Базовый минимум. Часть 4:  ИИ-агенты

Дата публикации: 27-03-2026 08:54:44

Большая языковая модель хорошо отвечает на запросы, но во многих практических задачах одного ответа уже недостаточно. Нужно не просто сгенерировать текст, а выполнить последовательность шагов: получить данные, выбрать инструмент, проверить результат и при необходимости скорректировать действие. Именно поэтому агентный подход быстро становится стандартом современных систем на основе LLM.В четвертой, завершающей части серии «Базовый минимум» разбирается, что такое ИИ-агенты, чем они отличаются от RAG-систем, как работает ReAct и зачем нужны мультиагентные системы. В конце будет показан простой воспроизводимый пример минимального ИИ-агента-помощника в путешествиях в Google Colab.

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Глубокие агенты (Deep Agents) — всё собрал? Но какой ценой?	0	9.01	02-08-2026
2	Почему я не поладил с OpenClaw, ZeroClaw и Moltis, и что у меня вышло в итоге. Спойлер: MicroClaw	1	8.44	28-03-2026
3	Базовый минимум. Часть 3:  RAG-системы	0	9.98	26-02-2026
4	Подробный технический разбор реализации Autoresearch, ИИ-исследователя Андрея Карпаты	0	12.03	17-03-2026
5	Улучшаем Backend-разработку в Cline на примерах	0	11.48	31-01-2026
6	Мультиагентная система без LangChain: почему абстракции ломаются и как строить production на чистом Python	0	4.97	11-04-2026
7	A2A изнутри: как AI-агенты из разных сервисов договариваются друг с другом	0	11.19	03-06-2026
8	Разбираетесь в ИИ или только путаетесь в «агентах», RAG и ...	2	6	28-06-2026
9	Простые проблемы с RAG, которые мы решали в ИИ-стартапе	0	12.57	12-03-2026
10	Ассистент или агент: я делал одну контент-машину тремя способами	0	13.37	09-08-2026

Классификация: Мнения. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 13.1. Источник: pythondigest.ru.