiency
- robustness,
- deployment readiness
Большая и фундаментальная статья с разбором архитектур и подходов LLM моделей
