ИИ-агенты 2025 полный обзор: от основ до лучших практик и сценариев использования
Хотите узнать, как строить интеллектуальные автономные системы на основе больших языковых моделей (LLM)? В этом видео мы подробно разбираем все аспекты работы с ИИ-агентами: от базового понимания и классификации до создания сложных автономных систем. Мы рассмотрим ключевые подходы, примеры реальных проектов и лучшие практики! 👉 https://llmstart.ru - запись на курс-интенсив На интенсиве за 4 часа научитесь созданию ИИ-решений от идеи до деплоя в облако c Cursor AI! Получите: готовый бот + надежную повторяемую методологию разработки с Cursor AI 📲 Подробнее и больше полезного контента на нашем Telegram-канале: https://t.me/aidialogs 📚 Что вы узнаете из видео? - Что такое агенты в контексте LLM и как они работают. - Разница между workflow-паттернами и автономными агентскими системами. - Как использовать LangGraph, LangChain и другие инструменты для разработки. - Плюсы и минусы автономных систем: когда стоит их использовать? - Примеры из реальной практики: Antropic, Perplexity и другие. 💡 Почему это важно? ИИ-агенты — это новый виток развития систем и приложений на основе LLM. Они могут автоматизировать сложные процессы, работать автономно, выполнять декомпозицию задач и взаимодействовать с внешними инструментами. Узнайте, как эти технологии меняют подход к решению задач. 🔥 Ключевые моменты: - Классификация подходов и паттернов применения. - Практические примеры и сценарии использования. - Плюсы и минусы применения. Таймкоды: 0:00 Что такое агенты в контексте больших языковых моделей? 0:37 Различные подходы к пониманию “агента” 1:18 Терминология и отсутствие единого словаря 3:55 Ключевые паттерны построения агентских систем 4:44 Workflow vs. автономные агенты: отличия и примеры 6:03 Когда стоит использовать “агентов”? 7:23 Обзор фреймворков для работы с агентами 9:04 Основные проблемы агентских систем 10:03 Примеры из практики Antropic 11:08 Задачи, требующие декомпозиции 12:35 Ключевая роль augmented LLM 14:04 Память агента: долговременная и кратковременная 16:06 Примеры workflow 17:12 Оркестратор и его роль в сложных системах 19:00 Автономные агенты и их особенности 22:29 Преимущества и риски 26:07 Как автономные агенты меняют подходы к решению задач 30:16 Примеры из практики: инженерные задачи и поддержка 32:45 SWE Bench: оценка качества решения инженерных задач 36:03 Почему важно оценивать сложность задач 40:06 Примеры успешного применения агентских систем 45:02 Шесть уровней автономности от LangChain: от простых запросов до сложных агентов 50:09 Будущее агентских систем: интеграция в рабочие процессы 55:02 Популярные инструменты и фреймворки для работы с агентами 1:10:00 Зачем нужны агентские системы и как их использовать 💬 Делитесь своим мнением в комментариях: Уже использовали ИИ-агентов для решения задач? #AI #Agents #LangGraph #LangChain #PromptEngineering Если хотите внедрить ИИ в ваш бизнес или разработать сложные пайплайны, пишите нам в Telegram: https://t.me/smirnoff_ai
Хотите узнать, как строить интеллектуальные автономные системы на основе больших языковых моделей (LLM)? В этом видео мы подробно разбираем все аспекты работы с ИИ-агентами: от базового понимания и классификации до создания сложных автономных систем. Мы рассмотрим ключевые подходы, примеры реальных проектов и лучшие практики! 👉 https://llmstart.ru - запись на курс-интенсив На интенсиве за 4 часа научитесь созданию ИИ-решений от идеи до деплоя в облако c Cursor AI! Получите: готовый бот + надежную повторяемую методологию разработки с Cursor AI 📲 Подробнее и больше полезного контента на нашем Telegram-канале: https://t.me/aidialogs 📚 Что вы узнаете из видео? - Что такое агенты в контексте LLM и как они работают. - Разница между workflow-паттернами и автономными агентскими системами. - Как использовать LangGraph, LangChain и другие инструменты для разработки. - Плюсы и минусы автономных систем: когда стоит их использовать? - Примеры из реальной практики: Antropic, Perplexity и другие. 💡 Почему это важно? ИИ-агенты — это новый виток развития систем и приложений на основе LLM. Они могут автоматизировать сложные процессы, работать автономно, выполнять декомпозицию задач и взаимодействовать с внешними инструментами. Узнайте, как эти технологии меняют подход к решению задач. 🔥 Ключевые моменты: - Классификация подходов и паттернов применения. - Практические примеры и сценарии использования. - Плюсы и минусы применения. Таймкоды: 0:00 Что такое агенты в контексте больших языковых моделей? 0:37 Различные подходы к пониманию “агента” 1:18 Терминология и отсутствие единого словаря 3:55 Ключевые паттерны построения агентских систем 4:44 Workflow vs. автономные агенты: отличия и примеры 6:03 Когда стоит использовать “агентов”? 7:23 Обзор фреймворков для работы с агентами 9:04 Основные проблемы агентских систем 10:03 Примеры из практики Antropic 11:08 Задачи, требующие декомпозиции 12:35 Ключевая роль augmented LLM 14:04 Память агента: долговременная и кратковременная 16:06 Примеры workflow 17:12 Оркестратор и его роль в сложных системах 19:00 Автономные агенты и их особенности 22:29 Преимущества и риски 26:07 Как автономные агенты меняют подходы к решению задач 30:16 Примеры из практики: инженерные задачи и поддержка 32:45 SWE Bench: оценка качества решения инженерных задач 36:03 Почему важно оценивать сложность задач 40:06 Примеры успешного применения агентских систем 45:02 Шесть уровней автономности от LangChain: от простых запросов до сложных агентов 50:09 Будущее агентских систем: интеграция в рабочие процессы 55:02 Популярные инструменты и фреймворки для работы с агентами 1:10:00 Зачем нужны агентские системы и как их использовать 💬 Делитесь своим мнением в комментариях: Уже использовали ИИ-агентов для решения задач? #AI #Agents #LangGraph #LangChain #PromptEngineering Если хотите внедрить ИИ в ваш бизнес или разработать сложные пайплайны, пишите нам в Telegram: https://t.me/smirnoff_ai