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! 📚 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...