LLM — это вам ещё не агент. Рассказываем, какие инструменты нужно добавить к языковой модели, чтобы превратить её в агента. Привет, это Александр Аверкиев, старший разработчик группы медийной рекламы. Недавно мы с коллегами препарировали агента, чтобы понять, от чего зависит его эффективность. Спойлер: от качества окружения LLM и ещё кое-кого. ⚙️ Модель умеет генерировать текст, но не может открыть файл, запустить программу, проверить результат или сходить за актуальной информацией. Чтобы превратить модель в агента, нужно добавить несколько компонентов. Их важно знать в лицо, чтобы в случае, когда что-то пошло не так, можно было наверняка понять, в чём проблема. ⚙️⚙️ Агент = LLM (мозг) + Tool Calling (вызов инструментов) + Agent Loop (механизм последовательности действий) + RAG (получение новых знаний) + MCP (подключение инструментов и источников данных) + Skills (инструкции к задачам). Как всё это работает вместе, протестировали на свежесозданном агенте и задаче по поиску причины падения тестов. Эксперимент найдёте в моей хабрастатье. ⚙️⚙️⚙️ А теперь немного про того самого кое-кого: человек по-прежнему необходим. Агент может выполнять большую часть рутинной работы, но контролировать результат и отвечать за последствия должен специалист. #ozontech_habr #ML