5 рівнів еволюції AI Agents. За останні кілька років ми перейшли від простих LLM → до повноцінних агентних систем з міркуваннями, пам'яттю та використанням інструментів. Ось покрокова розбивка. 1) LLM з малим контекстним вікном - Введення: текст → LLM → Виведення: Текст - Ранні чат-боти на основі трансформерів. - Міг обробляти лише невеликі фрагменти вхідних даних (короткі розмови). - Коли ChatGPT вийшов, у ньому було контекстне вікно лише з 4 тисячами токенів. 2) LLM з великим контекстним вікном - Вхідні дані: великий текст/документи → LLM → Виведення: текст -Такі моделі, як Claude/ChatGPT, оновлені для обробки тисяч токенів. -Дозволено парсинг великих документів і довші розмови. 3) LLM + використання інструменту (ера RAG) -Введення: текст → LLM + пошук/інструмент → виведення: текст -Retrieval-Augmented Generation дала доступ до свіжих + зовнішніх даних. -Такі інструменти, як пошукові API, калькулятори та бази даних, підвищили вихідні дані LLM. 4) Мультимодальний LLM + використання інструменту + пам'ять - Введення: Текст + Зображення + інші способи → LLM + Інструмент + Пам'ять → Виведення: Мультимодальний - Агенти можуть обробляти кілька типів даних (текст, зображення, аудіо). - Пам'ять вводить стійкість при взаємодіях. 5) Агенти з міркуваннями і пам'яттю - Вхідні дані: Мультимодальний → LLM → Рішення → Вихід: Мультимодальний -Оснащений: → Короткочасна, довготривала та епізодична пам'ять → Виклик інструментів (пошук, API, дії) → Обґрунтування та прийняття рішень на основі ReAct - По суті, це ера AI Agent, в якій ми живемо сьогодні. 👉 До вас: Як, на вашу думку, буде виглядати наступний рівень звідси?