Как работают AI-агенты: что происходит под капотом
AI-агенты способны не только генерировать текст, но и выполнять задачи с помощью инструментов. Чем они отличаются от обычных чат-ботов и как превращают пользовательский запрос в последовательность действий?
В этой статье мы разберём основные компоненты AI-агентов, рассмотрим принцип их работы и на практическом примере посмотрим, как агент взаимодействует с файлами и изменяет код.
А узнать больше можно в нашем видео:
Из чего состоит AI-агент
В основе рассматриваемой архитектуры лежат четыре компонента:
LLM (Large Language Model) — языковая модель, которая анализирует запрос и определяет следующие шаги.
Harness — программа, управляющая взаимодействием модели с инструментами.
Tools — инструменты, позволяющие искать файлы, читать их содержимое и записывать изменения.
Контекст — инструкции, история диалога и результаты предыдущих операций.
В отличие от обычного чата, AI-агент может не только формировать ответы, но и выполнять действия с помощью доступных ему инструментов.
Как работает AI-агент
Работа агента строится на циклическом взаимодействии модели и программы.
Сначала пользователь формулирует задачу, а Harness передаёт её модели вместе с инструкциями, контекстом и списком доступных инструментов. Модель определяет необходимое действие и формирует запрос на вызов инструмента. Harness выполняет его и возвращает результат модели.
Получив результат, модель решает, достаточно ли информации для завершения задачи или требуется следующий шаг. Этот процесс повторяется до тех пор, пока задача не будет выполнена.
Для сохранения контекста Harness передаёт модели историю взаимодействия: предыдущие запросы, ответы и результаты выполнения инструментов.
Мультиагентные системы
В более сложных системах несколько агентов могут работать совместно. Основной агент выступает в роли оркестратора и делегирует задачи другим агентам, которые могут выполнять их последовательно или параллельно. Полученные результаты используются для дальнейшей работы над общей задачей.
Практический пример: изменяем код с помощью AI
Рассмотрим локального AI-агента на JavaScript, который взаимодействует с языковой моделью и выводит результаты работы в терминал.
Его задача — изменить максимальную скидку в C#-плагине с 10% до 25%. Для этого предусмотрены три основных инструмента:
search — поиск нужного файла;
read_file — чтение содержимого;
write_file — запись изменений.
Сначала модель запрашивает поиск файла. Получив результат, она инициирует чтение кода и находит нужное значение. Затем формирует запрос на запись изменённого содержимого.
Harness выполняет каждый вызов и передаёт результат обратно модели. После успешной записи модель получает подтверждение и возвращает итоговый ответ: скидка изменена с 10% до 25%.
В терминале можно наблюдать весь процесс: вызовы инструментов, передаваемые параметры и результаты операций. Это позволяет увидеть, как обычный текстовый запрос превращается в последовательность конкретных действий.
Заключение
AI-агент объединяет языковую модель, программную инфраструктуру и инструменты для выполнения задач. Модель определяет следующие шаги, Harness управляет процессом, а инструменты позволяют взаимодействовать с внешними данными и системами.
Даже простой пример изменения кода демонстрирует основной принцип работы агента. Понимание этой механики помогает лучше оценивать возможности AI и находить подходящие сценарии для автоматизации.
Comments