← ИИ для профессионалов: нейросети в ежедневной работе
Lesson
Урок 5.2. Агенты и вызов инструментов: модель, которая действует по шагам
Понять, что такое агент и вызов инструментов (поиск, код, API): модель выдаёт структурированный вызов, внешний код исполняет его, результат возвращается модели — и так по шагам.
Агенты и инструменты: как модель действует по шагам
Агент = LLM + инструменты + цикл действий
Сама по себе языковая модель — это генератор текста: она принимает промпт и выдаёт ответ. У неё нет возможности проверить текущую погоду, посчитать точную сумму в Excel или получить данные из вашей CRM — по крайней мере, без внешней помощи. Именно здесь появляются инструменты.
Агент — это LLM, которой дан набор инструментов (функций). Когда ей нужна внешняя операция, она выдаёт структурированный вызов: «вызови инструмент X с параметрами Y». Внешний код (не сама модель) исполняет этот вызов и возвращает результат — «наблюдение». Модель смотрит на наблюдение и решает: ответить пользователю или сделать ещё один шаг.
Цикл выглядит так: план → вызов инструмента → наблюдение (результат) → следующий шаг или финальный ответ. Инструменты дают агенту то, чего нет у голой модели: актуальный поиск в интернете, точные вычисления, доступ к API или базам данных, выполнение кода. Типичные инструменты: калькулятор (арифметика без ошибок), поиск (свежие факты), исполнитель кода (обработка данных, трансформации).
Важно понимать реалистичные ожидания: агенты хорошо справляются с чётко определёнными, повторяемыми задачами с надёжными инструментами. Они не заменяют сотрудника с контекстом и суждением. На каждом значимом шаге — особенно при доступе к данным или внешним системам — нужна проверка человеком.
Lesson notes
Агент = LLM + инструменты + цикл действий
Сама по себе языковая модель — это генератор текста: она принимает промпт и выдаёт ответ. У неё нет возможности проверить текущую погоду, посчитать точную сумму в Excel или получить данные из вашей CRM — по крайней мере, без внешней помощи. Именно здесь появляются инструменты.
Агент — это LLM, которой дан набор инструментов (функций). Когда ей нужна внешняя операция, она выдаёт структурированный вызов: «вызови инструмент X с параметрами Y». Внешний код (не сама модель) исполняет этот вызов и возвращает результат — «наблюдение». Модель смотрит на наблюдение и решает: ответить пользователю или сделать ещё один шаг.
Цикл выглядит так: план → вызов инструмента → наблюдение (результат) → следующий шаг или финальный ответ. Инструменты дают агенту то, чего нет у голой модели: актуальный поиск в интернете, точные вычисления, доступ к API или базам данных, выполнение кода. Типичные инструменты: калькулятор (арифметика без ошибок), поиск (свежие факты), исполнитель кода (обработка данных, трансформации).
Важно понимать реалистичные ожидания: агенты хорошо справляются с чётко определёнными, повторяемыми задачами с надёжными инструментами. Они не заменяют сотрудника с контекстом и суждением. На каждом значимом шаге — особенно при доступе к данным или внешним системам — нужна проверка человеком.